单景扫描点云数据网模型的构建方法研究
如何使用点云数据进行三维建模与可视化
如何使用点云数据进行三维建模与可视化三维建模与可视化是现代科技中非常重要的领域之一，而点云数据的应用在其中起到了关键的作用。
本文将着重探讨如何使用点云数据进行三维建模与可视化，介绍其基本原理、方法和应用。
一、什么是点云数据点云数据是由大量离散的三维点组成的集合，每个点都有其三维坐标和可能的其他属性信息。
这些点可以是从传感器（如激光雷达）采集得到的，也可以通过三维扫描仪等设备获取。
点云数据能够真实还原物体或场景的形状、纹理等特征，因此在三维建模与可视化领域中具有广泛的应用前景。
二、点云数据的三维建模1. 点云数据的处理和清洗在进行点云数据的三维建模之前，首先需要对数据进行处理和清洗。
这包括去除无效点（如噪声数据）和填补缺失点等操作，以提高数据的质量和准确性。
2. 点云数据的网格化网格化是将点云数据转换为规则网格结构的过程，常用的方法有三角化和体素化。
三角化是将点云数据通过三角形片元进行表示，而体素化则是将点云数据划分为体素（三维像素）网格。
这些网格化的数据形式便于后续的处理和计算。
3. 点云数据的表面重建表面重建是将点云数据转换为连续的三维模型表面的过程。
常用的方法有点云碰撞、最小二乘法以及基于隐函数的重建等。
这些方法可以通过插值和拟合等方式得到平滑的表面模型，并且能够尽可能忠实地还原真实物体的形状。
三、点云数据的可视化1. 点云的可视化方法点云的可视化方法有很多，包括点云渲染、点云绘制、体素渲染等。
点云渲染是将点云数据转化为图像或动画的过程，可以通过光照、阴影等方式增强视觉效果。
点云绘制则是将点云数据直接在屏幕上进行绘制，可以通过各种绘制技术实现不同的效果。
2. 点云的交互性可视化点云的交互性可视化是指用户可以通过交互方式与点云模型进行实时互动的过程。
这可以通过鼠标、手势识别或者虚拟现实等技术实现。
通过交互性可视化，用户可以对点云模型进行旋转、缩放、拖拽等操作，以便更全面地观察模型的细节。
四、点云数据应用案例1. 建筑与城市规划点云数据在建筑和城市规划领域中具有广泛应用。
一种基于点云数据的三维建模方法研究
一种基于点云数据的三维建模方法研究随着三维数据获取技术的发展和应用需求的不断增长，基于点云数据的三维建模方法越来越受到关注。
点云数据是由大量离散的点表示的三维几何表面，可以通过激光雷达、摄像机和其他传感器获取。
在基于点云数据的三维建模中，目标是从不规则的点云中恢复几何形状和拓扑关系，以生成可用于可视化、虚拟现实、机器人导航等应用的三维模型。
在进行基于点云数据的三维建模时，首先需要对点云数据进行预处理，以去除噪声和异常值。
这可以通过滤波和聚类算法来实现。
滤波算法可以平滑点云数据，减少噪声。
常用的滤波算法包括高斯滤波和中值滤波。
而聚类算法可以将相邻的点分组，从而消除异常值。
常用的聚类算法有基于K-means和DBSCAN的算法。
预处理之后，可以使用曲面重建算法来估计点云数据的连续曲面表示。
曲面重建算法根据点云数据的分布和密度，将点云数据分为不同的区域，并使用插值或回归方法来恢复每个区域的曲面。
常用的曲面重建算法包括基于重心法的算法、基于法向量的算法和基于隐函数的算法。
除了上述方法外，还有一些其他的方法可以用于基于点云数据的三维建模，如基于表面特征提取的方法、基于模型拟合的方法和基于深度学习的方法。
基于表面特征提取的方法通过提取点云数据的局部特征，如法向量、曲率等，来恢复其形状。
基于模型拟合的方法通过拟合参数化模型（如球体、平面或圆柱体）来建立点云数据的形状。
基于深度学习的方法使用神经网络来学习点云数据的特征表示和形状恢复，具有很好的性能和鲁棒性。
总结而言，基于点云数据的三维建模方法是一个复杂而多样的研究领域。
通过预处理、曲面重建、拓扑分析和其他方法，可以从点云数据中恢复出几何形状和拓扑关系。
未来的研究方向包括改进算法的效率和准确性、处理大规模点云数据的能力以及应用于更广泛的领域。
三维激光扫描点云数据处理及建模研究
三维激光扫描点云数据处理及建模研究杨明珠;董燕【摘要】三维激光扫描仪以非接触方式获取物体对象的点云数据,对其建模可真实还原物体对象原始面貌,因而在城市建设、文物保护、农业以及制造业等方面都有很大影响.本文就点云数据空间索引的建立、配准、去噪、精简、分割等原理及处理过程进行详细介绍,并分析不同处理方法有缺点及适用性,最后利用Imageware 软件对点云数据进行处理,用3dmax2017对建筑物三维点云数据模型构建.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】3页(P117-119)【关键词】点云数据;数据处理;模型构建【作者】杨明珠;董燕【作者单位】昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093;昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093【正文语种】中文【中图分类】TP391.4在全球数字化的时代，三维建模已经成为数字化建设必不可少的一部分。
