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三维点云数据拼接与精简技术的研究

中国海洋大学

硕士学位论文

三维点云数据拼接与精简技术的研究

姓名：徐尚

申请学位级别：硕士

专业：控制理论与控制工程

指导教师：解则晓

20090601

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究中国供求网【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。【关键词】大数据;云数据处理;应用一、前言随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。二、大数据领域现状数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

重庆市三维两江四岸三维仿真模型数据标准-090117

重庆市城市规划三维仿真模型数据标准（试行） 1范围本标准规定了三维仿真模型的术语、基本规定、成果内容及相关要求、建模要求及三维动画制作要求。本标准适用两江四岸规划区及其他重点控制区域（以下简称规划控制区）的现状三维模型、城市设计三维成果，以及规划控制区内的新建、改造建设项目三维模型成果制作。 2术语 2.1现状三维模型指真实反映现状地形、基础设施、自然景观以及建筑外观和风格的虚拟现实模型。 2.2城市设计三维模型指侧重于城市空间形态和环境的整体构思和安排，表达规划编制范畴的城市空间布局、景观形象、地形、基础设施以及建筑设计的虚拟现实模型。 2.3建设项目三维模型指在行政审批环节中反映的建设项目的建筑体量、建筑外形和风格、外立面及建筑布局的规划方案虚拟现实模型。 3基本规定 3.1基础地形建模要求 1）城市规划区域的数字高程模型必须采用1:500地形图，地表纹理信息根据规划设计方案的景观设计材质库中选取相应的图片。 2）城市建成区域的数字高程模型必须采用1:500地形图，地表纹理信息由实地拍摄的数码照片，拍照应使用500万像素以上的广角照相机。 3）其他区域的数字高程模型可采用用1:2000或1:1万地形图，地表纹理信息由1:2000真彩色正射影像或分辨率不小于1m的彩色卫星影像图片获取。 3.2空间参考系要求 1）大地基准：必须采用重庆市独立坐标系。 2）高程基准：必须采用1956年黄海高程系。 4成果内容及相关要求 4.1成果文件内容三维模型成果必须经过烘培，能够真实而艺术地反映地形地貌、基础设施、自然景观以及建筑外观和设计风格。三维成果必须包含以下内容： 1）三维渲染整体效果图，图像分辨率不小于2048×2048，图片格式采用*.tif。 2）带材质贴图且经过烘培的三维仿真模型，文件格式为3DS MAX 7.0或以上的*.max，贴图为tif格式。 3）对于建设项目三维模型，必须提交项目总平面、剖面图、立面图、平面图等电子文件，文件格式为AutoCAD2005的*.dwg格式。 4）对于城市设计成果，必须提交相应三维动画（A VI）资料。

三维点云处理软件需求说明资料讲解

三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。基本描述点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：

DEM三维模型Word版

在Arcgis中利用分层设色法实现DEM可视化分析，生成立体等高线、三维线框透视图、地形三维表面模型。数据：汤国安ARCGIS数据里的DEM 分层设色法： 1、基于高程的分带设色一、提取等高线工具：空间分析里的，设置参数: 二、分层设色对DEM进行分层设色。

生成的图： 2、基于高程数据的灰度影像建立等立体等高线打开ARCSCENE，添加等高线，在等高线的属性里面设置：

生成：

2、利用山体阴影提取当地在不同太阳方位角和高度角（参考坡向和）得到的图：太阳方位角=225°，高度角=15°方位角=315°，高度角=15° 太阳方位角=225°，高度角=60°方位角=315°，高度角=60° （注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）

