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：
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
三维激光扫描分类及工作 操作规范 Revised by Hanlin on 10 January 2021
一、地面激光扫描系统 1、概述 地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪和一个内置或外置的数码相机，以及软件控制系统组成。二者的不同之处在于激光扫描仪采集的不是离散的单点三维坐标，而是一系列的“点云”数据。这些点云数据可以直接用来进行三维建模，而数码相机的功能就是提供对应模型的纹理信息。 2、工作原理 三维激光扫描仪发射器发出一个激光脉冲信号，经物体表面漫反射后，沿几乎相同的路径反向传回到接收器，可以计算日标点P与扫描仪距离S，控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描测量一般为仪器自定义坐标系。X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。获得P的坐标。进而转 换成绝对坐标系中的三维空间位置坐标或三维模型。 3、作业流程 整个系统由地面三维激光扫描仪、数码相机、后处理软件、电源以及附属设备构成，它采用非接触式高速激光测量方式，获取地形或者复杂物体的几何图形数据和影像数据。最终由后处理软件对采集的点云数据和影像数据进行处理转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同应用的需要。（1）、数据获取 利用软件平台控制三维激光扫描仪对特定的实体和反射参照点进行扫描，尽可能多的获取实体相关信息。三维激光扫描仪最终获取的是空间实体的几何位置信息，点云的发射密度值，以及内置或外置相机获取的影像信息。这些原始数据一并存储在特定的工程文件
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
三维激光扫描技术 三维激光扫描技术 三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，作为20 世纪90 年代中期开始出现的一项高新技术，是测绘领域继GPS技术之后的又一次技术革命，通过高速激光扫描测量的方法，大面积、高分辨率地快速获取物体表面各个点的(x.y.z)坐标、反射率、(R.G.B)颜色等信息，由这些大量、密集的点信息可快速复建出1:1的真彩色三维点云模型，为后续的业处理、数据分析等工作提供准确依据。具有快速性，效益高、不接触性、穿透性、动态、主动性，高密度、高精度，数字化、自动化、实时性强等特点，很好的解决了目前空间信息技术发展实时性与准确性的颈瓶。它突破了传统的单点测量方法，具有高效率、高精度的独特优势。三维激光扫描技术能够提供扫描物体表面的三维点云数据，因此可以用于获取高精度高分辨率的数字地形模型，主要通过高速激光扫描测量的方法，大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据，大量的空间点位信息。是快速建立物体的三维影像模型的一种全新的技术手段。三维激光扫描技术使工程大数据的应用在众多行业成为可能。如工业测量的逆向工程、对比检测；建筑工程中的竣工验收、改扩建设计；测量工程中的位移监测、地形测绘；考古项目中的数据存档与修复工程等等。 三维激光扫描原理 三维激光扫描仪利用激光测距的原理，通过高速测量记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。由于三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，因此相对于传统的单点测量，三维激光扫描技术也被称为从单点测量进化到面测量的革命性技术突破。 三维激光扫描技术引入建筑工程的意义 随着三维扫描技术的发展与成熟，它很快成为空间数据获取的一种重要技术手段，并在很多行业引起技术性变革的热潮。目前，国建筑行业处于变革的阶段，BIM在我们从事的行业中引爆，但是都处于一种建模，碰撞分析，检测等方面，但都没有深入衔接现实，忽略施工工地数据流与建筑信息模型间的流通转化，何谈运维，所以bim模型去哪了？并没有贯穿到bim 的全生命周期中去。三维激光扫描技术在BIM中的应用是最基础的一个重要环节，对现场实际数据的采