三维激光扫描仪以精度高、速度快、抗干扰性强的方式作业，对物体发射激光束，获取大量点云数据，对点云数据进行处理、建模可快速还原物体真实面貌，相对于以往的建模方式，这种逆向工程模式大大降低的了建模成本与作业时间。
从我国于二十世纪90年代激光扫描技术开始受到重视[1]。
如今，小到模具制造、林木形态研究，大到防洪救灾、城市规划、工程建设，三维激光扫描技术在各个领域得到了快速发展。
1.1 工作原理三维激光扫描仪向被测对象物体发射大量激光束，接受反射信号，计算被测对象表面点的三维坐标，记录反射率以及纹理等信息，从而得到点云数据。
而不同的仪器制造商生产的仪器对于被测物体表面三维坐标的计算方式又各不相同，主要分为以下两种：①脉冲测距的方法。
根据激光束发射与接收的时间差，计算出仪器与被测点间的距离，精密时钟控制编码器同时记录横向角度值与纵向角度值，从而解算出每个点的X，Y，Z坐标值。
②相位差测距的方法。
距离值是通过获取检测调幅光波发射与接收之间的相位差得到，仪器再记录横向角度值与纵向角度值，解算出X，Y，Z坐标值[2]。
点云模型处理步骤及各步骤的具体内容
点云模型处理步骤及各步骤的具体内容示例文章篇一：《点云模型处理步骤及各步骤的具体内容》哎呀，同学们，你们知道什么是点云模型吗？这玩意儿可神奇啦！今天我就来给大家讲讲点云模型处理的那些步骤，保准让你们大开眼界！首先呢，咱们得采集点云数据。
这就好比我们出去收集各种各样的宝贝，只不过这里收集的是一个个的数据点。
想象一下，你拿着一个超级厉害的工具，对着一个物体“扫描扫描”，这些扫描出来的数据点就组成了点云。
这是不是很有趣？比如说，我们要扫描一辆酷炫的汽车，那得从各个角度去扫描，才能把汽车的形状、细节都采集到，对吧？采集完数据之后，接下来就是预处理啦！这一步就像是给我们刚刚收集到的宝贝进行初步的整理和筛选。
把那些没用的、不准确的数据点给剔除掉，就好像我们把捡到的石头里面不好看的扔掉一样。
这一步很关键哦，要是不处理好，后面的工作可就不好做啦！然后呢，就是点云配准。
这就好像是把一堆拼图的碎片拼在一起，让它们组成一个完整的画面。
不同角度采集到的点云数据可能会有偏差，我们得通过一些算法和技巧，把它们精准地对齐，形成一个完整、准确的模型。
你们说，如果拼图拼不好，那最后的图案能好看吗？再然后就是分割啦！这一步就像是把一个大蛋糕切成一块块的。
我们要把点云模型按照不同的特征、区域分割开来，方便我们对每一部分进行单独的处理和分析。
比如说，一辆汽车，我们可以把车身、车轮、车窗等部分分开来，这样就能更清楚地了解每个部分的情况啦！分割完之后，就是曲面重建。
这可厉害了！就像是我们用一块块的积木搭建出一个漂亮的城堡。
通过各种算法和技术，把分割好的点云数据构建成光滑的曲面，让模型看起来更加真实、美观。
这得多有耐心和技巧才能做到啊！最后，就是模型优化和评估啦！这就像是我们做完了作业要检查一遍，看看有没有错误，有没有可以改进的地方。
对模型进行优化，让它更加准确、高效，然后评估一下它是不是达到了我们的要求。
同学们，你们说点云模型处理是不是很有趣又很有挑战性？这每一个步骤都像是一场冒险，需要我们用心去探索和解决问题。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是一种能够快速获取高精度三维点云数据的测量方法，已经被广泛应用于工程测绘、城市规划、地质勘探等领域。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模是激光扫描技术的一个重要应用方向，其在地形测量、建筑物模型重建、道路设计等方面具有重要意义。
本文将从地面三维激光扫描点云数据的获取、处理、建模等方面展开讨论，以期能够为相关领域的研究者和工程技术人员提供一些参考。
一、地面三维激光扫描点云数据获取地面三维激光扫描点云数据的获取是该技术应用的第一步，也是最关键的一步。
激光扫描仪是一种能够快速获取三维空间点云数据的设备，其工作原理是通过向目标物体发送激光脉冲，并测量激光脉冲从发射到返回的时间，然后根据测量的时间和光速来计算出激光脉冲的飞行距离。
