基于三维激光获取点云的三维模型构建

目前国内对一些大型古建筑文化遗产的传统测量方法往往难以获得十分准确的数据信息,这使得专家们在对一些大型古建筑进行修复时十分头疼.而且在用一些传统测量方法的测量过程中也存在对古建筑造成二次伤害的风险.现如今,随着科研技术的发展,激光扫描硬件的总体水平也在不断地进步[1].因此,三维激光扫描技术也越来越成熟.三维激光扫描仪在一些大型建筑的测量工作中使用得也越来越广泛.三维激光扫描仪的工作原理,是先对获取到的点云数据采取配准拼接处理,再对其进行去噪简化等操作,最后利用建模软件3DMAX对大型的古建筑进行三维模型的构建的过程.     

基于激光点云数据的三维运动图像重构技术北大核心CSCD

为了解决三维运动图重构时存在的重构测量距离与实际距离误差大、激光点云数据数量多和重构图像清晰度对比低的问题,提出了基于激光点云数据的三维运动图像重构技术,通过配准多帧激光点云数据,从中获取激光点云数据集,再采用平面拟合方法对激光点云数据集实行去噪处理,最后利用曲面重构法完成对曲面模型的拟合,实现三维运动图像重构。实验结果表明,通过对三维运动图像重构进行测量距离与实际距离的对比、激光点云数据数量的对比和测量图像与实际图像清晰度的对比测试,验证了三维运动图像重构技术的实用性高。     

基于激光扫描技术的三维模型重建

通过分析三维激光扫描系统获取的点云数据,得到了利用点云数据构建三维模型的技术、方法和流程。介绍了利用地面三维激光扫描仪获取点云数据的过程以及结合RiSCAN PRO软件和Geomagic Studio软件进行建模的方法。对原始测量的点云数据进行处理(去除噪声,平滑,对多站点数据做拼接配准,提取目标建筑物等)得到正确和完整的目标建筑物的表面信息,然后构建三角网建立它的三维表面模型,最后通过所拍的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验结果表明,利用上述方法可以有效地处理三维激光扫描获取的点云数据,实现对建筑物快速三维可视化建模。     

三维激光扫描仪的工程应用

三维激光扫描技术是国际上近期发展的一项高新技术.随着三维激光扫描仪在工程领域的广泛应用,这种技术已经引起了广大科研人员的关注.文中介绍了三维激光扫描测量仪的工作原理,给出了处理点云数据的过程和方法,阐述了建筑物三维建模的方法,并用实例介绍了整体方法的实现过程和效果.实践结果表明,利用三维激光扫描技术获取的空间点云数据,可快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型,既省时又省力,这种能力是现行的三维建模软件所不可比拟的.     

基于海量点云数据的输电线路三维建模研究

为保障电网输电线路管理的规范化与精益化,设计了基于海量点云数据的输电线路三维建模方法。首先采集输电线路原始点云数据,对其进行预处理,根据点云数据提取输电线路轮廓线,然后采用3D MAX软件构建输电线路的完整三维几何模型,最后通过纹理映射此模型获取到最终输电线路三维模型。结果表明,该方法可精准拼接原始点云数据,有效去除点云数据的噪声点及障碍物等,提升点云数据的整体质量,可为电网输电线路规范化管理提供有效帮助。     

基于激光三维点云技术的3D景观建模设计

为提升城市园林等类型景观的建模精度,以激光三维点云为技术基础,设计一种三维景观建模方法。采用激光三维点云立体式非接触测量技术,获取景观表面数据点三维坐标,在一个坐标系内统一化各角度点云数据,将顺序点间的最远距离作为滤波标准,设定超过标准点为固定端点,平滑处理图像点云,采用三角形网格参数化策略,映射三维网格模型至二维平面中,取得特征点纹理坐标,利用调和映射算法求解非约束点的纹理坐标,通过自适应部分调整策略,优化点云数据纹理,得到最终的景观模型。试验采集研究区域中一处景观的三维数据,结合景观模型效果与评估指标值得出,所提方法能够有效建立模型,且精准度较高,模型细节信息保存得相对完整。     

基于改进ISS邻域的复杂曲面三维激光点云智能拼接方法

由于三维激光点云拼接中对点云数据拼接有效点数量不足,导致拼接的效果不好,提出一种复杂曲面三维激光点云智能拼接方法,在ISS特征提取算法中加入邻域半约束改进策略,进行点云数据特征提取,同时对两片点云的拼接进行坐标系转换,得到三维激光点云数据拼接模型。采用粒子群算法对模型进行求解,获取变换矩阵的全局最优解,将得到变换矩阵应用于模型中,进而完成复杂曲面三维激光点云智能拼接。仿真实验结果表明,所提方法能够有效降低三维激光点云智能拼接点的距离误差,保持在0.022 mm以内,拼接速度达到5 ms/个,拼接有效点数目最高达到了145个。     

