一种利用多元特征的城市航空影像与LiDAR点云配准方法

本发明公开了一种利用多元特征的城市航空影像与LiDAR点云配准方法，属于摄影测量与遥感领域，包括：对影像预处理生成稀疏特征点云和三维特征线，采用深度学习方法提取影像建筑物屋顶轮廓，并利用RANSAC算法和PCA统计分析方法提取LiDAR点云的特征线和特征面；通过基于线面特征的ICL算法对影像生成的稀疏特征点云和LiDAR点云进行全局粗配准；联合LiDAR点云的点、线、面多元控制信息约束进行影像区域网平差解算，抑制影像区域网的局部畸变；全局粗配准和局部畸变优化反复迭代进行，直至影像定向中误差的变化量满足预设要求。本发明通过联合点、线、面特征构成多元约束，并采用自适应的定权策略，可以较好地解决城市场景中的影像与LiDAR点云的高精度稳健配准问题。