激光扫描点云的线结构提取与应用研究

激光扫描技术的点云滤波与数据处理方法随着科技的不断发展，激光扫描技术逐渐成为了测绘、建筑、制造等领域中不可或缺的工具。

激光扫描通过发送激光束来获取目标物体表面的散射光，并将其转化为点云数据，从而实现对三维空间的精确测量和重构。

然而，在实际的应用过程中，激光扫描技术所得到的点云数据中常常存在一些噪声和无效点，这就需要对点云数据进行滤波和处理，以提高数据质量和准确性。

点云滤波是激光扫描技术中非常重要的一步，其目的是在保留目标物体几何形状和结构的前提下，消除多余的噪声点和无效点。

常用的点云滤波方法包括统计滤波、半径滤波、体素滤波等。

统计滤波是一种基于统计学原理的滤波方法，其核心思想是利用点云数据的统计特性来判断噪声点和有效点。

常用的统计滤波方法有高斯滤波和中值滤波。

高斯滤波通过计算每个点的邻域点的加权平均值来滤除噪声点，而中值滤波则通过将每个点的邻域点排序，然后取中值来消除噪声点。

统计滤波方法适用于小范围的噪声去除，但对于存在大范围噪声的点云数据效果有限。

半径滤波是一种基于点云数据密度的滤波方法，其核心思想是通过计算每个点的邻域点的数量来判断噪声点和有效点。

半径滤波方法根据用户设定的半径参数，对每个点的邻域点进行统计，若邻域点数量小于一定阈值，则判定该点为噪声点。

半径滤波方法能够有效地去除局部密度不均匀的噪声点，但对于尺度变化较大的场景效果可能较差。

体素滤波是一种基于点云数据分割的滤波方法，其核心思想是将点云数据划分为一个个小的体素，通过对每个体素内的点进行统计来判断噪声点和有效点。

体素滤波方法可以有效地滤除大范围的噪声点，但对于细节信息的保留较差。

除了点云滤波之外，激光扫描技术中的点云数据还需要进行数据处理，以提取出目标物体的特征和信息。

常用的点云数据处理方法包括特征提取、曲面重构和点云匹配等。

特征提取是指从点云数据中提取出有意义的特征信息，常用的特征包括表面法向量、曲率、高斯曲率等。

特征提取可以用于目标物体的识别、分割和配准等应用，是点云数据处理中非常重要的一步。

三维激光点云解算和裁剪简介三维激光点云解算和裁剪是一种用于处理激光扫描数据的技术。

通过使用激光扫描仪，可以获取到大量的点云数据，这些数据可以表示物体或环境的三维形状。

然而，原始的激光点云数据通常非常庞大且杂乱，需要进行解算和裁剪以提取有用的信息。

本文将介绍三维激光点云解算和裁剪的原理、方法以及应用领域。

我们将从以下几个方面进行详细讨论：1.三维激光扫描技术简介2.三维激光点云解算方法3.三维激光点云裁剪方法4.应用领域和案例分析1. 三维激光扫描技术简介三维激光扫描技术是一种通过使用激光束对目标物体或环境进行扫描来获取其三维形状信息的方法。

通常使用的设备是激光扫描仪，它可以发射激光束并测量激光束与目标物体表面之间的距离。

通过旋转或移动激光扫描仪，可以获得目标物体或环境的多个视角的点云数据。

三维激光扫描技术在建筑、工程、地质勘探等领域得到了广泛应用。

它可以用于建筑物测量、地形测绘、工业设计等方面。

2. 三维激光点云解算方法三维激光点云解算是指根据从激光扫描仪获取到的点云数据，计算出目标物体或环境的三维形状信息的过程。

常见的解算方法包括：2.1 最小二乘法最小二乘法是一种常用的解算方法，通过最小化点云数据与拟合模型之间的误差来估计模型参数。

对于简单的几何形状，如平面、直线或圆形，可以使用最小二乘法进行解算。

2.2 迭代最近点法迭代最近点法是一种基于迭代优化的解算方法。

它通过不断调整模型参数，并将模型投影到点云上，计算点云中每个点到模型的距离，并根据距离调整模型参数。

通过多次迭代，可以得到最佳的模型参数估计。

2.3 随机采样一致性（RANSAC）随机采样一致性（RANSAC）是一种鲁棒的解算方法，它通过随机选择少数点来估计模型参数，并计算其他点与该模型的拟合误差。

如果误差小于给定阈值，则将这些点标记为内点，并使用内点重新估计模型参数。

重复执行这个过程，直到找到最佳的模型参数。

3. 三维激光点云裁剪方法三维激光点云裁剪是指根据特定需求对原始点云数据进行剪裁，只保留感兴趣区域或有用信息的过程。

三维点云数据中的形状特征提取一、三维点云数据概述三维点云数据是现实世界中物体表面或空间的点的集合，每个点包含其在三维空间中的坐标信息。

这种数据形式广泛应用于计算机视觉、机器人学、地理信息系统等领域。

三维点云数据的获取通常通过激光扫描、结构光扫描、立体视觉等技术实现。

点云数据的特点是能够精确地反映物体的几何形状和空间位置，但同时也伴随着大量的数据点，这给数据处理和分析带来了挑战。

1.1 三维点云数据的获取三维点云数据的获取方法多样，包括但不限于以下几种：- 激光扫描：通过发射激光束并接收其反射回来的光，计算光束飞行时间或相位差来确定物体表面点的三维坐标。