利用三维激光扫描仪提取塌陷裂缝 张飞跃 （西安科技大学，陕西西安 710600） 摘要：三维激光扫描技术作为一种新兴的测量技术，是一种先进的、自动化的、非接触式、高精度三维激光技术，是继GPS之后测量技术的又一次革新。由于地面沉降引起的地裂缝是一种日趋普遍且显著的地质问题，对矿区地表作物及生态产生重大影响。利用三维激光扫描仪并结合数字图像技术提取塌陷裂缝是对三维激光技术应用的又一次扩展。论文对三维激光扫描仪进行了详细的介绍说明并通过对矿区实地数据的处理和分析，探索三维激光扫描仪在地表变形监测领域的应用理论和方法。 关键词：三维激光扫描技术，点云数据处理，数字滤波，裂缝信息提取 Using three-dimensional laser scanner to extract Surface crack ZHANG Fei-Yue (xi’an university of science and technology) Abstract：As a new measurement technique,three-dimensional laser scanning technology is an advanced, automated, non-contact, high-precision three-dimensional laser technology, following another GPS measurement technology innovations. Due to cracks caused by ground subsidence is a common and increasingly significant geological problems, there has a significant impact on the mine surface crops and https://www.doczj.com/doc/c34530275.html,ing three-dimensional laser scanner and digital image technology to extract collapse crack is another expansion of three-dimensional laser technology .This paper has been illustrated and described in detail by mine field data processing and analysis for three-dimensional laser scanner,to explore the three-dimensional laser scanner application theory and methods in the field of surface deformation monitoring. Key words: Three-dimensional laser scanning technology，Point cloud data processing，Digital Filter，Cracks information extraction 0 引言 三维激光扫描系统是一种集高新科技于一身的空间数据获取系统。利用地面三维激光扫描技术，可以进行复杂地形地貌的地区或是管线设施密集的工厂进行扫描作业，并可以直接实现各种大型的、复杂的、不规则、标准或非标准的实体或实景三维数据完整的采集，进而快速重构出实体目标的三维模型及线、面、体、空间等各种制图数据。同时，还可对采集的三维激光点云数据进行各种后处理分析，如测绘、分析、模拟、展示、监测、虚拟现实等操作。 在矿山开采沉陷研究中，传统地表沉陷观测方法在地表变形盆地主断面上步设一定密度的监测点获取地表变形数据。监测点数量有限，并且在较长的观测周期中出现因监测点难以保护而造成点位丢失的现象，给之后的数据处理工作带来
