基于点云数据的复杂建筑体真三维建模与应用

传统建筑物三维建模方法费时费力、精度低、采用接触式测量,且仅能获得建筑物少量特征点及线状数据。与传统测量方法相比,地面三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanner,TLS)方法可快速、高效、非接触式地获取建筑物表面高精度三维信息,因此其较传统建筑物三维建模方法优势显著。以古田会议旧址为研究对象,首先介绍了研究目标的主要特征以及点云数据采集方案;其次以高复杂度建筑物建模为需求出发,详细阐述了点云数据预处理及建筑物三维模型重建相关核心技术及方法;并重点讨论了与其相关的点云数据配准拼接、去噪简化、二维轮廓线提取、三维实体重建;最后实现古田会议旧址高复杂度三维几何模型重现,并采用先进的3D打印技术按1∶40比例尺制作3D打印点云数据的微缩模型。通过与实地测量数据对比分析得知,采用地面三维激光测量方法采集点云数据的建筑物建模精度优于传统测量方法。此研究成果可应用于古田会议旧址等文化遗产的文物修复、变形监测、虚拟重现等方面。     

基于三维激光扫描的树木点云三维建模

利用三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,利用拉普拉斯算法对三维点云数据进行噪声去除工作,对去噪后的数据采用Delaunay三角网生长算法,构建点云数据的三角网格模型.     

地面三维激光扫描点云数据处理及建模

本论文以昆明理工大学呈贡校区“昆明理工大学”石碑作为目标场景,利用地面三维激光扫描仪Maptek I-Site 8200SR获取目标场景的点云数据,使用Maptek I-Site Studio 6.0对点云数据进行预处理,包括点云数据的配准、去噪及精简;通过提取特征点云同时结合AutoCAD2014、3ds Max实现对目标场景的建模。研究三维激光扫描点云数据预处理的方法步骤及模型构建过程,通过分析数据处理及建模结果,结合当前的研究状况探讨了模型的相关应用,并展望进一步的研究方向以及工作内容。     

基于移动激光扫描数据的建筑物精细化建模研究

随着"数字城市"的发展,各行各业对空间数据需求不断增高,三维建模是"数字城市"的重要组成部分,传统的建筑物三维建模方法耗时耗力、精度低、采用接触式测量,这种采集方法和数据处理方式已不能满足数字化的需要。移动激光扫描技术的出现,改变了传统的的数据采集方式,为空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。通过移动激光扫描技术获取的空间点云数据,可以建立结构错综和不规则场景的建筑物模型。鉴于传统方法的不足和移动激光扫描技术的特点,提出移动扫描技术三维建模的方法,以云南师范大学商学院的激光扫描为例,首先通过将获取的点云数据的配准、拼接、降噪、POS解算、IE解算和点云数据融合,然后进行精细三维建模。     

基于点云建模技术的导盲系统设计

基于激光扫描的三维建模技术是机器视觉研究领域的重要课题,在许多学科领域都有重要的理论和实用价值;传统的导盲系统主要分为两种类型,视觉辅助型系统和视觉替代型,这两种类型的导盲系统都存在过多依赖外界环境,如光照、距离、湿度、温度等,受客观条件影响较多;因此,提出基于激光建模技术的导盲系统,通过激光扫描仪采集路面的点云和纹理信息;运用修补算法和预处理算法,完善和简化点云信息,在可视化平台实时生成三维路况;微处理器S3C2440从经过处理的点云数据提取特征变量进行实时处理,对危险的路况进行语音报警;实验结果表明,外界环境对设计的干扰性较小,系统反馈平均耗时0.8s,具有一定的应用价值.     

机载三维激光成像系统点云数据滤波与地面点提取算法研究

使用原始的las标准格式的雷达数据,首先根据激光的回波次数和反射强度信息进行滤波,经过初步滤波之后根据角度限制法则和窗口移动法进行地面点提取工作,使用Delphi编程语言实现了该算法,并使用不同的阈值对不同的数据进行了结果的对比。     

基于LiDAR点云数据的等值线绘制方法

随着新型传感器激光雷达（LiDAR）步入市场,自20世纪80年代起逐渐应用于建筑规划、植被水利等行业.而在测绘行业,采用三维激光雷达扫描技术以取代传统的测量技术才刚开始起步,因其自动化程度高,更新周期短且获取到的数据精度高,信息全而逐渐被现代测绘业逐渐认可.用激光雷达采集到的点云数据为源数据,探究了三维离散点间接综合等值线的方法,并尝试改进三维道格拉斯算法,实现点子重要性排序以用于不同比例尺下地形图的综合.借助二次开发技术实现点数据栅格化,绘制等值线,同时在此过程中对比分析选用不同数量的点集合以及不同分辨率分别对等值线绘制的影响.结果表明先对点数据进行综合继而回放等高线既保留了原始地形的特征,且缩短了数据处理时间,同时也可根据实际比例尺的缩小程度,多尺度地输出、显示等值线.     

