三维数据处理
三维地震属性数据处理与应用
［ ］ 张进铎 ． １ 地震解 释技术 现状及 发展趋 势 ［］ 地球 物 Ｊ．
理学进 展 ，０６，１ ２ ： ８— ８ ． ２ ０ ２ （ ）５ ７ ５７
轴方向大概指示 断层延展方 向， 这是落差 ３— ｍ ５ 小 断层 的反 应 。
（ ） 圆形 的 “ ４椭 断层 模 线 图 ” 近似 椭 圆形 的 与 异 常 圈闭有相 关性 ， 常圈闭范 围较 大处 对应 断层 异 落 差也 较大 ， 以有 时通 过属性 沿层 切 片能直 观解 所
参 考 文 献
散点集中分布在断层附近 ， 有时甚至落差 ２ ｍ左右
的小 断层 附近也集 中分 布一些 属性 值异 常散点 。
（） ２ 多个相邻较近 的异常圈闭往往指示 了断
层 平 面延展 方 向 ， 这也是 中大 断层 的反应 。
（） ３ 单个 异常 圈闭往 往 是 近似 椭 圆状 的 ， 长 其
反应地 下岩 性 特征 。地 震 属 性 就 是 根据 地 震 记 录
来 检 测断层 效果也 较好 。
１ 地震属性 曲线及属性异常值
提 取地 震 属 性 曲线 的属 性参 数 实 际是 层 位 地 震 属性 ， 它是 在地震 记 录上 针对 某个 目的层 选取 的
一
测量 或计算 出来 的一 些参数 ， 是表征 和研 究地 震 它 数 据 内部所 包 含的时 间 、 幅 、 率 、 位 以及衰 减 振 频 相 特 性 的参数 指标 。 由于地质体 的不均匀 性 ， 使地震 波场发 生变 化 ， 因此通 过研究 地震 波场 的属 性参 数 变化 以及 与地质 异常体 的关 系 ， 以达 到直 接或 间 可 接 地检 测地 质异 常体 的 目的。
个合适 的时窗长 度 ， 时窗 内的记 录段计 算各 种 对
三维数字化工艺规程
三维数字化工艺规程
三维数字化技术是一种现代先进的工艺技术，能够将实物对象快速而精确地转化为数字化模型，为设计、制造、检测等领域提供了便利。
本文档旨在规范和指导三维数字化工艺的操作流程，确保工艺质量和效率。
二、设备准备
1.硬件设备：包括三维扫描仪、计算机、标定器等。
2.软件系统：选择适合的三维数字化软件，确保能够满足项目需求。
3.周边设备：如灯光、支架等，保证工作环境良好。
三、工艺流程
1.准备物体：对待测物体进行清洁、固定等预处理工作。
2.标定系统：使用标定器校准扫描仪，确保扫描精度。
3.扫描操作：进行三维扫描，按照扫描仪的要求进行操作。
4.数据处理：导入扫描数据至计算机软件中，进行数据处理、模型修复等操作。
5.模型生成：根据扫描数据生成完整的三维模型，保证准确性。
6.后处理：对生成的模型进行修饰、优化，以满足设计要求。
四、质量控制
1.定期维护：保养设备，确保设备稳定性。
2.校准检测：定期进行标定检测，确保扫描精度。
3.数据比对：将扫描结果与实物进行比对，确认数据准确性。
4.反馈改进：根据实际操作情况，及时调整工艺流程，提高工艺效率和质量。
三维数字化工艺规程是指导三维数字化工艺操作的重要文件，合理规范的工艺流程能够提高工作效率、减少错误率，对于三维数字化技术的应用具有重要意义。
希望本文档能够为相关从业人员提供帮助，推动三维数字化工艺的发展。
三维激光扫描点云数据处理及应用技术
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三维立体图测绘技术及数据处理
三维立体图测绘技术及数据处理摘要: 经典的地形测绘一般是测绘平面图，地形起伏部分采用等高线表达。
随着数字化时代的到来，我国勘测设计工作已全面进入 CAD。
由于测绘技术的进步，设计人员必然越来越多地提出了三维立体图的测绘需求。
本文以建筑工程测量为例，实现数据的批量展点并生成三维建筑立体图的 AutoCAD 二次开发技术路线和实现方法。
在汶川县映秀镇漩口中学 5. 12 地震文物遗址的三维立体图测绘中得到了较好的应用。
关键词: 三维立体图测绘; AutoCAD 二次开发; 建筑结构节点建模引言二维地图在应用方面存在许多不足，首先是难以进行三维的量算与分析，空间物体在二维地图上只能是其投影的反映。
对三维空间的表示也不是很直观，对工程设计与规划都会有一定困难。
数字地图的发展解决了纸制地图的部分问题，而三维数字地形图的发展则在二维数字地形图的基础上进一步的完善。