三维激光扫描仪 2.1三维激光扫描仪研究背景 自上个世纪60年代激光技术已经开始出现，激光技术以其单一性和高聚积度在20世纪获得巨大发展。实现了从一维到二维直至今天广泛应用的三维测量的发展，实现了无合作目标的快速高精度测量。而且数字地球，数字城市等一系列概念的提出，我们可以看到：信息表达从二维到三维方向的转化，从静态到动态的过渡将是推动我国信息化建设和社会经资源环境可持续发展的重要武器。目前，各种各样的三维数据获取工具和手段不断地涌现，推动着三维空间数据获取向着实时化、集成化、数字化、动态化和智能化的方向不断地发展，三维建模和曲面重构的应用也越来越广泛[1]。传统的测绘技术主要是单点精确测量，难以满足建模中所需要的精度、数量以及速度的要求。而三维激光扫描技术采用的是现代高精度传感技术，它可以采用无接触方式，能够深入到复杂的现场环境及空间中进行扫描操作。可以直接获取各种实体或实景的三维数据，得到被测物体表面的采样点集合“点云”，具有快速、简便、准确的特点。基于点云模型的数据和距离影像数据可以快速重构出目标的三维模型，并能获得三维空间的线、面、体等各种实验数据，如测绘、计量、分析、仿真、模拟、展示、监测、虚拟现实等。 其中，地面三维激光扫描技术的研究，已经成为测绘领域中的一个新的研究热点。它采用非接触式高速激光测量的方式，能够获取复杂物体的几何图形数据和影像数据，最终由后处理数据的软件对采集的点云数据和影像数据进行处理，并转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，能以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同项目的需要。目前这项技术已经广泛应用到文物的保护、建筑物的变形监测、三维数字地球和城市的场景重建、堆积物的测定等多个方面。 2.2 三维激光扫描技术研究现状 2.2.1 主要的三维激光扫描仪介绍 随着三维激光扫描技术研究领域的不断扩大，生产扫描仪的商家也越来越多。主要的有瑞士Leica公司，美国的FARO公司和3D DIGITAL公司、奥地利的RIGEL公司、加拿大的OpTech公司、法国MENSI公司、中国的北京荣创兴业科技发展公司等。这些扫描仪在扫描距离、扫描精度、点间距和数量、光斑点的大小等指标有所不同[2]。主要的分类见图1-1和表1-1。
9.3三维激光扫描仪及其在地形测量中的应用 三维激光扫描仪是无合作目标激光测距仪与角度测量系统组合的自动化快速测量系统，在复杂的现场和空间对被测物体进行快速扫描测量，直接获得激光点所接触的物体表面的水平方向、天顶距、斜距、和反射强度，自动存储并计算，或得点云数据。最远测量距离可达数千米，最高扫描频率可达每秒几十万，纵向扫描角θ接近90o，横向可绕仪器竖轴进行360o全圆扫描，扫描数据可通过TCP/IP协议自动传输到计算机，外置数码相机拍摄的场景图像可通过USB数据线同时传输到电脑中。点云数据经过计算机处理后，结合CAD可快速重构出被测物体的三维模型及线、面、体、空间等各种制图数据。 目前，生产三维激光扫描仪的公司很多，典型的有瑞典的Leica公司、美国的3DDIGITAL公司和Polhemus公司、奥地利的RIGEL公司、加拿大的OpTech 公司等。它们各自产品的测距精度、测距范围、数据采样率、最小点间距、模型化点定位精度、激光点大小、扫描视场、激光等级、激光波长等指标会有所不同，可根据不同的情况如成本、模型的精度要求等因素进行综合考虑之后，选用不同的三维激光扫描扫描仪产品。图12-21是几种不同型号的地面三维激光扫描仪。 一、地面三维激光扫描仪测量原理 无论扫描仪的类型如何，三维激光扫描仪的构造原理都是相似的。三维激光扫描仪的主要构造是由一台高速精确的激光测距仪，配上一组可以引导激光并以均匀角速度扫描的反射棱镜组成。激光测距仪主动发射激光，同时接受由自然物表面反射的信号从而可以进行测距，针对每一个扫描点可测得测站至扫描点的斜距，再配合扫描的水平和垂直方向角，可以得到每一扫描点与测站的空间相对坐标。如果测站的空间坐标是已知的，则可以求得每一个扫描点的三维坐标。地面三维激光扫描仪测量原理图如图12-22所示。 地面三维激光扫描仪测量原理主要分为测距、扫描、测角和定向等4个方面。 1.测距原理 激光测距作为激光扫描技术的关键组成部分，对于激光扫描的定位、获取空间三维信息具有十分重要的作用。目前，测距方法主要有脉冲法和相位法。 脉冲测距法是通过测量发射和接收激光脉冲信号的时间差来间接获得被测目标的距离。激光发射器向目标发射一束脉冲信号，经目标反射后到达接收系统，
