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点云数据处理与三维模型重构技术研究一、引言点云数据是由激光雷达或相机等感知设备采集的三维空间中的离散点集合，具有广泛的应用领域，如机器人导航、虚拟现实、三维建模等。
点云数据处理与三维模型重构技术是对点云数据进行分析和处理，从而实现三维场景的模型重建和可视化的关键技术。
二、点云数据处理技术1. 点云数据获取与清洗点云数据的获取可以通过激光雷达、相机等感知设备实时采集。
然而，由于感知设备本身的限制，数据中常常会包含一些无效的点、噪声点和异常点等。
因此，需对点云数据进行清洗和预处理，剔除无效、噪声和异常的点，从而提高后续处理的准确性和效率。
2. 点云数据配准与对齐在多次采集或不同感知设备采集的点云数据中，存在姿态不一致和坐标系统不同的问题。
因此，点云配准与对齐技术能够通过寻找匹配点，估计点云的姿态和转换关系，从而将不同数据源的点云数据融合在一起，形成一致的坐标系统。
3. 点云数据滤波与特征提取点云数据通常由大量的点组成，针对复杂场景和密集的点云数据，需要进行滤波处理，以减少数据量和去除噪声。
常见的点云滤波方法有体素滤波、统计滤波等。
在数据滤波之后，需要提取点云特征，如表面法线、曲率等，以进一步分析和描述场景。
4. 点云数据分割与识别点云数据的分割与识别能够将点云数据进行语义分类、目标检测和分割等操作，从而将点云数据划分为不同的部分。
常见的点云分割与识别方法有基于几何特征的方法、基于深度学习的方法等。
三、三维模型重构技术1. 网格生成与三角化通过点云数据处理，可以生成三维空间中场景的点云数据。
为了进一步实现场景的可视化和分析，需要将点云数据转换为三角化的网格模型。
网格生成与三角化技术可以将点云数据转换为由三角形组成的网格模型。
2. 模型拟合与重建模型拟合与重建技术可以基于点云数据，拟合出相应的曲面模型或几何模型。
常见的模型拟合与重建方法有最小二乘法、网格平滑方法等。
通过模型拟合与重建，可以实现对点云数据的表面重建和模型修复。
点云数据处理与三维建模技术综述随着计算机视觉和图像处理的不断进步，点云数据处理与三维建模技术在许多领域中扮演了重要的角色。
本文将对点云数据处理与三维建模技术的相关概念、方法和应用进行综述，并探讨其在不同领域的现有应用和未来发展方向。
一、点云数据处理的概念和方法点云数据是由大量的离散点构成的三维坐标集合，常通过激光扫描仪、摄影测量或其他传感器获取。
点云数据处理包括数据获取、预处理、特征提取、分割与分类、滤波、配准等一系列步骤。
其中，预处理主要包括去噪、采样、滤波和数据切割等操作，以减少数据量和噪声影响。
特征提取用于寻找点云中的关键特征，如边缘、平面、曲率等，以便于后续的建模与分析。
分割与分类则是将点云数据划分为不同的部分，并对其进行分类和标记。
滤波则用于消除点云中的异常点和噪声，以提高数据质量。
配准则是将多个点云数据集对齐，以获得更加完整和准确的三维模型。
二、三维建模技术的概念和应用三维建模是将真实世界中的物体或场景以三维模型的形式表达出来的过程。
三维建模技术主要包括多视图几何重建、三维扫描、体素化和表面重建等方法。
其中，多视图几何重建利用多个视图的图像信息恢复出三维模型。
三维扫描则通过激光扫描仪或摄影测量设备获取三维几何形状的数据。
体素化是将三维几何对象划分为规则的三维网格，以便进行处理和分析。
表面重建则是根据点云数据或体素化结果生成几何模型的表面。
三、点云数据处理与三维建模技术的应用点云数据处理与三维建模技术在许多领域中得到了广泛的应用。