在地面三维激光扫描中，通常会使用机载激光扫描仪或者地面激光扫描仪来获取点云数据。
机载激光扫描仪通过搭载在飞行器上，利用飞行器的飞行路径和姿态信息来获取大范围的地面三维激光扫描点云数据，主要应用于大面积区域的地形测绘和城市规划。
地面激光扫描仪则是利用固定安装的激光扫描设备来获取点云数据，通常应用于建筑物模型重建、道路设计等小范围区域的测量。
地面三维激光扫描点云数据处理是指对获取的点云数据进行滤波、配准、去噪、配准等预处理工作，以提高点云数据的质量和准确性。
首先需要进行点云数据的滤波处理，以去除由于环境和设备等因素引起的无效点云数据，减小数据量。
接着需要进行点云数据的配准处理，将不同位置、不同时间获取到的点云数据进行配准，以消除数据之间的重叠和错位影响。
然后需要进行点云数据的去噪处理，采用滤波算法去除点云数据中的杂波和噪声，提高数据的可读性和准确性。
最后需要进行点云数据的拼接处理，将处理好的点云数据进行拼接，形成完整的三维模型。
地面三维激光扫描点云数据建模是指利用处理好的点云数据进行地形建模、建筑物模型重建、道路设计等工作，以实现对地面环境的数字化表达。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据处理及建模是一种使用先进技术对地面进行三维建模和点云数据处理的方法。
根据不同的场景和应用，地面三维激光扫描点云数据处理及建模有不同的方法和流程。
本文将介绍一般情况下地面三维激光扫描点云数据处理及建模的步骤和相关技术。
Step1. 数据采集与预处理地面三维激光扫描点云数据处理及建模的第一步是对原始数据进行采集和预处理。
在数据采集中，首先需要选定扫描区域，并选择合适的激光扫描设备进行扫描。
在扫描过程中需要确保设备稳定，并尽量减少周围环境的噪音干扰，以获得清晰、准确的激光点云数据。
采集到的激光点云数据经过初步处理后，需要进行去噪、滤波和配准等处理。
这些预处理步骤的目的是去除噪声、修复断点和消除重复点。
最终的预处理结果应该是具有一定精度和一致性的激光点云数据集。
在进行数据处理时，需要先对点云数据进行分类。
点云数据可以分为地面点和非地面点，其中地面点是我们建立地面模型所必需的点。
常用的地面点分类方法主要有三种：高程阈值法、几何判别法和机器学习法。
高程阈值法根据地形高度限制地面点，几何判别法基于点云几何特征进行分类，机器学习法利用监督学习算法进行分类。
这些方法可以根据不同的场景和需求进行选择和组合。
Step3. 地面模型建立地面模型建立是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的核心步骤。
地面模型代表了地面的形态和高程分布，是地面分析和应用的基础。
地面模型可以使用光滑曲面拟合、基于体素的方法和三角网格法等建立。
光滑曲面拟合方法是通过光滑连续的曲线或曲面来拟合地面形态，适用于光滑地形的建模。
基于体素的方法通过将点云数据映射到网格中，利用三维体素化技术建立地表模型，适用于大范围地形建模。
三角网格法则利用连续三角网格表达地面特征，适用于表面细节比较丰富的地形。
Step4. 模型优化和应用在最终建立地面模型后，需要进行模型优化和应用。
优化包括检查和修复不连续、缺失等问题，以保证地面模型的准确性和一致性。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是地面建筑及环境检查中常用的非接触式检测方法。
通过光电传感器扫描地面，将反射的光线转换成电信号，然后经过信号处理与计算机及时处理，将点云数据转化成可视化的三维模型进行分析和处理。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模的过程主要包括数据采集、数据处理与清洗、点云筛选和分类、三维模型生成等步骤。
1、数据采集数据采集是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的第一步，它是确定采样区域、扫描仪类型及控制点位置的过程。
在此步骤中需要注意的是，应根据不同的任务需求选择合适的扫描仪，例如对于室内建筑检测可选择小尺寸、高精度的激光扫描仪，而对于大型的建筑、排水系统等则需要选择工业级传感器。
同时，数据采集时应尽量避免遮挡、镜面反射等问题，以保证数据质量。
2、数据处理与清洗由于激光扫描得到的点云数据经常存在噪声、重叠以及遮挡等问题，因此需要对数据进行清洗和处理。