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
三维激光扫描测量技术及其在测绘领域的应用 三维信息获取技术,也称为三维数字化技术。它研究如何获取物体表面空间坐标,得到物体三维数字化模型的方法。这一技术广泛应用于国民经济和社会生活的许多领域,如在自动化测控系统中,可以测微小、巨大、不规则等常规方法难以测量物体。 随着信息技术研究的深入及数字地球、数字城市、虚拟现实等概念的出现，人们对空间三维信息的需求更加迫切。基于测距测角的传统工程测量方法，在理论、设备和应用等诸多方面都已相当成熟，新型的全站仪可以完成工业目标的高精度测量，GPS可以全天候、一天24小时精确定位全球任何位置的三维坐标，但它们多用于稀疏目标点的高精度测量。随着传感器、电子、光学、计算机等技术的发展，基于计算机视觉理论获取物体表面三维信息的摄影测量与遥感技术成为主流，但它在由三维世界转换为二维影像的过程中，不可避免地会丧失部分几何信息，所以从二维影像出发理解三维客观世界，存在自身的局限性。因此，上述获取空间三维信息的手段难以满足应用的需求，如何快速、有效地将现实世界的三维信息数字化并输入计算机成为解决这一问题的瓶颈。三维激光测量技术的出现和发展为空间三维信息的获取提供了全新的技术手段，为信息数字化发展提供了必要的生存条件。20世纪90年代，随着三维激光扫描测量装置在精度、速度、易操作性、轻便、抗干扰能力等性能方面的提升及价格的逐步下降，它在测绘领域成为研究的热点，应用领域不断扩展，逐步成为快速获取空间实体三维模型的主要方式之一。
使用国产地面激光扫描仪扫描的输电线三维模型 三维激光扫描测量技术的特点 三维激光扫描测量技术克服了传统测量技术的局限性，采用非接触主动测量方式直接获取高精度三维数据，能够对任意物体进行扫描，且没有白天和黑夜的限制，快速将现实世界的信息转换成可以处理的数据。它具有扫描速度快、实时性强、精度高、主动性强、全数字特征等特点，可以极大地降低成本，节约时间，而且使用方便，其输出格式可直接与CAD、三维动画等工具软件接口。目前，生产三维激光扫描仪的公司有很多，它们各自的产品在测距精度、测距范围、数据采样率、最小点间距、模型化点定位精度、激光点大小、扫描视场、激光等级、激光波长等指标会有所不同，可根据不同的情况如成本、模型的精度要求等因素进行综合考虑之后，选用不同的三维激光扫描仪产品。
三维激光扫描数据处理操作说明 中国地质大学三峡中心 钟成 2015年12月
1. 配置要求 扫描要求：密度高，扫描全面，站间重叠度高。 系统配置：XP系统，32位，有D盘盘符。 软件安装： ILIRS-3D软件包（绿色） polyworks_10_0_3_32bit.exe, chanzhuang.exe和配套库， Geomagic Studio10, TexCapture1.1。 Matlab 10.0 2. 数据预处理 2.1. 数据转换 2.1.1. 数据导入 打开ILIRS-3D软件包中Parser 5.0.1.4中Parser.exe，界面如图2.1.1： 图2.1.1 点击Add找到笔记本中存储扫描数据的文件夹：
出现以下界面： 图2.1.3 工具栏中放大缩小按钮可用于观察扫描范围。 2.1.2. 基本设置 然后点击setting对解压过程进行设置，出现如2.1.4界面。
图2.1.4 其中，Outputfile界面，主要设置输出路径和格式。默认路径在保存点云文件夹下，不用改。默认选择PIF格式，24-bit texture，也就是有颜色信息的点云，如果是8-bit scaled 则是点云强度信息。PIF格式是polyworks支持的格式。如果选择XYZ格式，则以ASCII码形式输出，也可以定义是否需要输出颜色信息。该格式可直接被Geomagic打开。 图2.1.5 2.1. 3. 颜色设置 然后，在最左边列表里选择Color Channel，出现如下界面：