在地理测绘和地质勘探领域，点云数据处理技术可用于数字地形建模和地下资源勘探。
在工业制造中，三维建模技术可用于产品设计、原型制作和质量控制。
在文化遗产保护和数字艺术领域，三维建模技术可用于文物保护和虚拟展览。
在建筑和城市规划领域，三维建模技术可用于建筑设计、土地利用规划和交通仿真等。
在医学影像处理和生物医学研究中，点云数据处理与三维建模技术可用于医学图像重建、骨骼分析和疾病诊断等。
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《三维点云数据处理的技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，三维点云数据的应用领域日益广泛，包括机器人技术、自动驾驶、三维重建、医学影像等。
三维点云数据是一种以大量三维坐标点形式表达物体表面信息的数据类型，具有丰富且详细的空间信息。
然而，由于数据量大、信息冗余等特点，对三维点云数据的处理成为了一个具有挑战性的研究课题。
本文旨在研究三维点云数据处理的相关技术，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、三维点云数据概述三维点云数据是由大量三维坐标点组成的数据集，每个点包含X、Y、Z三个维度的坐标信息。
这些数据通常通过激光扫描仪、深度相机等设备获取，可以表达物体表面的几何形状和空间关系。
由于三维点云数据具有信息丰富、表达直观等特点，被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、医学影像等领域。
三、三维点云数据处理技术1. 数据预处理数据预处理是三维点云数据处理的第一步，主要包括数据去噪、滤波、配准等操作。
其中，去噪可以消除由于设备误差或环境干扰产生的噪声数据；滤波可以去除冗余数据，保留有用的信息；配准则是将多个点云数据进行空间对齐，以便进行后续的处理和分析。
2. 特征提取特征提取是三维点云数据处理的核心技术之一，主要包括关键点检测、法线估计、曲面重建等。
关键点检测可以找出点云数据中的关键位置信息；法线估计是计算每个点的法线方向，以便进行后续的曲面重建或形状分析；曲面重建则是根据点云数据构建出物体的三维模型。
3. 数据分割与分类数据分割与分类是根据一定的准则将点云数据划分为不同的部分或类别。
常用的方法包括基于几何特征的方法、基于统计的方法和基于学习的方法等。
通过数据分割与分类，可以更好地理解数据的结构和特征，为后续的处理和分析提供便利。
四、技术应用与挑战1. 机器人技术在机器人技术中，三维点云数据被广泛应用于物体识别、导航和避障等方面。
通过对点云数据进行处理和分析，机器人可以准确地识别出周围环境中的物体和障碍物，并据此进行路径规划和避障操作。
《三维激光扫描点云数据处理及应用技术》篇一一、引言随着科技的飞速发展，三维激光扫描技术已成为现代工程、测绘、考古、建筑等领域的重要工具。
三维激光扫描技术能够快速、准确地获取物体表面的点云数据，为后续的数据处理和分析提供了丰富的信息。
本文将详细介绍三维激光扫描点云数据处理的方法及在各个领域的应用技术。
二、三维激光扫描点云数据获取及预处理1. 点云数据获取三维激光扫描技术通过发射激光并接收反射回来的光线，快速扫描物体表面，从而获取大量的点云数据。
这些数据包含了物体表面的形状、大小、位置等信息，为后续的数据处理提供了基础。
2. 点云数据预处理获取的点云数据往往包含噪声、缺失数据、异常值等问题，需要进行预处理。
预处理包括数据滤波、去除噪声、补全缺失数据等步骤，以提高数据的准确性和完整性。