点云数据处理

c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include #include #include using namespace std; i nt main(){ char buffer[256]; ifstream myfile ("c:\\a.txt"); ofstream outfile("c:\\b.txt"); if(!myfile){ cout << "Unable to open myfile"; exit(1); // terminate with error } if(!outfile){ cout << "Unable to open otfile"; exit(1); // terminate with error } int a,b; int i=0,j=0; int data[6][2]; while (! my() ) { my (buffer,10); sscanf(buffer,"%d %d",&a,&b); cout<头文件读：从外部文件中将数据读到程序中来处理对于程序来说，是从外部读入数据，因此定义输入流，即定义输入流对象:ifsteam in就是输入流对象。这个对象当中存放即将从文件读入的数据流。假设有名字为my的文件，存有两行数字数据，具体方法：int a,b; ifstream infile; in("my"); //注意文件的路径infile>>a>>b; //两行数据可以连续读出到变量里in() 如果是个很大的多行存储的文本型文件可以这么读：char buf[1024]; //临时保存读取出来的文件内容string message; ifstream infile; in("my"); if(in()) //文件打开成功,说明曾经写入过东西{ while(in() && !in()) { memset(buf,0,1024); in(buf,1204); message = buf; ...... //这里可能对message做一些操作cout< ＃i nclude ＃i nclude using namespace std; //////////////从键盘上读取字符的函数void read_save(){ char c[80]; ofstream outfile("f1.dat");//以输出方工打开文件if(!outfile){ cerr<<"open error!"<=65&&c[i]<=90||c[i]>=97&&c[i]<=122){//保证输入的字符是字符out(c[i]);//将字母字符存入磁盘文件

海量散乱点云out-of-core快速均匀精简算法

【64】?第37卷?第11期? 2015-11(上) 海量散乱点云out-of-core 快速均匀精简算法 A out-of-core rapid uniform reduction algorithm for massive scattered point cloud 聂乐魁，孙殿柱，薄志成，尹逊刚 NIE Le-kui, SUN Dian-zhu, BO Zhi-cheng, YIN Xun-gang （山东理工大学机械工程学院，淄博 255049）摘要：海量散乱点云的精简对其显示及交互性操作具有重要的意义。为快速有效地精简海量散乱点云，改进CR树结点分裂算法，将上溢结点子结点包围盒集转化为包围盒的中心点集，利用CR 树与数据库SQLite构建主存-辅存分级存储机制，从而实现海量散乱点云的out-of-core管理，计算CR树目标结点层中每个结点所包含点集的均值点，将距离均值点最近的点作为该点集的精简结果，根据目标结点层的不同实现海量散乱点云不同程度的精简。实验证明，基于分级存储机制的快速均匀精简算法能够快速有效地精简海量散乱点云。关键词：海量散乱点云；CR树；数据库SQLite；分级存储机制；out-of-core 中图分类号：TP391.72 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2015)11(上)-0064-03Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2015.21.18 收稿日期：2015-05-20 基金项目：国家自然科学基金项目：基于凸域聚类动态索引的海量散乱点云曲面拓扑重建（51075247）作者简介：聂乐魁（1991 -），男，硕士研究生，研究方向为逆向工程、数字化设计与制造。0 引言在逆向工程中，为精确表示实物的空间信息，由光栅投影式三维测量仪等扫描设备获得点云数据规模趋于海量，甚至超出通用计算机主存储器的容量，导致点云数据无法进行可视化及交互性操作，需要对其进行精简处理 [1～3] 。目前，点云数据的精简算法分为均匀精简算法与保形精简算法。Sun 等[5]采用包围盒法来简化测量散乱点云数据，Martin 等[6] 提出均匀网格法，利用中值滤波计算包围盒的中值点来精简采样数据，能够快速均匀精简点云，但损失部分点云的几何特征。Chen 等[4] 对采样数据进行三角化，计算三角面片的法向量，并估计其曲率，基于曲率去除部分三角面片从而精简采样数据，能够很好地保留点云的几何特征，但精简速度过低。为能够快速显示与操作点云数据，应采用均匀精简算法对点云进行精简。但当精简海量散乱点云时，现存的均匀精简方法都将无法使用，而利用out-of-core 的动态存储与加载特性可有效解决点云数据规模及计算过程中产生的数据量超出计算机主存储器容限的问题 [1,2] 。为能够快速有效精简超出主存容限的海量散乱点云数据，本文算法通过改进CR 树的结点分裂算法，将CR 树上溢结点的子结点包围盒集转换为包围盒的中心点集，利用CR 树与数据库SQLite 相结合实现海量散乱点云的主存-辅存分级存储，计算CR 树目标结点层中每个结点的均值点，将距离均值点最近的样点作为精简结果，根据所选结点层的不同实现海量散乱点云不同程度的精简，该算法能够快速均匀地对海量散乱点云进行精简，并且构建的动态索引可为后续工作所使用。 1 海量散乱点云的分级存储机制 CR 树采用k 均值聚类算法，将结点两路分裂改进为多簇分裂，结点插入代价与R 树相仿，而查询性能与R*树相近，适合于数据密集型环境[7]。其结点分裂算法采用式(1)将N 的子结点集{n i }转化为点集{p i }： 11 (B(n ))C(B(n )) p (B(n )) i i i M i i V V == ∑ (1) 式中B(n i )表示N 中任一子结点n 的包围盒，V(x)表示包围盒x 的容积，C(x)表示包围盒x 的中心点。利用上述方法所得点集往往与包围盒集的真实分布并不相符。如图1所示，对四个包围盒采用式(1)转换后的点集不能体现包围盒的位置分布，若应用k 均值算法[7]将图1中的点集划为2个分类，可能会出现两个较大的包围盒被归为一类而两个较小的包围盒被归为另一类的结果，这显然并非理想的结果。图1 上溢结点不合理的点集表示本文算法将采用包围盒中心点集进行聚类计算，以