选中， 默认的在会出现相应的照片信息，如果没有，则检查存储扫描数据的文件夹里是否有照片文件。 在里，默认是没有文件内容的，点击，到“ILIRS-3D”软件包，找到文件“10384 CameraCalParam.txt”即可。 2.1.4. 平移参数设置 然后在最左边列表里选择Pan tilt Transform，出现如下界面：
浅谈三维激光扫描技术原理及应用 摘要：三维激光扫描技术是—种新型的测绘技术，被称为“实景复制技术”。本文介绍了三维激光扫描仪的系统分类、基本原理、技术特点，探讨了三维激光扫描技术的应用。 关键词：三维激光扫描技术工作原理技术特点应用 1、引言 近年来，随着工程测量服务领域的不断拓宽以及三维设计制造对测量精度的要求，传统的测量仪器如全站仪、断面仪等已不能满足高精度的三维坐标采集和“逆向工程”的需要。相比这些传统的测量技术，三维激光扫描技术具有极大的技术优势，特别是在数据采集方面，具有高效、快捷、精确、简便等特点，被广泛的应用于各个领域。 2、三维激光扫描技术 随着三维激光扫描仪在工程领域的广泛应用,这项国际上近期发展的高新技术已经引起了广大科研人员的关注。这种技术采用非接触式高速激光测量方式，来获取地形或复杂物体的几何图形数据和影像数据，最终通过后处理软件对采集的点云数据和影像数据进行处理分析，转换成绝对坐标系中的三维空间位置坐标或者建立结构复杂、不规则场景的三维可视化模型，既省时又省力,同时点云还可输出多种不同的数据格式，做为空间数据库的数据源和满足不同应用的需要。 2.1 三维激光扫描系统组成 整个系统通常由以下四部分组成：1)三维激光扫描仪；2）数码相机；3）后处理软件；4)电源以及附属设备。如图1： 图1 地面激光扫描仪系统组成与坐标系 2.2 三维激光扫描仪的分类 三维激光扫描仪按照扫描平台可以分为：机载(或星载)激光扫描系统、地面型激光扫描系统、便携式激光扫描系统。 三维激光扫描仪作为现今时效性最强的三维数据获取工具，按照其有效扫描距离可进行如下分类： (1)短距离激光扫描仪：其最长扫描距离不超过3m，一般最佳扫描距离为
一、地面激光扫描系统 1、概述 地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪和一个内置或外置的数码相机，以及软件控制系统组成。二者的不同之处在于激光扫描仪采集的不是离散的单点三维坐标，而是一系列的“点云”数据。这些点云数据可以直接用来进行三维建模，而数码相机的功能就是提供对应模型的纹理信息。 2、工作原理 三维激光扫描仪发射器发出一个激光脉冲信号，经物体表面漫反射后，沿几乎相同的路径反向传回到接收器，可以计算日标点P与扫描仪距离S，控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描测量一般为仪器自定义坐标系。X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。获得P的坐标。进而转 换成绝对坐标系中的三维空间位置坐标或三维模型。 3、作业流程 整个系统由地面三维激光扫描仪、数码相机、后处理软件、电源以及附属设备构成，它采用非接触式高速激光测量方式，获取地形或者复杂物体的几何图形数据和影像数据。最终由后处理软件对采集的点云数据和影像数据进行处理转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同应用的需要。 （1）、数据获取 利用软件平台控制三维激光扫描仪对特定的实体和反射参照点进行扫描，尽可能多的获取实体相关信息。三维激光扫描仪最终获取的是空间实体的几何位置信息，点云的发射密度值，以及内置或外置相机获取的影像信息。这些原始数据一并存储在特定的工程文件中。其中选择的反射参照点都具有高反射特性，它的布设可以根据不同的应用目的和需要选择不同的数量和型号，通常两幅重叠扫描中应有四到五个反射参照点。 （2）、数据处理 1) 数据预处理 数据获取完毕之后的第一步就是对获取的点云数据和影像数据进行预处理，