三、三维激光扫描点云数据处理方法1. 数据配准当需要拼接多个扫描数据时，需要进行数据配准。
配准方法包括手动配准和自动配准，其中自动配准技术是研究的热点。
通过配准，可以将多个扫描数据整合到一个统一的坐标系中。
2. 数据分块与简化为了方便后续的分析和处理，需要将点云数据分块。
分块方法包括基于几何特征的分块和基于密度的分块等。
同时，为了减少数据量，需要进行数据简化。
简化方法包括抽样、曲面重建等。
3. 表面重建表面重建是点云数据处理的重要环节，通过重建算法将点云数据转换为三维模型。
常用的表面重建算法包括Delaunay三角剖分、泊松表面重建等。
四、三维激光扫描点云数据应用技术1. 工程测量与监测三维激光扫描技术广泛应用于工程测量与监测领域，如建筑变形监测、桥梁监测、地形测量等。
通过获取物体表面的点云数据，可以快速计算出物体的形状、大小、位置等信息，为工程设计和施工提供依据。
2. 文物保护与考古三维激光扫描技术在文物保护与考古领域也得到了广泛应用。
通过对文物或遗址进行扫描，可以获取其表面的详细信息，为文物修复和考古研究提供依据。
同时，还可以对文物或遗址进行虚拟重建，为保护和传承文化遗产提供新的手段。
《三维激光扫描点云数据处理及应用技术》篇一一、引言随着科技的发展，三维激光扫描技术已逐渐成为一项重要的技术手段。
通过高精度的三维激光扫描设备，可以迅速获取被测物体的三维点云数据，这些数据能够用于各类场景，如工业测量、文物保护、地形测绘等。
本文将就三维激光扫描点云数据处理及应的技术进行深入探讨。
二、三维激光扫描点云数据的获取三维激光扫描技术主要通过激光测距仪和高速相机来获取被测物体的点云数据。
通过设备的高速旋转和移动，能够获取被测物体的大量三维空间坐标数据，形成点云数据。
这些数据具有高精度、高密度、高效率等特点，为后续的数据处理提供了基础。
三、点云数据处理技术1. 数据预处理：点云数据的预处理主要包括去除噪声、数据配准、去重等步骤。
这些步骤的目的是为了获得更加精确的点云数据，以便于后续的处理和应用。
2. 数据滤波：对于大量、密集的点云数据，需要进行滤波处理以去除无关的数据或噪声。
常见的滤波方法包括统计滤波、体素滤波等。
3. 点云配准：在获取到多个部分的点云数据后，需要进行配准操作，以使它们在空间上统一。
常见的配准方法包括ICP算法等。
4. 模型重建：通过对点云数据进行曲面重建、体积计算等操作，可以获得被测物体的三维模型。
这一步骤通常需要使用到专业的软件工具进行操作。
四、点云数据的应用技术1. 工业测量：在工业生产中，三维激光扫描技术可以用于对产品的尺寸、形状等进行精确测量，以保障产品质量。
2. 文物保护：对于一些历史文物或建筑，由于时间久远或其它原因导致无法直接接触进行测量时，可以通过三维激光扫描技术获取其精确的三维模型，以便于进行保护和研究。
3. 地形测绘：在地质勘查、地形测绘等领域，三维激光扫描技术可以快速获取地形地貌的三维数据，为后续的地理信息分析提供基础数据。
4. 虚拟现实和增强现实：通过将三维激光扫描获取的点云数据导入到虚拟现实或增强现实软件中，可以创建出逼真的虚拟环境或增强现实场景，为各类应用提供丰富的视觉体验。
点云数据处理算法的研究与应用随着互联网技术的飞速发展和大数据时代的到来，点云数据处理算法得到越来越广泛的应用。
作为一种重要的三维形状表示方法，点云数据不仅可以应用于三维模型重建、工业设计、数字艺术等领域，还有很多潜在的应用场景等待我们去探索。
点云数据的处理算法不仅可以帮助我们更好地理解三维形状，还可以提高计算机图形学的速度和精度。
本文将就点云数据处理算法的研究和应用做一些探讨。