倾斜摄影与地面激光点云融合精细化建模研究

无人机倾斜摄影获取的地面影像数据不可避免地会产生局部遮挡现象,导致在空三加密过程中出现点云漏洞的情况,导致最后生成的三维模型在相应部位出现拉花、变形现象。为解决此类问题,可利用地面激光点云分辨率高、抗干扰能力强等特点,将其与倾斜摄影融合建模,从而提高模型的精细度和可靠性。     

基于纹理特征的三维点云数据配准算法研究

使用Kinect可以方便地获取物体的纹理图像和三维点云数据。研究一种通过获取纹理图像的特征点进行快速三维点云数据配准的算法．并最终应用到室内环境的三维场芾重建中。实验表明,此算法具有直观、实现简单、运算量小等优点。     

基于三维激光扫描的快速建模方法研究

介绍了三维激光扫描技术的含义及特点,相对于传统方法的优势,以某型装甲车负重轮的三维模型构建为例,从点云数据获取、数据预处理、利用3D MAX进行模型构建,实现负重轮由实物到点云,由点云到三维模型的快速构建.     

栅格型点云数据的自由曲面建模技术研究

通过研究激光线扫描测量原理以及测量数据类型，提出一种有效的数据点平滑处理技术和复杂曲面建模方法．该方法包括三个步骤：首先对测量点数据平滑处理；然后进行特征线提取，并以特征线为基础对曲面进行分割；最后，在每块测量点数据上进行以NURBS为基础的曲面构造，并将各曲面进行拼接、裁剪，形成完整的曲面。     

三维激光扫描点云数据的空间压缩

三维激光扫描获得的点云数据,其数据量比较大。采用点云数据建立物体模型,存在模型分辨率的问题。模型的多分辨率表示是指对于同一模型,存在着由简到繁、由粗到精的集中表示。本文分析激光扫描数据的特点,基于其线扫描的特点,提出了扫描线斜率变化为准则实施数据压缩,其次对于密集数据又给出格网数据压缩方法。最后通过实例给出了压缩结果,并对压缩率和压缩效果作了比较分析。     

三维激光点云数据的可视化研究

大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的,而点云数据的显示快慢受到了数据索引的直接影响,这是一个基础性问题。经过研究,八叉树与叶节点KD树相结合的混合空间索引结构以及LOD构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不高的问题的有效方法。在局部,通过在叶子节点中构建的KD树实现高效的查询和显示;在全局,为了实现快速检索与调度使用了八叉树模型。采用这种混合数据模型进行点云组织,建立空间索引,并对点云数据进行LOD构建,实现了点云数据的高效检索以及可视化。     

基于背包激光扫描点云强度的胸径提取方法研究

为了提高背包激光扫描点云林木胸径提取精度.以3块山区人工林做为研究对象,选取距离地面1.3 m处一定厚度的树干点云为胸径切片,切片厚度分别为0.2 m、0.4 m和0.6 m.对切片点云基于点云强度划分点云区间以获得多种胸径切片,将处理得到的切片点云映射到二维平面,采用最小二乘法对二维点进行胸径提取.结果表明:切片厚度...     

基于路面3D激光点云数据的车辙自动测量与横向定位

针对传统车辙检测方法存在的受车道外杂物、拥包和推波影响,且无法横向定位车辙于车道内位置的问题,提出一种结合路面水平轴和车道边缘线坐标的车辙检测定位方法。研究以2D/3D激光点云数据为研究基础,首先通过改进Canny算法对2D数据中的车道边缘线进行识别定位,从而提取车道内区域数据以消除车道外杂物干扰;然后参照构建的路面水平轴,进行车辙端点和谷底点的搜寻定位;最后结合车辙特征点连续精准测量车辙宽度、最大深度,以及于车道内的横向位置。在实地采集的大量数据基础上,通过与人工测量结果对比得出,该算法具有较高的准确性,其测量的车辙最大深度和宽度与人工检测结果平均相对误差分别为1%和2%,车辙横向定位与人工检测结果相关度高于90%。     

基于网络图的地基激光雷达复杂树木点云枝叶分离方法

地基激光雷达树木点云数据的枝叶分离是精确计算地上生物量和叶面积指数的重要前提,也是树木三维建模的重要步骤。然而,山地复杂树木冠幅大且结构复杂,从而造成树叶与枝干之间的相互遮挡,因此很难获取高质量的点云数据,目前对其实现枝叶分离依然存在较大的困难。利用地基激光雷达FARO Focus3DX330获取三维激光点云数据,提出了一种基于网络图的树木点云枝叶分离方法。首先,采用LeWos模型对点云进行初步的枝叶分离,分离出枝干和叶片点云。在此基础上,针对枝干和叶片混合点云通过路径追踪检测算法来精细分离枝干和叶片。随着路径长度从10增加到100,枝干点不断增加,叶片点不断减少,枝叶分离精确度、枝干F分数、叶片F分数、Kappa系数均先增加后减少。综合这4项精度评价指标,选取各个树木最优路径长度执行路径追踪检测算法。通过与LeWos模型、Tlseparation模型和高斯混合模型等主流枝叶分离方法比较发现,该方法精度更优,精确度为91.97%。而且,该方法的枝干F分数和叶片F分数均大于85%,这表明该方法具有很好的平衡性。该方法仅使用路径长度,不考虑几何特征,因此极大地提高了针叶树木的枝叶分离精度。...     

基于密度聚类和投票判别的三维数据去噪方法

本文介绍的是一种有效发现和去除三维数据噪音方法,它既能改善去除噪音的效果,又能保持特征信息。该方法是一种两阶段噪音数据处理方法。该方法首先通过密度聚类将数据分类为正常簇集合、疑似簇集合、异常簇集合,然后利用正常簇集合中的点对疑似簇集合中各点进行投票判断,最终得到一个合理的三维点云数据模型。实验结果证明,本方法能够有效去除制造类工件模型的三维点云数据中的噪音数据,同时能良好保持模型表面的特征,加快处理效率。