试论3D建模数据的类型、采集方式及建模方法

试论3D建模数据的类型、采集方式及建模方法 1.3D建模数据类型由于二维GIS数据模型与数据结构理论和技术的成熟，图形学理论、数据库理论技术及其它相关计算机技术的进一步发展，加上应用需求的强烈推动，三维GIS的大力研究和加速发展现已成为可能。因为地理空间在本质上就是三维的，在过去的几十年里，二维制图和GIS的迅速发展和广泛应用，使得不同领域的人们大都接受了将三维世界中的空间实体转化为二维投影的概念数据模型。但随着应用的深入和实践的需要又渐渐暴露出二维GIS简化世界和空间的缺陷，所以有关人员又不得不重新思考地理空间的三维本质特征和在三维空间概念下的一系列地理处理方法。从三维GIS的角度出发考虑，三维地理空间应有如下不同于二维空间的基本特征：（1）几何坐标增加了第三维信息（Z坐标信息或H坐标信息），即垂向坐标信息。（2）垂向坐标的增加导致了复杂的空间拓扑关系。其中突出的一点是无论是零维、一维、二维还是三维，在垂向上都具有复杂的拓扑关系；如果说二维拓扑关系在平面上是呈圆状发散伸展的话，那么三维拓扑关系就是在三维空间中的无穷延伸。（3）三维地理空间中的地理对象具有丰富的内部信息（如属性分布，结构形式、关联特征等）。过去十来年中，国内外学者围绕三维地理空间构模、三维地质空间构模、以及三维地理空间与三维地质空间集成构模，研究提出了二十余种三维空间数据模型。围绕这些不同特色的，模型的研究和比较，人们试图对三维空间模型机三维空间构模方法进行某种分类，如基于几何描述的分类和基于拓扑描述的分类等。 1.1基于几何描述的分类若不区分准三维和真三维，则根据三维空间模型对地学空间目标的几何特征的描述是以表面描述方式还是以空间剖分方式，可以分为面元模型和体元模型两类。其中，面元模型采用面元对三维空间对象的表面进行连续或非连续几何描述和特征描述，不研究三维空间对象的内部特征；体元模型采用体元对三维空间对象的内部空间进行无缝完整的空间剖分，不仅描述三维空间对象的表面几何，还研究三维空间对象的内部特征。基于这两类三维空间模型，形成了3类三维空间模型构模方法，即单一三维构模（single 3Dmodeling）、混合三维构模（compound 3D modeling）和集成三维构模（ intergral 3D modeling）。其中，单一三维构模是指采用单一的面元

