深度揭秘！LiDAR点云数据的三种真彩色生成方法

GIS前沿 2022-03-17

激光雷达（LiDAR）点云数据具备高精度的坐标信息，但缺乏颜色信息，难以用真实的色彩对现实世界进行直观展示。相机拍摄的影像数据包含丰富的颜色信息，通过点云与影像的匹配，可以将影像中的颜色信息附加在点云中，使点云在渲染时更加真实。点云赋色的目的是给点云着色，增加颜色属性信息，提供更好的可视化效果，便于地物识别与应用，是点云数据处理基本且重要的功能。

成都奥伦达科技有限公司（以下简称奥伦达科技）于2020年推出了Alundar Platform2.0点云处理软件，一直进行着持续不断更新，立足一个软件平台全种类功能，改变以往点云数据处理软件多、操作复杂的现象，为用户带来优质体验。

Alundar Platform提供了单像赋色、正射赋色和三维赋色等全种类赋色功能，下面介绍这三种方法，以便为用户作业和数据处理提供指导。

同时，Alundar Platform点云处理软件还提供了强大的图像处理模块：

1、图像转换：提供了原始IMD文件格式转换JPEG或TIFF通用格式；

2、匀光匀色：主要针对单张相片赋色时，不同照片受环境光影响，导致赋色出现色差；

3、写图像坐标：提供CBI系列单张照片，写入高精度POS数据功能。

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单像赋色

单像赋色是先根据外部转换参数，将同步获取的影像和点云数据统一到同一坐标系下，再从影像数据中提取地物颜色信息，准确地映射到每一个三维点云中，生成真彩色点云的过程。

单像赋色的前提是将激光雷达和相机单元固定安装在同一套系统上。由于激光雷达和相机单元是固定安装的，其坐标系之间存在着固定变换关系，为了将两者之间的坐标系进行统一，实现点云和影像数据在空间上的同步，需要将激光雷达单元和相机单元进行联合标定，求解出激光雷达单元和相机单元坐标系之间的变换关系。

联合标定的过程：

1) 从点云与影像中提取同名地物点，根据标定模型求解出投影变换矩阵；

2) 根据投影变换矩阵参数，求解出激光雷达单元坐标系和相机单元坐标系的外部转换参数，完成两者坐标系的转换。

激光雷达和相机单元高精度联合标定是目前单像赋色的关键技术。

如上图所示，xxx0025.cpara文件为激光雷达与相机联合标定文件，出厂时候由厂家提供。联合标定的工作在激光雷达测量系统出厂前已经完成，用户获得的是参数文件。

奥伦达科技自主研发的CBI系列激光雷达测量系统等可同时获取研究区的影像和点云数据，系统采用了2400万像素卷帘快门CMOS，搭配最高1/4000s机械快门，镜头采用5片光学玻璃的16mm焦距，F2.8，视场角大于72.8度，单航带航高70米，可以覆盖地面大于100米航带宽度。

不同于大疆禅思L1激光雷达需规划航点，定点选定拍摄影像，CBI系列激光雷达系统可以支持手动下获取点云和影像数据，无需悬停。

产品实现了1套系统“一键”操作获取真彩色点云，不仅降低了软件、硬件和数据获取成本，还大大提高了数据获取与处理效率，在普通笔记本上即可完成项目，在大范围的电网巡检和长带状快速作业等方面广泛应用。

原始影像

LiDAR点云高程渲染

单像赋色后LiDAR点云颜色渲染

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正射赋色

正射赋色是指对数字正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）与LiDAR点云进行匹配，将DOM中的颜色信息赋予LiDAR点云，获取真彩色LiDAR点云的过程。

数字正射影像是利用数字高程模型（Digital Elevation Model，DOM）对航空影像，经过逐个像元进行投影差改正（中心投影改正为正射投影），再按影像镶嵌，根据图幅范围裁剪生成影像数据。DOM是同时具有地理位置信息和影像特征信息的图像。

与单像赋色不同，由于DOM具有准确的地理位置二维图像，正射赋色不需要进行联合标定，但需要经过摄影测量空中三角测量处理，对影像的质量和相邻影像重叠度有要求，一般是通过三方软件制作DOM。首先需要将LiDAR点云进行二维投影转换，获得二维点云数据，然后将DOM中每个像素与其对应位置的LiDAR点云进行匹配，把像素中的颜色信息添加到对应的LiDAR点云中，获得真彩色LiDAR点云数据。

正射赋色需要配置较高的计算机设备进行内业数据处理，精度高，但效率比单像赋色低、成本高、缺乏构筑物立面信息，主要应用于无需立面信息的大范围测绘领域。正射赋色的关键在于如何能够获取不受地形影响的真正射影像。

数字正射影像（DOM）

LiDAR点云高程渲染

正射赋色后LiDAR点云颜色渲染

ALundar Platform点云处理软件从V2.2.4版本对正射影像赋色功能进行了升级，支持GB级别正射影像快速赋色。

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三维赋色

三维赋色是将倾斜摄影测量点云与LiDAR点云，通过点云配准的方式将倾斜摄影测量点云的颜色信息赋予LiDAR点云，获得真彩色LiDAR点云的过程。

倾斜摄影测量通过在无人机等飞行平台上同时搭载一个正射、多个倾斜等不同角度的相机镜头，从竖直和多个倾斜角度同时采集地物目标的多视影像数据。这种数据能同时提供地物的顶部纹理和侧面纹理，拥有更丰富的几何和纹理信息，能更加客观真实的反应地表情况。倾斜摄影测量点云是通过倾斜摄影获取的影像数据经过密集匹配算法生成的点云。

三维赋色的难点问题从影像与点云的匹配转换成了点云之间的配准问题。首先，将倾斜摄影测量的影像数据通过密集匹配生成倾斜摄影测量点云，该点云中包含空间坐标信息和颜色信息；然后，通过配准算法将两种点云数据进行精确配准；最后，将倾斜摄影测量点云中的颜色信息赋给对应位置的LiDAR点云数据。

为了解决正射赋色不具备立面信息的问题，通过将倾斜摄影测量点云与LiDAR点云配准进行三维赋色得到三维真彩色点云。但因为需要进行立体匹配，对计算机配置要求高，三维赋色的效率最低，主要应用于陡峭地质体区域的测绘。

倾斜摄影测量点云

LiDAR点云高程渲染

倾斜赋色后LiDAR点云颜色渲染

三种赋色方法的主要特点对比：

以上三种点云赋色中，单像赋色技术难度高，需要专业标定场以及设备，面向生产，无需依赖第三方软件即可完成，效率高；正射及倾斜赋色相对技术难度低，需要单独影像采集系统以及依赖第三方软件完成，生产效率低，且面向大高差、复杂环境容易出现“空三”失败风险。

总结：

针对电网巡检大范围/长带状快速作业的场景，采用单像赋色具有：内外业成本低，航带重叠率要求低（20%），不受大高差影响，无“空三”失败的风险等优点，但真彩色点云没有经过像正射/倾斜影像高重叠度的精确匹配，赋色效果不如正射及倾斜色彩饱满和均匀。

来源：奥伦达科技

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关于 LiDAR 从基础入门到数据处理总结归纳