1三维数字地形图的地物与地形表达1.1地物表达地物表达包括了两个方面，符号系统与数据描述。
二维数字地图在表达方面主要是通过物体投影到地表的轮廓线形状及位置，将其分为点、线、面状三种类型，并用与之对应的三种符号进行表达。
三维数字地形图在二维地形图的基础上，增加了对地表突出物的高度表达。
与二维地形图的不同之处就在于地物特征的水平点包括了水平方向的拐点，同时也包括了垂直方向的拐点。
而在地表物与突出物的顶部特征进行区别时，将其分为两个部分，高度点与地表点。
前者主要是指突出地表物体顶部特征点，既是反映物体高度的特征点也是反映立体形状的特征点。
后者则主要是指与地面紧贴物体的特征与地表突出物的底部特征点。
点状物体通常是作为单独实体而独立存在的，可分为有高度与无高度的点状实体，前者如电灯，路灯，后者如井盖与控制点。
在符号表示方面，前者主要由体积符号进行表示，空间位置需要由三维点来确定。
相应的后者则是用点状符号来进行表示，位置与特征点的位置相同，通常只需要一个三维点就可以确定其位置。
06三维坐标测量数据处理
四、形位公差评定
一、三维坐标基本概念 1.1 坐标系的定义（Coordinate System）
在机械加工与制造、设备安装与检测、光学工程、精密工业
与工程测量等领域，经常需要对物体的尺寸、位置、形位公 差等参数进行测量和误差评定。 三维坐标测量是主要的测量方法。
一、三维坐标基本概念 1.1 坐标系的定义（Coordinate System）
二、三维坐标测量技术 2.5 激光跟踪仪测量系统
角 度 仪器 分 辨 率
ADM 测距 精度 IFM测距 精度 测角精度 点位精度 测量 范围 最大 采点速 度 3000点/ 秒
AT90 0.1 10um 1-B 4″
0.5um/m
15m+6m/ m
15m+6m/ m 0.049mm
160m
误差分析与数据处理(The error analysis and data processing)
第四讲
三维坐标测量数据处理
3D Coordinate Processing
主讲：范百兴
2016.04.05
本次课程内容
一、三维坐标基本概念
定义、要素、常见坐标系
二、三维坐标测量技术 三、测量坐标系生成转换
（1）由于测角误差是主要误差源，因此可以进行双面测量消
弱测角误差，提高点位精度； （2）进行温度、压力、湿度的实时改正； （3）采用基距尺和基准尺进行现场校准；
在航天器位置、形位公差测量中有着广泛应用，在航天器 震动试验中也有着良好应用。
二、三维坐标测量技术 2.6 数字摄影测量系统
基于计算机视觉方法的检测，利用 数字相机作为图象传感器，综合运用 图象处理、精密测量等技术进行非接 触二维或三维坐标测量。基本原理是 摄影测量中的目标点、相机中心和像 点三点共线方程。
三维地震数据处理中的数值模拟算法
三维地震数据处理中的数值模拟算法一、三维地震数据处理概述三维地震数据处理是地球物理学领域中的一项关键技术，它涉及到地震波在地下介质中的传播规律，以及如何通过地震数据来获取地下结构和性质的信息。
这项技术对于石油和天然气勘探、地质研究和工程勘察等领域具有极其重要的意义。
1.1 三维地震数据处理的重要性三维地震数据处理技术是勘探领域中不可或缺的工具，它能够提供地下结构的高分辨率图像，帮助地质学家和工程师更好地理解地下的地质构造、岩石类型以及流体分布等信息。
1.2 三维地震数据处理的流程三维地震数据处理包括多个步骤，从数据采集、预处理、地震波场模拟、速度建模、成像技术，到最终的解释和分析。
每一个步骤都对最终结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
二、数值模拟算法在三维地震数据处理中的应用数值模拟算法是三维地震数据处理中的核心技术之一，它通过数学模型来模拟地震波在地下介质中的传播过程，从而预测地震数据。
2.1 数值模拟算法的基本原理数值模拟算法基于波动方程或弹性动力学方程，通过离散化方法将连续的地下介质转化为有限的网格系统。
然后，利用有限差分、有限元或谱方法等数值技术来求解这些方程，得到地震波在各个时间步长的波场分布。
2.2 数值模拟算法的关键技术- 波动方程求解：波动方程是描述地震波在地下介质中传播的基本方程，求解波动方程是模拟地震波传播的关键。