在数据处理过程中，可以通过日期对比、尝试升级处理软件等方式对原始数据进行清洗和过滤，排除噪声点并将点云数据进行增强，同时对数据进行分类，以便后续处理。
此外，在数据处理过程中还需要对数据进行校正，使其在坐标系方面更准确。
3、点云筛选和分类在建模时需要将点云数据进行筛选和分类，以便生成精度高、质量优的三维模型。
在此步骤中可以采用多种方法，如基于区域的点云分割、基于特征的点云分类、基于模板的点云识别等。
同时，在进行点云筛选和分类时，还应根据具体任务需求选择合适的策略和算法，以尽可能提高点云数据的处理效率和精度。
4、三维模型生成通过对点云数据的处理和筛选，我们就可以生成精度高、质量优的三维模型，这是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的最终目的。
在此步骤中，可以使用多种三维建模软件，如3DMax、Maya等，将点云数据转换成3D模型。
同时，还可以根据模型所需的精度和复杂度选择不同的建模方式，以便生成满足需求的三维模型。
总之，地面三维激光扫描点云数据处理及建模是一项非常复杂而又具有广泛应用价值的技术，其通过采集、处理、筛选和建模过程，将零散的点云数据转化成可视化的三维模型，为我们提供了一种更加高效、精确的环境检测和建筑设计手段。
基于单目CCD摄像机的三维点云数据重建研究
阈值分割 经过阈值分割可以将一幅灰度图像转换成黑
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从单像素的激光条纹到三维空间数据重 建的数学模型
使用 $$% 摄像机标定方程和激光投影平面方
白二值图像 / 根据周围环境光和激光光强的不同 / 可 以设定一个阈值 / 将激光照射的地方用黑色像素显 示 "将背景用白色像素显示 ! 设 ) ’0"1$ 为 图 像 ’0 "1 $ 处 的 灰 度 值 " 灰 度 级 为
反求工程中被测物体三维数据的获取方法主 要分为接触法测量和非接触法测量 % 其中非接触
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法测量中激光三角形法是目前应用最广泛 ) 技术最 成熟的方法- 它测量速度快 )测量精度较高]^(" !T)能满足大部分工业测量的需要 $ 这种方法主要使用 半导体线激光传感器 - 和用于拍摄图像的 ++, 摄像 机进行激光三角形法测量 $ 根据使用 ++, 摄像机数 目的不同可分为单目 ) 双目和三目 ++, 摄像机三角 测量法 - 本文主要研究利用单目 ++, 摄像机重建物 体三维数据的方法 %
点云数据建模与应用研究
点云数据建模与应用研究一、引言点云数据建模是近年来计算机视觉领域的热门研究方向。
随着三维扫描和激光雷达技术的发展，点云数据已经广泛应用于地理信息系统、视觉导航、机器人感知、工业设计等领域。
本文将围绕点云数据的获取、处理和建模三个方面展开讨论，介绍点云数据建模的基本原理、方法和应用。
二、点云数据的获取点云数据是由空间中的点构成的集合，每个点都有三维坐标和属性信息。
点云数据的获取技术主要有三种：立体扫描、激光雷达和结构光。
1.立体扫描立体扫描是通过在目标物体周围安置多个摄像机来获得目标物体的三维信息。
在摄像机焦距和角度固定的情况下，摄像机之间的相对位置和拍摄时刻是通过测量和计算获得的。
通过三角测量法和多视图几何算法，可以将不同视角的图像组合成三维点云。
2.激光雷达激光雷达通过发送激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离信息。
由于激光雷达发送的激光束可以很快地扫描整个物体，因此它比立体扫描更适合用于大面积的场景建模。
但是，激光雷达的硬件价格高昂，成本较高。
3.结构光结构光是通过在目标物体上投射光线并记录和分析其反射图案来获取物体的三维形状信息。
光线可以是不同颜色的光束，也可以是由激光和投影镜头组成的结构光。
结构光技术对目标物体的材质和光照条件有一定的要求。
三、点云数据的处理点云数据的处理主要包括点云的滤波、配准和分割。
1.点云滤波点云滤波主要用于去除噪声和无用点。
常见的滤波算法包括高斯滤波、中值滤波和滑动平均滤波等。
滤波后的点云可以更好地反映目标物体的形状和特征。
2.配准点云配准是将来自不同传感器或多个时间点的点云数据融合成一个整体的过程。
这个过程通常涉及到求解多个点云之间的刚体变换矩阵，使它们在同一坐标系下对齐。
常见的配准算法包括Iterative Closest Point 算法 (ICP)、Normal Distribution Transform 算法 (NDT) 和 Global Registration 算法等。