一、点云数据处理算法的研究点云数据最初是以激光测距仪（LiDAR）或者摄影测量技术等方式获取的，随着三维扫描技术的快速发展，现在几乎所有的三维扫描设备都能够直接输出点云数据，点云数据的获取变得愈发方便。
点云数据可能存在的问题包括噪音、数据稀疏、有误或者存在遮挡等情况，这些问题都需要在点云数据处理阶段得到解决。
目前，点云数据处理算法主要包括以下几个方面。
1、点云数据过滤点云数据是由三维坐标（x，y，z）以及其包含的一些属性值（例如颜色，法向量等）组成的，这些有用的信息可能被噪音，数据失真和异常值所干扰。
所以，点云数据的第一步就是过滤掉不必要或者有误的信息。
通常，可以采用距离过滤、法向量过滤等来过滤点云数据。
2、点云数据分割点云数据也可能存在一些无用的或者不必要的部分，例如环境中的地面、天空等。
这时候，点云数据分割技术可以筛选出我们所需要的部分。
通过分割，我们可以将不同的物体或者场景进行分离，以便更好地进行后续处理。
3、点云数据配准采集到的点云数据通常是由多个采集设备或者多个场景采集的，这会导致不同点云之间存在一些变形和偏移。
所以，点云数据配准技术可以将不同的点云对齐，以获得更为准确的模型。
4、点云数据分析点云数据分析是指对三维点云数据进行进一步的处理和分析，以产生更高层次的信息。
例如，基于点云数据的建筑立面的分析、行人的行动模式分析等。
二、点云数据处理算法的应用在现实生活中，点云数据的应用已经越来越广泛。
下面举例几个比较典型的应用场景。
三维激光扫描技术的广泛应用推动了三维点云数据的快速发展。
由于三维激光扫描的工作原理，其扫描结果不可避免地包含了各种噪声。
在三维点云数据处理中，这些噪声会严重干扰几何分析、拓扑分析和机器视觉等应用。
因此，精确和高效地去除三维点云噪声已成为当前三维点云数据处理领域的研究热点之一。
本文将针对三维激光点云数据去噪领域的研究现状进行综述，并对目前主流的去噪算法进行比较和评价。
1. 去噪算法的基本思路去噪算法是三维点云数据预处理的重要环节，其主要的基本思路是根据样本点集中的局部结构信息，通过分析和利用样本点的统计特性以及点间的空间关系，从点云数据中准确地提取信息，同时去除无用或者错误的点。
当前主流的三维点云去噪算法主要包括：基于滤波的方法、基于采样的方法、基于形态学的方法、基于数据拟合的方法等。
下面分别进行介绍。
2. 基于滤波的方法基于滤波的方法是三维点云去噪中应用最广泛的一种方法。
这种方法的基本原理是使用不同的滤波器对点云数据进行处理，以实现去除噪声点的目的。
其中，最常用的滤波器包括：中值滤波、高斯滤波、均值滤波等。
这些方法本质上是利用一些滤波器对点云数据进行平滑处理，进而达到去除噪声的目的。
在基于滤波的点云去噪方法中，当滤波器的尺寸选择小于噪声点集的尺寸时，就能够去除噪声点。
但是这种方法的缺点是去除噪点的同时往往会损失真实数据点，从而影响三维模型的后续处理和分析。
3. 基于采样的方法基于采样的方法是三维点云去噪的另一种重要方法。
这种方法的基本原理是通过子采样的方式对点云数据进行降采样处理，进而减少数据点数量和数据噪声。
当前最常用的采样方法包括：基于体积的采样方法和基于网格的采样方法。
基于体积的采样方法使用定长区间的球状体进行采样，可以有效地去除噪声点，保留数据点较好，但是无法生成完整的三维模型。
基于网格的采样方法则使用网格覆盖点云数据，从而获取采样点云，去除噪声的同时还能够维持足够的数据点数量，生成较为完整的三维模型。
激光点云数据处理1. 简介激光点云数据是通过激光扫描仪等设备获取的地面或物体表面的离散点数据。