三维激光扫描仪点云数据处理与建模点云的预处理由于三维激光扫描仪在扫描过程中，外界环境因素对扫描目标的阻挡和遮掩，如移动的车辆、行人树木的遮挡，及实体本身的反射特性不均匀，需要对点云经行过滤，剔除点云数据内含有的不稳定点和错误点。实际操作中，需要选择合适的过滤算法来配合这一过程自动完成。 点云配准使用控制点配准，将点云配准到控制网坐标系下;靶标缺失的点云，利用公共区域寻找同名点对其进行两两配准，当同名点对不能找到时，利用人工配准法。后两种方法均为两两配准，为了将所有点云转换到统一的控制网坐标系下与控制点配准法得到点云配在一起，两两配准时要求其中一站必须为已经配到控制网坐标系下的点云。 点云拼接外业采集的数据导入至软件时会根据坐标点自动拼接，但由于人为操作和角架的误差，一些点云接合处不太理想，这时需要进行手动拼接，对一些无坐标补扫面的拼接也需手动处理。手动拼接时对点云应适当压缩，选择突出、尖角、不同平面的特征点，以降低操作误差。如采用1cm激光间隔扫描时拼接后的误差在3mm以下较为理想。 建立三维模型当建筑物数字化为大量离散的空间点云数据后，在此基础上来构造建筑物的三维模型。
点云的漏洞修复由于点云本身的离散性，会导致模型存在一定缺陷，需要在多边形阶段对其进行修补、调整等操作后，才能得到准确的实物数字模型。由于建筑物形状复杂多样，所以目前网格的修补难以实现全自动化。三维激光扫描仪点云数据的漏洞修复主要采用两种方法:当空洞出现在平面区域内，比如窗户或者墙面上的洞，可采用线性插值的方法填补空洞数据;当空洞出现在非平面区域，如圆柱上出现的漏洞，可采取二次曲面插值方法。
激光扫描仪是借着扫描技术来测量工件的尺寸及形状等工作的一种仪器，激光扫瞄仪必须采用一个稳定度及精度良好的旋转马达，当光束打 ( 射) 到由马达所带动的多面棱规反射而形成扫瞄光束。由于多面棱规位于扫瞄透镜的前焦面上，并均匀旋转使激光束对反射镜而言，其入射角相对地连续性改变，因而反射角也作连续性改变，经由扫瞄透镜的作用，形成一平行且连续由上而下的扫瞄线。 由于扫瞄法系以时间为计算基准，故又称为时间法。它是一种十分准确、快速且操作简单的仪器，且可装置于生产在线，形成边生产边检验的仪器。激光扫瞄仪的基本结构包含有激光光源及扫瞄器、受光感 ( 检) 测器、控制单元等部分。激光光源为密闭式，较不易受环境的影响，且容易形成光束，目前常采用低功率的可见光激光，如氦氖激光、半导体激光等，而扫瞄器为旋转多面棱规或双面镜，当光束射入扫瞄器后，即快速转动使激光光反射成一个扫瞄光束。光束扫瞄全程中，若有工件即挡住光线，因此可以测知直径大小。测量前，必须先用两支已知尺寸的量规作校正，然后所有测量尺寸若介于此两量规间，可以经电子信号处理后，即可得到待测尺寸。因此，又称为激光测规。 激光扫瞄仪在工业生产在线检测产品时，利用这种非接触式而不需停机，甚至设有自动警报及回馈控制等功能。测量范围从0.25 mm~457 mm之间，精度可达。 激光扫描的原理是什么？ 原理比较简单，事实上和全息照片有着相同的原理，首先，需要将激光分成两束，一束光照射物件，一束直接照到底片上，使感光原件感光。从这是利用了从物体后部反射的激光束与物体前部反射的激光束所走过的距离不同，因此与直接照射的参考光束所形成的干涉条纹不同，而三维型激光扫描仪则记录了全部的条纹，也就记下了物体的立体形象，只要再用激光去照射全息图片，就可以显出物体的真面目。观看这样的图片时，只要改变观察的角度，就可以看到被前面物体挡住的部分，而且从这机关报照片中任意剪下一小块，都可从它看到物体的全貌，只是观察的窗口较窄，就好比从钥匙口看室内的情况一样。 三维激光扫描仪测控技术及回波信号处理方法的研究 近些年来，随着数字化技术的迅速发展，各种不同领域对于获取原始数据信息的需求也日益增多。其它相关技术如计算机、机械制造等的进步和发展，使人们获取信息的方法和技术变得多种多样。三维激光扫描技术是其中一种利用激光脉冲对物体表面进行扫描从而获取其表面特征信息的技术，它适用于中近距离的宽场景、大物体的快速高精度扫描，为建立场景的三维模型提供了必要而且准确的工具。通过与计算机的连接，三维激光扫描的后处理技术可以使扫描结果得到更为广泛的应用。本文对三维激光扫描仪的测控系统技术及通过对回波信号进行处理来提高测距精度的方法进行了深入的研究。首先介绍了三维激光扫描的特点以及国内外有关发展趋势、技术特点及难点等，根据系统要求对测控系统步进电机的细分驱