地面三维激光扫描点云数据处理与模型构建
地面三维激光扫描点云数据处理与模型构建地面三维激光扫描点云数据处理与模型构建激光扫描技术是一项重要的三维数据获取技术，而基于激光扫描获取的点云数据处理与模型构建则是一个关键环节。
本文将探讨地面三维激光扫描点云数据的处理工作流程，并介绍常见的点云数据处理算法和模型构建方法。
一、点云数据的获取和预处理地面三维激光扫描点云数据的获取主要依靠激光扫描仪设备。
激光扫描仪设备会发射激光束并测量激光束反射回来的时间，从而得到距离信息。
通过激光扫描仪设备在地面上一定范围内的扫描，就可以得到点云数据。
在得到点云数据后，还需要进行预处理。
预处理的目的是清洗无关的噪声数据和异常值。
常见的预处理方法包括：滤波处理、采样和配准等。
滤波处理可以去除不相关的噪声点，例如通过统计滤波，将离群点去除。
采样是为了减少点云数据的数量，提高后续处理的效率。
配准则是将多次扫描得到的点云数据进行对齐，以获得更加完整和准确的数据。
二、点云数据的拓扑关系处理点云数据的拓扑关系处理是点云数据处理的重要一环。
点云数据通常包含大量的点，而且这些点之间的关系很复杂。
拓扑关系处理的目的是识别出点云数据中的重要特征并建立合适的模型。
在点云数据的拓扑关系处理中，最常用的方法是将点云数据进行分割和分类。
分割方法的目的是找出属于同一类别的点，通常可以通过空间邻域、颜色、法向量等特征进行分割。
分类方法的目的则是对属于同一类别的点进行标记，以便进行后续地面模型的构建。
三、地面模型的构建和精度评估地面模型的构建是基于点云数据进一步处理的重要一步。
地面模型可以用于后续的地形分析、地质勘探等领域。
目前常见的地面模型构建方法有基于插值和基于分割的方法。
基于插值的方法是通过对点云数据之间距离的插值，来构建地面模型。
常用的插值方法有最邻近、反距离加权、径向基函数插值等。
基于分割的方法则是通过对点云数据进行分割，将地面点与非地面点进行区分，并构建地面模型。
在地面模型构建完成后，需要对模型的精度进行评估。
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(1)。循环上述步骤直到所有点都处理完毕。 5) 数据点反投影：构网结束后，需要将点与点之
间的连接关系进行记录保存，然后将投影点保持构网 关系反投影回原始位置并对三角网进行拼接。
3.2. 基于空间三角的构网
1) 首先任意取一点为初始三角形的第一个顶点，
在其他点中找与此点空间距离最近的点作为初始三角 形 的 第 二 个 点 [5] 。 然 后 利 用 三 角 形 边 角 关 系 ：
c 2 a 2 b 2 2 a b cos c 在其余点中找出 C 角最大的
CSA
。基于地面的三维激光扫描系统可用于城市三维重
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高珊 等 单景扫描点云数据网模型的构建方法研究
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三角网模型的建立，其中瑞士徕卡三维激光扫描软件 Cyclone 是最常用的软件之一。 但是 Cyclone 软件的三 维建模功能有些不足。 有时会出现一个点与多点相连。 而且拼接处会出现裂缝和狭长三角形，造成三角网的 不连续。所以本文对单景点云数据网模型构建方法进 行了研究。
点作为第一个三角形的最后一个顶点。式中 c 为 AB 边长，a 为 BC 边长，b 为 AC 边长，C 角为 AB 边对 着的三角形内角。
Figure 3. Projective sphere and initial TIN 图 3. 投影球面和初始三角网
2) 接下来对第 i (1~n)号三角形的第 j (1~3)条边 (如图 5 中的边 AB，第三个顶点为 C，待扩展点为 E，
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Figure 2. Export image 图 2. 导出图像
CSA
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高珊 等 单景扫描点云数据网模型的构建方法研究
3. 基于点云数据的数据网模型
3.1. 基于球面投影构网