三维面部数据采集与NURBS曲面重构

为获取面部三维点云,并转换为高精度NURBS曲面,建立了面部图像采集与处理系统,并研究其中的点云自动拼接和曲面重构方法。首先,采用双光栅三维扫描仪将正弦光栅投射到人的面部,将被面部调制的变形光栅转换成两片分立点云。然后,通过标定块对测量系统进行标定,利用协方差求取旋转矩阵和平移向量实现点云自动拼接获取完整面部点云,并生成三角面片。最后,通过检测曲率、生成四边形网格、建立UV参数线等处理,进行曲面重构生成高精度NURBS四边域面部曲面,并对重构结果进行误差分析。结果表明:所重构面部曲面符合G1连续,标准偏差为0.009222 mm。本文所采用的高精度的面部曲面重构方法可用于复杂曲面的三维检测与重构中。     

激光点云线路三维可视化管理及关键技术研究

我国近些年在技术创新发展当中投入了大量的精力,而电力行业的发展与建设规模在不断的扩大,电力线路结构运行对于电力供应输送的质效和安全、稳定性都有直接的影响,对于电力线路的管理非常重要,因而电力行业应用了多元化的先进技术构建了数字化的线路管理系统,应用激光雷达技术、云技术、计算机技术等形成了三维可视化的管理系统。基于此,文章围绕激光点云线路三维可视化管理及关键技术开展研究,对其系统的基本构架、关键技术和应用功能进行具体论述。     

基于三维激光点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法

电力电缆敷设不规范是导致绝缘故障的主要原因,影响电缆的安全运行。当前电缆敷设质量检测多采用人工接触式测量,主观性强、精度低,容易对敷设区域造成二次损伤。文章提出一种基于点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法。首先在电缆敷设施工位置获取隧道电缆点云数据;之后基于隧道的结构特征分割出电缆点云;最后,基于颜色和形态特征从电缆点云中分割出敷设区域并自动测量敷设质量参数。所提出的电缆和敷设区域点云分割算法的平均精确度、召回率、F1分数均大于0.92,自动测量的4个敷设质量参数平均绝对误差均小于0.35mm。试验表明,该方法可以准确定位电缆敷设区域,并对敷设质量参数进行自动精准测量。     

三维散乱点云模型的特征点检测

随着三维点云模型越来越受到人们的关注,如何对数据量大,无序的三维点云模型进行特征点检测也是近几年的研究热点。本文提出了基于曲率和密度的特征点检测算法,为每个数据点定义一个特征参数,这个参数由三部分组成:点到邻居点的平均距离;点的法向与邻居点法向夹角的和;数据点曲率。然后通过八叉树方法计算模型的数据点密度,将这个密度作为阈值,特征参数大于阈值的点就是检测到的特征点。本文计算时,检测模型的特征点只需用到三维点云模型的几何特征,如数据点法向,曲率和邻居点。实例验证本算法可准确地检测出散乱数据点云的特征点。      

基于二维激光传感器的三维图像获取系统

本文基于二维激光传感器设计出一整套实现三维旋转扫描距离图像采集系统。利用二维激光传感器在云台上旋转扫描以达到扫描整个空间的效果,然后利用计算机技术对采集到的点云数据进行拼接以重建三维环境图像,针对噪点采用加权滤波从而抑制噪点。     

基于OpenGL实现三维重构点云处理

研究了利用OpenGL函数库、以C Builder6．0为开发平台实现三维重构点云处理的方法。实验结果表明：可以方便、快捷地实现点云的旋转、平移、缩放、排序、重新采样及构造曲线等复杂的点云处理功能，减少了程序代码长度，提高了编程和执行效率。     

机载三维激光点云数据分类数学模型

传统机载三维激光点云数据分类方法效率低、计算开销大,对算法自身要求较高,容易受到多种因素影响,导致结果偏差较大.为此提出机载三维激光点云数据分类数学模型方法.首先采集机载三维激光点云数据,利用概率法与直线滑动平均法分别做去噪和平滑处理;其次分析数据空间分布结构,获取特征数据的有限集合,通过平面拟合、残差拟合等步骤提取点...     

车载激光雷达三维点云重构与漫游方法

针对车载激光雷达系统,建立了由激光扫描仪数据、载车GPS数据、载车姿态数据进行激光点云解算与重构的数学模型,得到道路及两侧景物的三维点云场景。根据载车行进轨迹,用OpenGL三维引擎技术,实现对道路两侧景物的三维漫游。研究将激光雷达应用于车辆和飞行器的防撞预警,此技术具有快速、主动获取障碍物的高精确度三维坐标,探测距离远,受天气影响小的优势。为能见度低、障碍物较多情况下的车辆和飞行器的防撞提供了一个可行的技术途径。     

基于投影分布熵的多视点三维点云场景拼接方法

多视点三维点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。通过点云投影分布熵对场景独立坐标系进行估计,由此计算待拼接场景之间的空间变换参数,最后通过退火最近点迭代(ICP)方法,实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,此方法是一种有效可行的方法。     

PTD算法在激光三维点云数据滤波中的应用

提高激光三维点云数据滤波精度,有助于构建高精度的地表模型,为此,提出了基于点云地面点滤波算法的激光三维点云数据滤波方法。采用双边滤波算法消除激光三维点云数据中存在的噪声,提取的法向量、回波率以及后向散射系数,将其输入支持向量机完成激光三维点云数据的分类,采用点云地面点滤波算法实现三维激光图像双边滤波处理。结果表明,本方法的数据滤波处理误差低于2.0%,信息熵与峰值信噪比为9.74和23.44 dB,获取的三维激光图像清晰度高。