浅论三维激光扫描技术的应用及前景 【摘要】三维激光扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术。作为一项新的数据获取手段，地面三维激光扫描仪可以快速、精确和高效地测量目标的三维影像数据，突破了传统的测量和数据处理方法，赢得了全新的研究和应用领域。本文简单介绍了三维激光扫描技术的工作原理、技术特点、工程应用和发展方向等几方面的状况。 【关键词】三维激光扫描；特点；应用 0 引言 随着科学技术的不断发展，出现了集成多种高新技术的新型测绘仪器—地面三维激光扫描仪，它采用非接触式高速激光测量方式，在复杂的现场和空间对被测物体进行快速扫描测量，直接获得激光点所接触的物体表面的三维坐标、色彩信息和反射强度—点云数据。点云数据经过计算机处理后，结合CAD可快速重构出被测物体的三维模型及线面、体、空间等各种制图数据。这项技术可用于变形监测、工程测量、地形测量、断面和体积测量等领域,具有不需要合作目标、高精度、高密度、高效率、全数字特征等优点。 1 地面三维激光扫描仪测量原理 地面三维激光扫描系统主要有三部分组成，扫描仪、控制器(计算机)和电源供应系统。激光扫描仪本身主要包括激光测距系统和激光扫描系统，同时也集成ＣＣＤ和仪器内部控制和校正等系统。在仪器内，通过一个测量水平角的反射镜和一个测量天顶距的反射镜同步、快速而有序地旋转，将激光脉冲发射体发出的窄束激光脉冲依次扫过被测区域，测距模块测量每个激光脉冲的空间距离，同时扫描控制模块控制和测量每个脉冲激光的水平角和天顶距，最后按空间极坐标原理计算出扫描的激光点在被测物体上的三维坐标。扫描仪的内部有一个固定的空间直角坐标系统。当在一个扫描站上不能测量物体全部而需要在不同位置进行测量时；或者需要将扫描数据转换到特定的工程坐标系中时，都要涉及到坐标转换问题。为此，就需要测量一定数量的公共点，来计算坐标变换参数。为了保证转换精度，公共点一般采用特制的球面标志和平面标志。点云数据以某种内部格式存储，因此用户需要厂家专门的软件来读取和处理，OPTEC的ILRIS-3D软件，Cyrax2500的Cyclone软件、LMS-Z420的3D-RiSCAN软件、MENSI的Realworks 等都是功能强大的点云数据处理软件，他们都具有三维影像点云数据编辑、扫描数据拼接与合并、影像数据点三维空间量测、点云影像可视化、空间数据三维建模、纹理分析处理和数据转换等功能。三维激光扫描流程图如图1所示。
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
将雷射点云数据三维网格化以分面之研究 黄国彦R92521109 一﹒前言 激光技术(Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation, Laser)发明于1960 年，顾名思义，雷射运作的原理即是以辐射激发光线的能量，因此也称为激光[赖志恒，2003]。雷射扫瞄到目标点反射后可由其时间差得知之间的距离，若是配合GPS等……定位仪器，便能更进一步自扫瞄时的位置推出目标点的坐标，故对于量测或重建物空间信息之应用越趋重要。 要以点的方式表现一件物体的外形需要数量繁多且密集的点群方能忠实呈现，因此要如何处理庞大的雷射点云数据即是一门重要的课题，除了大量的点数外，另一个要面对的即是点云数据为不规则散布的问题，此时最常见的方式即是以规则网格使点云数据结构化，其后再内插求得点云数据的范围与信息。然而内插后的规则网格皆会丧失空间信息，对三维分布的扫瞄点资料而言，以2.5D维度的表示法将扫瞄数据结构化，难以完整展现出扫瞄点精确描述地物的特性[赖志恒，2003]。因此本次研究的主题即着重在不破坏或是干扰原始数据的前提之下，以三维网格的结构找出点云所提供之面信息。 光达点云数据三维网格化的概念是，将每笔点云数据的集合看成是一张三维的影像，而为了利用影像处理的技术，则必须在点云所处的坐标系内进行规则的三维网格切割，且网格切割的坐标系三轴与物空间坐标系的三轴一样同为右旋坐标系统[陈英鸿，2004]。 此次研究中，每一个网格可提供的信息为： 1.网格之间的位相关系及其范围与编号 2.各网格所包含的点数及其坐标值、反射强度(Intensity) 在下一章的部份将说明要如何利用这些信息，有效的搜寻哪些光达点群为同一个平面并找出平面法向量。