- 介质参数建模：介质参数如速度、密度和弹性模量等对地震波的传播特性有显著影响，准确的介质参数建模是数值模拟的基础。
- 边界条件和初始条件的设定：合理的边界条件和初始条件设定对于模拟结果的准确性至关重要。
- 并行计算技术：三维地震数据处理的数据量巨大，采用并行计算技术可以有效提高计算效率。
2.3 数值模拟算法的挑战- 计算复杂性：随着模型规模的增大，数值模拟的计算复杂性急剧增加，对计算资源的要求也越来越高。
- 多尺度问题：地下介质的多尺度特性给数值模拟带来了挑战，需要开发能够处理多尺度问题的算法。
web环境下三维点云数据轻量化处理与模型重构方法
web环境下三维点云数据轻量化处理与模型重构方法汇报人：2023-12-12•三维点云数据概述•三维点云数据的轻量化处理•三维点云模型的重构方法目录•三维点云数据轻量化处理与模型重构的挑战与未来发展•应用案例分析01三维点云数据概述特点数据量大：通常包含成千上万个点。
结构复杂：点云数据结构复杂，需要专业的处理和分析方法。
高维度：每个点具有x、y、z三个坐标值，以及颜色、反射强度等附加信息。
定义：三维点云数据是指通过三维扫描、激光雷达等技术获取的物体表面空间坐标点的集合。
三维点云数据的定义与特点使用专业的三维扫描设备对物体进行扫描，获取物体表面的空间坐标。
三维扫描仪激光雷达图像三维重建利用激光雷达技术，对物体进行照射并分析反射光束，从而获取物体表面的空间坐标。
通过多视角图像获取物体表面信息，利用三维重建算法生成点云数据。
030201工业制造用于检测、测量、建模等工业生产流程中的质量控制和生产管理。
文化传承对历史文物和文化遗产进行数字化保存和保护，以及进行三维重建和虚拟展示。
游戏娱乐在游戏开发中用于角色建模、场景渲染等，提高游戏的真实感和沉浸感。
智能感知用于机器视觉、自动驾驶等领域，进行物体识别、跟踪和姿态估计等任务。
02三维点云数据的轻量化处理压缩算法采用无损压缩算法，如LZMA、Deflate等，对三维点云数据进行压缩，以减小数据大小和存储空间。
压缩效果通过比较压缩前后的数据大小和重构模型的质量评估压缩效果，通常以压缩比、重构模型误差等指标进行评价。
采用表面重建算法，如Poisson表面重建、Ball Pivoting等，将三维点云数据简化为更小的数据集，以减小数据大小和存储空间。
通过比较简化前后的数据大小和重构模型的质量评估简化效果，通常以数据量减少率、重构模型误差等指标进行评价。
简化效果数据简化算法采用编码算法，如Run-length encoding、Delta encoding 等，对三维点云数据进行编码，以减小数据大小和存储空间。
测绘技术中的三维数据处理与分析方法
测绘技术中的三维数据处理与分析方法引言随着科技的飞速发展，测绘技术在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
测绘的目的是为了获取地理信息，包括地形、地貌、地物等，以供后续的规划、设计和决策。
而其中一个关键的环节就是对测量所得到的三维数据进行处理和分析。
本文将介绍测绘技术中的三维数据处理与分析方法，探讨其应用和挑战。
一、点云数据处理与重建三维测绘通常通过激光扫描等技术获取大量的点云数据，这些数据中包含了大量的地理信息。
点云数据处理是三维测绘的基础，主要包括数据清洗、数据配准和数据重建等步骤。
数据清洗是指对采集到的原始点云数据进行去除错误或噪声点的处理。
通常采用的方法包括使用滤波算法和聚类算法来去除不必要的点。
数据配准是指将多个点云数据集进行统一的坐标匹配，以便于后续的处理和分析。
常见的配准方法有特征匹配、ICP（迭代最近点）算法等。
数据重建是指通过点云数据生成三维模型或地形图。
这是三维测绘的核心任务之一。
常用的重建方法包括曲面重建和体素化重建等。
二、三维数据分析与挖掘得到三维数据后，我们可以进行各种分析和挖掘，以获得更深入的信息和洞察。
以下是一些常见的三维数据分析和挖掘方法。
1. 基于体素化的分析方法体素化是将三维空间划分为规则的小立方体单元，并在每个单元中记录属性信息。
这种方法可以对三维数据进行体量计算、距离测量、相似性分析等。
例如，在城市规划中，可以使用体素化分析方法来评估建筑物的密度、空间利用率等。
2. 基于地形的分析方法地形分析是指对地形数据进行高程、坡度、曲率等方面的分析。