这些点云数据广泛应用于三维建模、机器人导航、虚拟现实等领域。
激光点云数据处理是将原始的点云数据进行滤波、分割、配准等操作，以提取有用信息或用于后续分析和应用。
2. 激光点云数据处理方法2.1 滤波激光点云数据中常常包含一些噪声点，因此需要进行滤波以去除这些干扰点。
常用的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。
高斯滤波通过对每个点的邻域进行加权平均来平滑数据，中值滤波则是用邻域内点的中值来替换当前点的值，双边滤波则结合了空间和灰度信息来保留边缘。
2.2 分割分割是将点云数据划分成不同的小组或类别的过程，以实现对不同物体的识别和提取。
常见的分割方法有基于区域的分割、基于聚类的分割等。
基于区域的分割通过计算点的邻域属性来将点云数据分割成不同的区域，而基于聚类的分割则是将点云数据聚类成不同的群组。
2.3 配准配准是将多个点云数据对齐的过程，以实现不同观测角度或时间的数据的融合。
常用的配准方法包括ICP（Iterative Closest Point）算法、特征点匹配等。
ICP算法通过迭代计算两个点云数据间最小化距离的变换矩阵，从而实现对齐。
3. 开源工具在激光点云数据处理方面，有一些开源的工具可以使用。
以下是一些常用的工具：•PCL（Point Cloud Library）：PCL是一个用于激光点云数据处理的开源库，提供了滤波、分割、配准等常用的算法与工具。
•ROS（Robot Operating System）：ROS是一个机器人操作系统，提供了激光点云数据的处理和可视化功能。
•CloudCompare：CloudCompare是一个用于激光点云数据处理和可视化的开源软件。
4. 应用场景激光点云数据处理广泛应用于各个领域，以下是一些应用场景的介绍：•建筑物三维重建：通过激光扫描建筑物，获取点云数据后进行处理，可以实现建筑物的三维重建和模型生成。
激光雷达点云数据处理与三维重建算法研究激光雷达作为一种重要的传感器技术，可以提供高精度、高密度的三维空间信息。
它广泛应用于无人驾驶、智能交通、地图制作等领域。
在激光雷达感知系统中，点云数据是激光雷达测量得到的最基础的信息数据，而点云数据处理与三维重建算法则是将点云数据转化为可视化、可操作的场景模型的关键环节。
本文将重点探讨激光雷达点云数据处理与三维重建算法的研究进展，包括点云数据预处理、点云配准与匹配、点云分割与分类以及三维重建算法等方面。
首先，点云数据预处理是激光雷达点云数据处理的首要步骤。
由于激光雷达在采集数据时会受到噪声和杂点的影响，因此需要对点云数据进行滤波和去噪处理。
常用的滤波方法包括统计滤波、中值滤波和双边滤波等，这些滤波方法可以有效地去除噪声并保留场景结构的特征。
其次，点云配准与匹配是点云数据处理的关键环节。
在激光雷达感知系统中，往往采用多个激光雷达同时采集数据以提高扫描速度和场景覆盖范围。
因此，需要将多个激光雷达采集到的点云数据进行配准和匹配，以获得完整且准确的场景模型。
点云配准与匹配算法有ICP （Iterative Closest Point）算法、特征匹配算法等。
这些算法能够通过点云之间的特征关系，实现点云数据的配准和匹配。
第三，点云分割与分类是将点云数据进行语义分割和分类的关键技术。
通过对点云数据进行分割和分类，可以将点云数据分为不同的类别，如建筑物、道路、树木等，以实现对场景的理解和描述。
常用的点云分割与分类算法有基于几何特征的方法、基于深度学习的方法等。
这些算法能够从点云数据中提取几何和语义信息，并将点云数据进行分割和分类。
最后，三维重建算法是将点云数据转化为三维场景模型的关键技术。