三维点云数据精简与压缩的研究

三维点云数据精简与压缩的研究近年来,随着逆向工程的发展和三维数据扫描设备精度的提高,所得到的点云的密度往往很大,导致后续存储、传输、显示和重构都将消耗大量的时间和计算机资源。如何高效地对数据进行处理成了各国专家研究的热点,其中点云的压缩和精简可以分别减轻工程上在传输、存储和重构方面的压力。本文针对点云压缩和精简中的关键技术进行了较为深入的研究并分别提出了一种优化算法。 1.提出了一种基于八叉树的点云压缩算法。算法改进了八叉树分割的停止条件,可以在适当的深度停止分割并确保体素大小合适;在分割的基础上建立K邻域,利用简单有效的统计方法去除原始点云的离群点;在数据结构上,对每个节点分配位掩码,通过操纵位掩码,在遍历时对数据查询和操作,并优化随后的点位置编码。算法有效地移除了离群点和表面杂点,并在区间编码提高了点云压缩效率。该算法较完整地保留了点云的关键信息,取得了良好的压缩率并缩短了压缩时间。2.针对无任何预知信息下的三维点云数据,提出了一种特征保留的点云精简算法。算法首先通过分析点云数据的细节信息,选取X,Y轴方向进行分割并运算,提取X-Y边界;然后利用栅格法对已经提取过边界的散乱点云数据进行空间划分并建立K邻域;通过计算点云在不同邻域内的法向量变化度来提取点云数据的关键特征点;最后利用栅格索引对非特征点区域进行适当简化。该算法既能够保留点云的细节特征使其在重构之后逼近原始模型,又取得了良好的运算效率与精简率。在对精简算法研究的基础上,本文对点云重构算法进行了探讨和研究,并通过PCL_visualization库对重构结果进行可视化处理。本文中的算法使用了在点云处理中通用的点云库文件和本实验室光栅系统获取的点云文件来验证,实验结果表明本文算法具有实际的可行性和有效性,能够对点

数据处理点云处理

非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模

基于曲率的点云数据简化方法

基于曲率的点云数据简化方法摘要：作为一种非接触型设备，它可以快速高精度的采集部分曲面数据，它变成最常用的设备，对于刻画部分曲面数据。然而，它产生大量的点云数据，为了减少计算时间和降低内存需求必须对这些点云数据进行精简。针对以往点云数据精简方法的局限性，本文提出一种基于曲率的新的精简方法。它包括搜索K个近临为了重建数据拓扑结构，计算和调整切平面法线，通过使用抛物线拟合的方法来估计曲率，并且给出数据精简原则。实验结果表明新的方法明显的减少了点云的数量，而且完好的保留了物体的几何特征。关键字：数据精简、K个近邻、逆向工程、曲率 1简介在逆向工程中，一种非接触式测量设备可以非常快速、高精度的扫描部件，它变成刻画部分曲面数据的主流设备。然而，获取的数据是稠密无序的，以至于难于直接给表面模型着色。这些数据需要大量的存储空间、并且大大的增加了计算的时间。因此，如何大量的精简点云数据的数量，并完美的保留数据的几何特征是点云数据精简的关键。两个主要的趋势可以被观测到在这个实验尝试中。一个是格网简化。正如一个一般的缺点，它首先必须建立并维持网格数据结构，然后根据一些原则来减少数据，这个过程是很复杂和花费时间的。另一种是基于点的精简方法，这种方法减少点云数据通过使用部分几何信息。在文献3中，作者使用包围盒去构建分割面来将数据分割成线结构，然后根据弦角偏差法精简点云数据。在文献4中，作者使用基于局部曲面的点的法线值，这个局部曲面来自使用法线标准差生成的不规则三角网。数据精简是通过在每个网格中选择一个代表性的点，删除其他的点来完成的。基于曲率减少点云是另一种基于点精简的方法。在参考文献5中，作者根据计算出来的每个点的曲率将点进行划分，并且不同的区间设立不同的误差值ξ，