这种方法可以用于土地评估、洪水模拟、生态系统研究等。
例如，在城市规划中，可以使用地形分析方法来评估地形对建筑物的遮挡、景观设计等的影响。
3. 基于点云的分类与分割点云数据中的点可以代表不同类型的地物，例如建筑物、树木、道路等。
通过对点云数据进行分类和分割，可以提取出不同类型的地物，并进行后续的分析和处理。
例如，在城市建设中，可以使用点云分割方法来自动提取建筑物的轮廓线和体积信息。
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特征点计算注意事项
固定尺度or变化尺度 算子的可重复性，可区分性，计算效率 噪音，杂波，遮挡，视角变换 算子的局部坐标系 是否需要变换
局部坐标系变换
示例1：
NARF keypoint
特征描述算子
ShapeContext3D Clustered Viewpoint Feature Histogram (CVFH) descriptor Fast Point Feature Histogram (FPFH) Normal Aligned Radial Features(NARF) ……
天津大学自动化学院模式识别 侯谨毅
三维数据的类型
体素数据 网格数据 点云数据 距离图像
体素数据
网格数据
距离图像
点云数据
三维数据的处理方式
体素数据与距离图像：数字图像处理的扩展。 （视频也可以看做体素数据） 网格数据和三维点云：定义新的计算框架。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
三维数据类型转换
图：Martching cube 算法
特征点描述及匹配
描述方法1：
shape distribution
描述方法2：
shape context
点云特征：
几何特征：法向量，曲率等 统计特征：顶点间的几何关系及顶点的特征分 布 拓扑特征：突出特征点，骨架，Reeb图等。
点云拓扑特征
突出特征点 临界点 拓扑环 Reeb图 骨架
典型的拓扑特征提取技术
Reeb图：从连通区域的角度来计算三维模型拓 扑结构 中轴线（骨架）:从三维模型骨架的角度来计算 三维模型的拓扑结构
测地线和测地距离
测地线 测地线是连接曲面上给定的两点之间的 最短路径。 该路径被约束在模型的表面，曲面上两点之间 的测地线的长度就是这两点之间的测地距离。
欧式距离和 测地距离
Reeb 图：定义于模型上的连续函数所确定 的骨架
骨架提取技术
细化、距离变换、Level Set 方法 计算量很大，孔、洞敏感，对噪声的鲁棒性较 差。
研究方向：
如何利用不同骨架进行形状描述。 基于骨架的形状分解。 基于骨架的三维点云的重建与测量。 复杂形状的骨架提取的一般方法。
三维数据的形式 数据形式之间的相互转化 工具包中重点介绍pcl库 点云拓扑特征描述
3D 特征用于描述空间中某一位置的几何模式
图：法向量和领域
图：特征（曲率）
关键点
关键点指一些比较独特，比较稳定（stable） 的点。一般来讲，关键点的数量比较少。关键点 的确定可以和局部特征描述子一起使用。利用关 键点和其描述算子，可以形成一个对原始数据的 紧凑而且可以区分的表达。
一些关键点求取算法
三维数据开源工具包
Opengl Visualization Toolkit Point cloud library ……
PC L
VTI
VT K OPEN GL
点云数据处理组成
Kd 树示例
Oc 树示例
滤波
滤波函数库包含局外点（outlier）和噪声点 （noise）的去除。
示例： 对于一个点，给定领域的大小，计算领 域内相邻的数据点。当领域内的点数小于阈 值时，作为局外点滤除。
特征
（geometrical patterns ）。这个模式可以通过 该点领域内的点集描述得到。 最常见的几何点特征如表面的法向量和表面的 曲率。可以采用特征分解的方法求取特征值和特 征向量。最小的特征值对应的特征向量即是法向 量。曲率可以由下面的公式得出。
2D/3D角点 Intrinsic Shape Signatures keypoints BRISK interest points Normal Aligned Radial Feature keypoints Scale Invariant Feature Transform keypoints