通过对点云数据进行融合和重建，可以生成三维场景模型，实现对场景的可视化和操作。
常用的三维重建算法有基于体素的方法、基于网格的方法等。
这些算法能够将稀疏的点云数据进行高效地插值和融合，生成密集且准确的三维场景模型。
机载三维激光点云数据处理技术研究作者：孙兴华邹娟茹来源：《科技资讯》2015年第14期摘要：该文以机载LIDAR点云数据处理为研究对象，首先分析了LIDAR数据的特点和数据处理思路，进而分析了LIDAR点云数据存储和检索策略，在此基础上，作者探讨了基于规则格网重采样生成DSM的方法和思路，全文是作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：机载 LIDAR 点云数据 DSM中图分类号：P228 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（b）-0001-021 LIDAR数据处理概述1.1 LIDAR数据的特点从严格意义上讲，航空激光雷达系统获取的数据包括位置、方位/角度、距离、时间、强度等飞行过程中得到的各种信息。
而实际应用中，人们接触和使用的是与具体时间及发射信号波长一一对应的点坐标及对应的强度等。
作为一种非成像技术，航空激光雷达数据在内容、形式等方面具有很多自身的特点。
（1）从内容上讲，航空激光雷达数据是分布于对象表面的一系列三维点坐标。
值得注意的是，多次回波数据得到的点坐标可能对应着不同的表面，首、末次信号分别对应树冠和地面，这种特性在某些场合可以发挥重要作用。
例如，在相邻扫描带上植被或其它具有不规则形状的物体可能会具有不同的高度，若用它们进行匹配可能会产生粗差，使用末次回波信号就可以避免匹配过程中不可预测的粗差问题。
与记录反射/发射能量的强度数据相比，航空激光雷达数据在提取空间信息上更加便捷。
（2）激光雷达数据在形式上呈离散分布。
这里“离散”是指数据点的位置、间隔等在三维空间中的不规则分布，即数据分布无规律性。
（3）数据形式的另一个特点是扫描带中数据分布不均匀——不同位置的点云密度不同，造成这种情况的主要原因是激光扫描仪所采用的扫描方式。
激光扫描仪所采用的扫描方式有圆锥扫描，线扫描和光纤扫描。
不考虑地形起伏的影响，在圆锥扫描方式中，扫描带两侧数据密度大，中间部分稀；线扫描方式的情况类似；在光纤扫描方式中，扫描线方向上的数据密度大于垂直扫描线方向上的。
其他原因还包括飞行速度、扫描仪与地形/地物的相对位置/方向及航高等。
例如，对建筑物的倾斜屋顶而言，朝向扫描仪方向的屋顶会比背向扫描仪方向的屋顶反射更多的信号，在数据密度较大时两个屋顶平面上数据密度就会表现出差异。
（4）尽管目标点的三维坐标是航空激光雷达的主要数据形式，但其数据类型并不局限于此。
强度信号是另一个有用的信息源，它反映了地表物体对激光信号的响应。
由于一些技术上的原因，还没有得到多少实际应用。
目前有用强度信号作为树种分类的依据事例。
1.2 LIDAR数据处理LIDAR数据处理包括原始数据预处理和点云数据后处理两个阶段。
原始数据预处理阶段主要包括滤除雷达噪声，对记录的原始信号、时间参数、距离参数、GPS和INS数据进行归化处理、坐标变换，以得到地面目标的三维（x，y，z）点云坐标数据。
坐标的格式可以根据用户的要求定义，即可以得到不同的数据格式文件。
点云数据后处理就是对得到的地面目标的三维点云坐标数据进行分离处理。
具体地说，由于激光雷达点云数据分布在不同的目标上（如图1所示），后处理就是将落在地形表面上的点（即所谓的地面点）与那些非地形表面上的点（譬如图1中落在汽车上、树木或植被上以及落在房屋上的点）进行有效而准确的分离。