1) 定义投影球面： 地面激光扫描仪采用扫描仪的 设备坐标系记录数据点的坐标，其原点为扫描头的发 射中心点，因此本文将以原点为球心，然后在点云中 随机抽取若干点，并计算它们与原点的平均距离作为 投影球面半径，从而定义投影球面[4]。 2) 构建初始三角网：如图 3，点 A~F 为坐标系的 3 个坐标轴与投影球面的 6 个交点，按逆时针方向连 接相邻交点，分别构成 8 个三角形∆ABE，∆BCE， ∆CDE，∆DAE，∆BAF，∆CBF，∆DCF，∆ADF，这些 等边三角形无缝、无重叠的连接，构成了一个闭合的 球面 Delauanay 三角网，将该三角网作为初始三角网[2]。 3) 逐点插入构网：将某点 P 插入三角网过程为： 首先搜索包含点 P 的三角形，如图 4，若以∆DEF 为 起点搜索点 P 所在的三角形，判断点 P 是否在∆DEF 即判断 P 是否在∆DEF 每条边的正方向上。连接 OD 与 OE 构成三角形∆DEO， 点 P 与∆DEO 的位置关系即 为点 P 与线段 DE 的位置关系， 以三棱柱 P-DEO 的体 积(见公式(1))的正负来判断点 P 与线段 DE 的位置关 系：
Research on Mesh Model Reconstruction for One Station Terrestrial Laser Scanning Point Cloud
1
Shan Gao1, Yi Zhu1, Zhengpeng Zhang2
Center of E-Government, Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 2 Country School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin Email: ggsskkll@ Received: Oct. 12th, 2011; revised: Oct. 29th, 2011; accepted: Nov. 12th, 2011.
VD ABC
xD xA 1 6 xD xB xD xC
yD xA yD xB yD xC
zD zA zD zB z D zC
(1)
如果 V 的符号为正，则点 P 在线段 DE 法向量的 正方向上，如果 V 的符号为负则点 P 位于线段 DE 法 向量的负方向，如果 V 等于零，则 P 位于∆DEO 所在 的平面上。如 P 在有向边 DE 的负方向上则以包含边
噪声等影响，测量数据中会存在着大量无用的数据， 即所谓的“噪声”点，这些数据的存在对曲面重构是 十分有害的，应将其剔除[3]。 3) 数据的过滤处理 即进行数据的重采样过程。对于高密度“点云”， 由于存在大量的冗余数据不仅会使计算量加大，而且 还会影响到曲面的光顺性，所以需要按一定要求减少 测量点的数量。 4) 点云图像的导出 本文是在 AUTOCAD 下进行 VBA 开发来实现三 角网模型的构建，所以要将 Cyclone 软件生成的.imp 文件导出并转化成.dwg 或.dxf 格式。如图 2，为导出 转换成.dxf 格式的铜像头部图像。
当前总的三角形个数为 n)进行扩展。 如图 5 中 CD 为三角形 ABC 的高， 垂直于边 AB， 平面 P 将空间分为三部分：C 点同侧，C 点异侧。平 面 P 上， 待扩展点必须在 C 点异侧， 判断同异侧方法： A( xa , ya , za ), B( xb , yb , zb ), C( xc , yc , zc )
Figure 1. The original point cloud 图 1. 原始点云
2.2. 数据的加工与处理
1) 相邻扫描站的拼接 由于一幅扫描点云图无法获取实际物体的全貌， 而不同扫描站获得的点云分别采用其各自的局部坐标 系。因此需要将它们配准到一个统一坐标系下，来完 成图像的拼接。 2) 数据的去噪处理 在数据采集中由于采用密集的采样方式，所测量 得到的点云数据可达到几十万到几百万个点；另一方 面，由于测量采用光学原理，受光照条件、传感器的
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2011, 1, 154-159
doi:10.4236/csa.2011.13030 Published Online December 2011 (/journal/csa)
单景扫描点云数据网模型的构建方法研究
高
1 2
珊 1，朱
翊 1，张正鹏 2
中国测绘科学研究院，北京 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，阜新 Email: ggsskkll@ 收稿日期：2011 年 10 月 12 日；修回日期：2011 年 10 月 29 日；录用日期：2011 年 11 月 12 日
