地面三維激光點云處理關鍵技術與實現(xiàn).pdf

1、隨著激光掃描技術的發(fā)展，地面三維激光掃描儀能夠方便、快捷地獲得地面目標海量的三維點云數(shù)據(jù)。這使得地面三維激光掃描技術的應用領域已經從傳統(tǒng)的制造業(yè)擴展到工程測量、大型建筑的變形監(jiān)測、文物保護和三維數(shù)字化城市的場景重建等方面。因此，基于地面三維激光掃描點云數(shù)據(jù)的處理技術迅速發(fā)展起來，成為一門新興技術。 本文在全面總結和分析該技術在三維重建的理論、方法和應用現(xiàn)狀的基礎上，結合本文研究課題，北京市教委重點科研基金重點項目：面向古建筑大尺

2、度結構主動提取與自動三維重建機理研究和國家自然科學基金項目：基于地面影像測量的古建筑三維結構提取研究，針對該項技術中的若干關鍵問題，著重從以下三個方面進行了深入研究： (1)點云數(shù)據(jù)預處理技術。本文對點云數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)平滑、數(shù)據(jù)精簡等技術進行了深入分析，并且針對不同類型的點云數(shù)據(jù)研究和實現(xiàn)了所應采取的具體處理方法，深入研究了點云數(shù)據(jù)預處理的所應遵循的一般原則。 (2)點云數(shù)據(jù)的分割方法。點云數(shù)據(jù)分割是點云數(shù)據(jù)處理的關鍵之

3、一，是點云特征提取、曲面重建的基礎與核心。本文通過對國內外點云數(shù)據(jù)區(qū)域分割算法對比研究，總結各種點云分割算法的優(yōu)點及不足，提出了八方向矢量的DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)聚類分割算法，此方法克服了基于邊的和基于面進行點云數(shù)據(jù)分割方法的缺陷，具有良好的抗噪聲性，并且能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀和大小的類。 (3)點云數(shù)據(jù)的三角網格化及紋理映射。本文對點

4、云數(shù)據(jù)的三角網格化進行了深入的研究，通過對國內外三角剖分算法的比較分析，結合了局部三角剖分算法和三角形生長算法的優(yōu)點，提出了一種新的三角網格化的算法，提高了建網速度，改善了建網效果。在三角網格化的基礎上，給出了一個有效的紋理映射算法。該算法本質是一個基于點云三角網格模型進行紋理映射的方法，適用于一般的從二維到三維點云三角網格模型。主要思想是利用獲取的紋理圖片與三維網格模型上的點一一對應起來，進行紋理映射生成真實感的三維模型，使點云模型也