只有高精度及准确而可靠地分离不同信息后，才可能有效地将这些数据用于不同的目的，例如：得到DEM数据、测量树的高度、获取城市的三维模型等。
对三维点云坐标数据进行有效的后处理是激光遥感系统最主要的组成部分。
尽管LIDAR技术在获取地面点三维坐标方面具有效率高、全覆盖、三维测量等优良的技术特性，但是其数据量的庞大、复杂、无规律等特点始终困扰着后期的数据处理。
离散LIDAR点云数据后处理中碰到的第一个问题就是如何存储和快速检索这些庞大的离散数据。
如果没有一个合适的存储结构和一个恰当的检索方法，就会影响后续数据处理的速度和效率。
一个好的存储检索方案可以大大化简算法难度，极大的方便后续数据处理的实现，从而使整体算法都得到改观，所以这一问题的解决具有十分重要的意义。
在针对LIDAR数据的压缩简化技术还不成熟的情况下，一个好的存储检索方案对于整个数据后处理都至关重要。
为了满足数据后处理的要求，存储检索方案应该同时具备以下特征：（1）高空间利用率，使数据处理的空间代价最小并保持数据无损。
（2）检索快速方便，算法易于实现。
（3）模块化强，自身发生变化时，对其它算法的影响最小化。
因此，LIDAR数据的存储检索研究就是要得到符合以上特征的算法方案，从而为后续的数据处理打下扎实的基础。
在分析研究其它方法的基础上，该文提出了一种相对简单的规则地址格网检索（GAS-Grid Address Select）算法对离散LIDAR点云数据进行存储与检索。
2 LIDAR点云数据存储与检索2.1 规则地址格网检索（GAS-Grid Address Select）算法思想规则地址格网检索（GAS）算法的基本思想是：离散LIDAR点云数据按划分的规则格网进行有序的存储，数据检索的逻辑结构是规则地址格网，二者由地址映射函数对应起来。
按照GAS算法的思想，预处理所要执行的操作有：从原始数据文件中提取本文需要的数据，即（X，Y，Z）三维坐标，并顺序规则化离散点。
此外，为了后续的操作方便还要确定文件的格式和向其中加入必要的元数据信息，即（X，Y，Z）三维坐标的最值。
之后就可以用它来定义数组为离散数据分配内存。
接下来，定义几个数据处理函数来完成预处理任务，主要包括以下几点。
（1）原始数据的读入函数。
将原始数据文件（ASCII码文本格式）中的数据读入计算机内存，存储在由RPoint结构体定义的数组中，并获得总点数（n）。
（2）数据处理函数。
数据处理函数由X坐标的排序函数、Y坐标的排序函数、在X坐标1m范围内对Y排序的处理函数和求Z坐标最值的函数组成，完成对离散数据进行“之”字形排序处理，并获取X、Y、Z坐标的最大和最小值，是离散数据预处理的关键部分。
其中对X、Y坐标排序时用的是快速排序算法，求最值用的是比较法。
（3）处理后数据的输出函数。
该函数生成的文件内容包括离散点总个数（n）、离散点中X、Y、Z坐标的最大、最小值和离散点的X、Y、Z坐标数据，同时该函数还去除了原始数据中的冗余数据即X、Y、Z坐标完全相同的点和没有用到的反射强度值，以及可能的错误点等。
通过以上预处理程序对原始数据进行处理后就生成一个ASCII码文本文件，文件的第一行为离散点总个数（n），第二行为X、Y、Z坐标的最大值，第三行为X、Y、Z坐标的最小值，接下来是顺序存储的离散点的X、Y、Z坐标数据，这些数据是按X坐标差小于1m间距“之”字形排列的。
2.2 规则地址格网（GIT-grid index table）的建立规则地址格网建立的基本方法是：根据格网划分尺度将坐标区域划分成规则格网，对预处理后的数据进行地址映射得到其存放地址，记录落入每一个格网中的离散点个数和第一个离散点的存放地址。