1. 引言
三维激光扫描测量技术是最近发展迅速的一种新 技术，已成为空间数据获取的一种重要技术手段，特 别是机载激光扫描系统发展得很快， 如瑞典的 ToPEye 机载系统等都已经用于快速获取大面积三维地形数据
[1]
建和局部区域空间信息获取， 目前正引起广泛的关注。 三维激光扫描技术能够在短时间内快速获取目标表面 精确而密集的点集，是一种高效的数据获取模式，在 很多领域都得到了应用。而实际应用中由于处理的需 要，例如：可视化、数据简化等，都需要将这些离散 点进行三角化构成三角网。目前有多款软件可以进行
摘
要：本文主要对点云数据网模型的构建方法进行研究，探讨点云数据构网的方法——基于球面投
影构网算法以及基于空间三角的构网算法。 本文首先分析了激光扫描数据的采集原理和数据基本特点， 通过研究以上两种构网方法的优势与不足，考虑到单站地面激光扫描点云数据的特点，具体给出了空 间三角网生长算法的模型并应用于实践。该算法首先利用中心投影的方式将单站激光扫描点云数据投 影到一个球面上，在球面上进行构网，这样保证了点之间的正确邻接关系；然后根据空间 Delaunay 构 网条件，制定了四个限制条件来进行选点构网；最后在 AUTOCAD 平台下结合 VBA 语言，以具体雕 像为例，实现了空间三角网模型建立。 关键词：激光扫描；空间三角网；建模；点云
2. 激光扫描点云数据的预处理
2.1. 三维激光数据获取
1) 利用三维激光扫描仪获取点云数据， 首先进行 设站； 在对实体建筑进行数据获取时，可设三站，正面 设一站，然后每隔 120˚设一站，这样就能够扫描到整 个建筑的表面，使得数据完整。 2) 站点与实际物体的距离要控制在 50 到 100 米 之间； 因为若距离太远，扫描得到的点太少，不利于模 型的构建，若距离太近又不能保证建筑物整体表面全 部扫描到，既无法保证数据的完整性。 3) 进行布设控制点； 布设控制点必须遵循一条原则就是控制点所设的 位置必须使三维激光扫描仪每两站扫描到的控制点至 少要有三个是相同的[2]。 在以上准备工作做完后， 接下来就进行扫描过程， 将仪器架设在第一站上，进行数据连接，区域设置， 参数设置，开启扫描空间，完成扫描。获取完一个站 点的数据后再将仪器转到下一个站点进行同样步骤来 获取数据。如图 1，为扫描后在 Cyclone 软件下获得 的原始点云。
Abstract: This paper focuses on the method of constructing model with point clouds. It introduces the method of the based on the spherical projection algorithm and the based on spatial triangle algorithm. Firstly analyzed laser scanning data collection principle and basic characteristics of data. By exploring the merit and demerit of above two kinds of methods, and considering the features of the single stand ground laser scanning point cloud, specifically introduce the spatial triangle mesh growth model. Firstly this algorithm makes the point cloud data onto a sphere with central projection, making the mesh on the sphere to ensure the correct adjacency relations between the points; then according to the space Delaunay analyzed, making four limiting conditions to choose point and constitute mesh. Finally, using the VBA development to realize the establishment. Keywords: Laser Scanning; Spatial Triangle Mesh; Modeling; Point Cloud