三维点云分割综述

三维点云的语义分割3D Point Cloud Semantic Segmentation (PCSS)在计算机视觉以及机器人领域广泛的应用，随着深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性，并受到越来越多的关注，本文将着重的介绍这一主题的相关研究，首先从遥感领域和计算机视觉的角度概述三维点云的分割，并且结合已经发表的PCSS相关的文章作为研究基础，进行总结和比较，并且对传统的以及最新的点云分割技术进行回顾和比较，最后讨论了PCSS研究中重要的问题和有待解决的问题。分割、分类和语义分割概念区分点云语义分割是具有很长的研究历史，这里将点云分割，分类，以及语义分割做一个简短的概念区别，点云语义分割在计算机视觉领域中是广泛的使用，尤其是在深度学习的应用中。在遥感领域PCSS通常被称之为“点云分类”，在某些情况下，也可以理解为“点云标记”，在本文中是指点云的每个点与语义的标签关联起来的任务称为PCSS。在基于监督学习的方法中广泛的使用在语义分割领域之前，对2.5D/3D的点云数据的非监督分割是指在不考虑语义信息的情况下，对具有相似的几何或者光谱特征的点云进行分类，所以在PCSS中，PCS（点云分割）可以作为一个预分割的步骤，并且影响着最终的语义结果。所以本文也包含了关于PCS方法的讨论。这部分内容将再在接下来的文章中发布。我们知道单个的物体的结构不能直接通过一帧的原始点云获取，比如城市规划和建筑信息建模（BIM）需要参考建筑物或者人造物，森林的遥感监测需要基于树木的几何结构信息，机器人的应用如同时构建地图与定位（SLAM）需要室内环境来绘制地图，在自动驾驶，目标检测，分割与分类是构建高精地图所必须的，所以点云的分割以及语义分割是3D视觉领域基本且关键的任务。点云的获取在计算机视觉和遥感领域，点云可以通过四种主要的技术获得，（1）根据图像衍生而得，比如通过双目相机，（2）基于光探测距离和测距系统比如lidar, （3）基于RGBD相机获取点云（4）Synthetic Aperture Radar (SAR)系统获取，基于这些不同的原理系统获取的点云数据，其数据的特征和应用的范围也是多种多样。下面将要介绍这些技术。图像衍生点云概括起来就是通过双目采集的图像，根据摄影测量学或者计算机视觉理论原理，自动或者半自动的计算出三维的点云信息，根据不同的平台，立体和多视角的图像衍生系统可以分为机载，卫星，以及无人机等。传统的摄影测量计算中采用半自动人机交互方式生成三维点，具有严格的几何约束和较高的测量精度。由于许多人工操作，生成这种类型的点数据非常耗时。因此，用这种方法生成大面积密集点是不可行的。在测量和遥感行业中，这些早期形成的“点云”被用于绘制和生成数字地表模型（DSM）和数字高程模型（DEM）。由于图像分辨率的限制和多视点图像处理能力的限制，传统的摄影测量只能从航空/卫