先定义一个存储三维坐标数据的结构体Point，将处理后的数据存储在此结构体中。
然后用这个结构体定义一个二维数组来表示格网，形成格网的存储结构。
之后确定格网的原点坐标，再通过数据的坐标值对格网进行处理（即将数据的地址装入对应的网格）这样规则地址格网就建立起来了。
2.3 基于规则地址格网的数据检索规则地址格网建立起来之后，每个离散数据点就会落入对应的格网单元，就可以安全、准确、高效的实现离散LIDAR点云数据的快速检索。
当进行内插或数据检索时，首先判断内插所在的格网单元，根据需要取出当前格网单元或邻域（如周围3×3格网）的全部数据，避免了内插过程中逐个数据的搜索，使得查找速度大大提高，特别是海量数据的处理。
根据检索区域的形状不同，检索函数也千差万别，但其中最基本的是单个网格检索函数。
就像点组成面一样，单个网格可组成任意形状的检索区域，所以其它形状的检索函数只需要对单个网格检索函数稍做修改或者多次调用单个网格检索函数就可获得。
例如：将单个网格检索函数的主体部分加上确定矩形区域的循环就可转化为矩形检索函数，从而使得检索函数的设计变得十分容易。
这些都充分体现了GAS算法在离散数据检索方面的特点。
3 规则格网重采样生成数字表面模型（DSM）3.1 DSM逐点内插理论基础基于不规则分布采样点的DSM建立实质上就是离散数据规则格网化的处理过程。
通过不规则分布数据直接建立DSM通常采用逐点内插法。
所谓逐点内插，是以内插点为中心，确定一个邻域范围，用落在邻域范围内的采样点来计算内插点的高程值。
其基本步骤如下。
（1）定义内插点的邻域范围；（2）确定落在邻域内的采样点；（3）选定内插数学模型；（4）通过邻域内的采样点和内插数学模型计算内插点的高程。
为实现上述步骤，逐点内插法需要解决以下几个问题。
（1）内插函数，逐点内插法的内插函数决定着DSM的精度、连续性、内插点邻域的最小采样点个数和内插计算效率。
内插函数常常与采样点的分布有关，目前常用的适合于离散分布采样点的内插函数有曲面拟合、加权平均内插法等。
（2）邻域大小和形状，在逐点内插中，邻域的作用是选择参加内插的采样点。
逐点内插法的邻域大小、形状和位置随内插点的位置而变动。
邻域确定一般用在离散分布采样点的DSM建立中，常用的邻域有圆形、方形等。
（3）邻域内数据点的个数，邻域内数据点全部参加内插计算，用来进行内插计算的采样点不能太多也不能太少，太多影响计算精度（对内插计算的贡献程度太小）和处理效率，太少则不能满足内插函数的要求，邻域点的确定一般与具体的内插函数有关，通常认为4～10个点是比较合适的。
邻域数据点的个数常常决定着邻域范围的大小。
邻域内的点数也与采样点的分布密度有关。
（4）采样点的权重，采样点的权重是指采样点对内插点的贡献程度，现今最常用的定权方法是按距离定权，即反距离权。
逐点内插方法由于计算简单，应用比较灵活，内插效率较高，而成为目前生产中常采用的方法。
3.2 距离加权平均内插生成数字表面模型在建立了规则地址格网检索算法的基础上，该文利用逐点内插法中的距离加权平均法来生成数字表面模型（DSM），具体步骤如下。
（1）确定内插点所在的格网单元。
由测区内所有激光采样点X、Y坐标的最大、最小值可以得到测区的范围，再依据采样间隔就可以计算出DSM格网的大小。
（2）规则地址格网检索邻域内的点。
利用距离加权平均法进行内插计算，需要选取与插值点距离最近的若干个点来参加计算。
最简单的方法就是计算内插点与周围采样点的距离，然后从中选出与内插点距离最近的若干点。
这种方法计算量大，影响到插值速度。
