文 献 综 述
1.1、研究背景
　　近年来，随着三维激光扫描技术的不断发展及仪器价格的不断下降，其在形态测量、三维建模、辅助设计、空间分析甚至变形监测等方面，逐渐担任起不可或缺的作用。在三维数据的获取中，获取三维模型每一个点的真实颜色纹理是三维激光扫描技术中的一个重要内容[1] 。但是，目前较多类型的激光扫描仪无法获取物体真实的颜色信息，这样就导致了得到的模型以单色或假彩色显示。这严重影响了三维模型的真实感表达[2]。
　　高分辨率数码相机能获得物体或地理场景的真实纹理影像，这为三维模型的真实感纹理映射奠定了基础，三维激光扫描仪作为获取三维空问数据的重要手段，能快速准确地获得物体的空间几何信息，以其独特的优势，为真实世界的数字化提供了一种以往任何技术都无法比拟的手段[3]。
　　高分辨率数码相机为得到高质量的二维纹理数据提供了保障，这两者的结合可生成更加精确、真实的三维世界，从而实现三维激光扫描仪在高精度工程测量领域的应用[4]。
　　激光点云数据与面阵彩色影像数据融合的基本原理是通过在统一坐标系统下的激光点Q( X， Y， Z) 求出其在面阵彩色影像上的像点Q( i ，j )， 而后将Q的 RGB属性值赋给Q，从而把 Q变为具有颜色属性的彩色点云数据，实现激光点云数据与面阵影像数据的融合。
1.2、研究目的及意义
激光扫描测量技术是最近发展起来的一种新技术,已成为空间数据获取的一种重要技术手段[5-6]。
　　　在三维数据的获取中，获取三维模型每一个点的真实颜色纹理是三维激光扫描技术中的一个重要内容[7-8]高分辨率数码相机为得到高质量的二维纹理数据提供了保障，这两者的结合可生成更加精确、真实的三维世界，从而实现三维激光扫描仪在高精度工程测量领域的应用[9]。
　　　根据三维激光扫描仪的高效率、高精度获取三维点云数据的特点，结合摄影测量技术，实现三维激光点云与高分辨率彩色影像的融合，并在此基础上研究了多测站的三维激光点云拼接，该方法应用在工程领域可大大提高作业人员的工作效率[10]。
1.3、点云数据与影像融合的研究现状
三维激光点云数据与影像融合的方法汇总:
　　（1）.通过立体像对匹配获取精确匹配点并与三维扫描点云进行最邻近迭代配准，在利用网格划分法进行的Ｋ邻近点搜索中采用欧氏距离的选择权迭代逐步实现影像点与激光扫描点的精确配准[14]。基于立体像对匹配点与三维扫描点云的最近邻迭代配准。配准中 ,采用M2估计的选择权迭代在最邻近点搜索算法中逐步消除立体对误匹配粗差点的影响 ,得到正确的收敛结果[15]。
　　（2）.提出用数字微分纠正的方法将三维激光点云与序列影像进行配准，针对三维激光点云数据缺乏纹理信息，利用数码影像丰富的光谱信息弥补三维激光点云的不足。与目前主流的单片直接线性变换配准方法相比，该方法提高了三维激光点云与数码影像配准的生产效率和自动化程度[16]。缺陷是 由于本实验中的地面激光点云比较难精确辨识特征，且本文目的是在少量控制点的辅助下实现激光点云与序列数码影像配准，所以缺点是需要进行一个投影处理。
　　（3）.根据三维激光扫描仪的高效率，高精度获取三维点云数据的特点， 结合摄影测量技术，实现三维激光点云与高分辨率彩色影像的融合，并在此基础上研究了多测站的三维激光点云拼接[9] 。缺陷是随着测站的增多，三维点云的数据量变大，不能保证数据在处理过程中精度不受损失。

参考文献
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