基于最小曲面距离的快速点云精简算法

第40卷第8期光电工程V ol.40, No.8 2013年8月Opto-Electronic Engineering August, 2013 文章编号：1003-501X(2013)08-0059-05 基于最小曲面距离的快速点云精简算法徐亚军，魏永超 ( 中国民航飞行学院航空工程学院，四川广汉 618307 ) 摘要：提出了一种新的基于最小曲面距离的点云精简算法，算法在简化点云数据的同时不损失特征。点云被划分成一系列的三维子网格，根据子网格，找到最近k邻域。散乱点云的k邻域通过二次参数曲面拟合，进一步得到相关曲率。依据提出的曲面距离，对点云进行精简。选择了一些典型的点云，如冲浪、石头、陶俑、牙齿等数据对算法进行了验证。结果表明，可以直接和有效地减少点云数据，同时保持原始模型的几何形状，对点云精简研究有一定的理论和实践意义。通过实验也证明了该算法的可靠性和准确性。关键词：面型重建；点云精简；曲率；曲面距离中图分类号：TP301文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2013.08.011 Fast Scattered Point Cloud Data Reduction Algorithm Based on Minimum Curvature Distance XU Yajun，WEI Yongchao （Aero Engineering Institute, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan 618307, Sichuan Province, China ) Abstract：To simplify the point cloud data while preserving features, a novel algorithm based on the curvature distance is put forward. The whole point cloud is divided into a series of initial sub-clusters with the 3D grid subdivision method, and then k neighborhood is constructed from the partition results. All the points in k neighborhood are approximated by quadratic parametric surface based on scattered point cloud parameterization. The curvatures of fitting surface are further calculated. The judgment of requiring reduction is decided by the novel minimal surface distance of curvature features. Some typical cases with various surface features, such as surf, stone, pottery figurine and tooth, are chosen to verify the new method. The results indicate that the new algorithm is of significance in theory and practice for reduction of point cloud, and enables to reduce data directly and efficiently while maintaining the geometry of the original model. The reliability and accuracy of the algorithm are also proved by experiment． Key words：surface reconstruction; cloud point reduction; curvature; curvature distance 0 引言光学三维扫描广泛用于精确、快速地获取工件表面的尺寸信息，但这些非接触式测量设备会生成大量的冗余数据点，限制了后续的存储及处理。依据被测物体形状几何特征对散乱点云进行精简，可在保留点云细节特征的前提下，减小点云冗余度，提高网格构建等几何运算的处理效率。常见的散乱数据点云的精简方法有如下几种[1-10]：给定数据点个数法、给定数据间的距离法、给定法向精度法、均匀方格法、基于平均距离法、点云直接精简法、三相切片法等。本文结合基于扫描线的最小距离法原理和快速曲率邻域搜索算法，提出了一种新的基于最小曲面距离的点云精简算法。算法通过改进的快速邻域算法得到点云邻域，通过二次曲面拟合其邻域，并计算得到曲收稿日期：2013-05-17；收到修改稿日期：2013-07-05 基金项目：中国民航飞行学院博士启动基金资助项目(J2009-45) 作者简介：徐亚军(1970-)，女(汉族)，四川邛崃人。硕士，副教授，主要研究方向为航空电子，包括通讯、导航、信号与系统。 E-mail: genius98@https://www.doczj.com/doc/371782831.html,。 https://www.doczj.com/doc/371782831.html,

点云滤波方法

点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

激光雷达点云数据滤波算法综述滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。（一）LIDAR数据形态学滤波算法：（1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值为膨胀后的高程（3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。（2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步研究。实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。（二）基于坡度变化的滤波算法滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。

城市三维建模数据获取及方式研究

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/371782831.html, 城市三维建模数据获取及方式研究作者：曾秀芬贾振涛张睿来源：《科技资讯》2014年第16期摘要：随着科技的不断发展，城市的信息化成为了必然的趋势，数字城市的不断完善已经成为城市壮大的新的契机，成为城市信息化建设的目标。数字三维城市已成为城市规划和管理中重要的手段。本文基于笔者多年从事数字城市的相关工作经验，以三维数字城市为研究对象。探讨了数字城市中三维建模的主要内容和相关建模方式，并以实例的方式实现了三维建筑物建模，结果表明该思路能满足实际应用。全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。关键词：数字城市三维建模信息化中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）06（a）-0041-02 “数字城市”的概念来源于“数字地球”，它是“数字地球”的理念在城市的引用、延伸和拓展。由于在理解层面和切入角度上的差异，目前仍很难对“数字城市”内涵作确切的定义。但随着对“数字城市”理论与技术的研究及应用探索的不断深入，人们对它的认识将会逐渐趋向统一，并形成对它的标准定义。三维模型能够真实、生动地表达三维空间信息，成为数字城市的研究重点。建筑物的三维建模作为主要的建模内容有着重要的地位，快速、逼真地建立建筑物的三维模型成为建模的研究重点。三维地理信息系统的建立，可以和现有的二维地籍数据、规划数据、土地利用数据等结合，分别形成三维地籍系统、三维规划系统、三维土地利用系统等。这些三维系统具有快速的三维漫游、查询、定位、统计、分析、打印输出等功能，将更好地为“数字国土”服务。三维模型的快速建立与更新，对维护三维地理信息系统数据的现势性、直观性、更好地为国土资源利用提供更好的决策，具有十分重要的作用和意义。 1 三维建模技术现状三维城市模型（3DCityModel，3ocM）是地理信息系统、数字摄影测量及其相关学科的研究热点之一。尽管3DCM的研究历史非常短暂，但人们针对不同的应用目的，构建了各种具有不同功能的3DCM，具体分为以下几类。 1.1 遥感影像与DEM结合方式

点云数据处理

点云数据处理 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。三维点云数据处理方法 1. 点云滤波（数据预处理） 1. 点云滤波（数据预处理）点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 2. 点云关键点我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。

常见的三维点云关键点提取算法有一下几种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D 这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过用的比较多的。 3. 特征和特征描述如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。 PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了，具体细节去谷歌吧。 4. 点云配准点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。常用的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下： ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT

(完整版)三维信息系统模型数据标准(转)

三维信息系统模型数据标准总则为了提高规划审批决策的科学性、规范性和高效性，为规范廊坊市报建单位项目方案三维数据的提交，特制定本技术规定。范围本规范适用建筑新建方案、改扩建项目方案虚拟三维模型制作及项目周边现状建筑物三维模型制作。方案三维模型是指在行政审批环节中反映建设项目的建筑体量、建筑外形风格、小区环境及建筑布局的规划方案虚拟现实模型。建设项目方案虚拟实景三维模型必须与报建方案总平图包含内容一致。空间参照系要求建成的方案三维模型场景空间参照系必须与系统中所用平面坐标系统和高程系统相一致。平面坐标系统：1980西安坐标系。高程系统：1985国家高程基准。三维模型总体要求 1.1制作软件： 3ds max9 1.2 模型单位：必须采用米（m）作为单位，所有模型必须按照实际尺寸制作且模型坐标必须定位准确，不得存在闪面及

漏面现象，模型的scale值为1。模型坐落位置坐标要与项目用地红线图、地形图一致。（整数部分：X坐标6位，Y坐标7位，小数点后保留3-6位） 1.3 模型要求：能够完整反映出三维模型的外观及楼体上的的附属结构，精度控制合理，在保证三维模型视觉效果的前提下，减少模型面数、数据量和材质数，做到数据的精简（单体建筑物模型面数控制在2500以内）。三维模型具体要求 2.1模型制作位置的确定（坐标必须定位准确）导入模型的边界dwg文件，最终完成的模型位置必须与给定的范围位置保持一致。 2.2材质和贴图 2.2.1使用standard标准材质，材质类型使用blinn。除diffuse通道后可加贴图其他通道不能加贴图，其他参数也不能调节，用max默认设置。 2.2.2不能在max材质编辑器里对贴图进行裁切。 2.2.3纹理图片的格式采用tif文件格式，纹理图片的单位尺寸必须采用2的n次方。例如：32x32，64x128等。但图片的最大尺寸不要超过512x512，最小尺寸不要小于16。纹理图片的命名不能含有空格。 2.2.4不能在材质编辑器中对材质的透明度进行调节。表现