- 结构光扫描：投射特定的光条纹或光点阵列到物体表面，通过摄像头捕捉到的图像与已知的光模式进行匹配，计算出物体表面的三维坐标。

- 立体视觉：利用两个或多个摄像头从不同角度观察同一物体，通过三角测量法计算出物体表面的三维坐标。

1.2 三维点云数据的特点三维点云数据具有以下特点：- 高密度：能够提供物体表面的高密度采样，精确反映物体的细节。

- 无序性：点云数据中的点是无序排列的，没有固定的组织结构。

- 大数据量：由于高密度采样，点云数据通常包含大量的点，数据量庞大。

- 多维度：除了三维坐标信息，点云数据还可以包含颜色、强度、法线等多维度信息。

二、形状特征提取的重要性形状特征提取是从三维点云数据中识别和提取出能够代表物体形状的关键信息。

这些特征对于物体识别、分类、建模等任务至关重要。

有效的形状特征提取能够减少数据处理的复杂性，提高算法的效率和准确性。

2.1 形状特征提取的应用场景形状特征提取在多个领域有着广泛的应用，包括：- 物体识别：通过比较物体的形状特征来识别和分类不同的物体。

- 机器人导航：提取环境中的障碍物形状特征，帮助机器人进行路径规划。

- 医学影像分析：从医学扫描数据中提取形状特征，辅助疾病诊断和手术规划。

- 文物保护：提取文物的形状特征，用于文物的数字化存档和修复。

J ournal o f E ngineering G eology工程地质学报1004-9665/2007/15(03)-0428-05三维激光扫描技术获取高精度DT M的应用研究*董秀军(成都理工大学地质灾害防治与环境保护国家专业实验室成都610059)摘要三维激光扫描技术又被称为实景复制技术,是测绘领域继GPS技术之后的又一次技术革命,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。

本文将以一工程边坡为例讨论利用三维激光扫描技术快速获取数字地形模型的方法,着重论述三维点云数据的获取、拼接、坐标校正、去噪及数字高程模型的生成方法,由此得出在一定空间范围内利用三维激光扫描技术快速获取高精度高分辨率的数字地形模型具有可行性。

关键词三维激光扫描点云数字地形模型数字高程模型中图分类号:P285.4+3文献标识码:ARE S EARCH ON APPL ICATI ON OF3D LAS ER S CANN I NG TECHNOLOGY I N ACQU I R I NG DT M W ITH H I GH ACCURACY AND RES OLUTI ONDONG X i u j u n(T heN ational Laboratory of G eological H azard Preventi on&G eolog ical Environ m ent P rotection,Chengdu U ni ver sity of T echnology, Chengdu610059)Abst ract The three-d i m ensional laser scan technology.a lso na m ed the rea l-life scenery duplica ti o n techn i q ue, is ano t h er i m portan t techno l o g ica l revo l u ti o n i n survey i n g and m appi n g field a fter the G lobal Position Syste m(GPS) techno l o gy.It has h i g h effic iency and h i g h prec isi o n.The three-d i m ensional po i n t c l o ud data of the scanned ob-ject surface can be acqu ired by usi n g the t h ree-di m ensional laser scan technology.Therefore,the techno logy can be used i n ga i n i n g dig ita l terra i n m odels(DTM)w ith high accuracy and resolution.This paper w ill d i s cuss the m ethod o f usi n g the techno l o gy in quick l y gaining DTM.A cut slope pro j e ct is used as exa m ple.The m ethod i n-cludes acqu iri n g,align i n g,coor d i n ate ad j u sting,,de-no ising and for m ati n g o f digita l elevati o n m ode.l It i s feas-i b ility that the high accurate and reso l u ti o n d i g ital terrain m odel can be acquired usi n g the technology w ithin certa i n space.K ey w ords3D laser scann i n g syste m,Po int c l o ud,D i g ital terrain m ode,l D ig ita l elevati o n m ode,l Slope eng-i neer i n g*收稿日期:2007-03-14;收到修改稿日期:2007-04-10.作者简介:董秀军,主要从事地质工程方面的试验与研究工作.Em ai:l dongzb2002@to m.co m1引 言三维激光扫描技术是一门新兴的测绘技术,又称/实景复制技术0,能够完整并高精度地重建扫描实物及快速获得原始测绘数据。

基于点云数据的树木骨架线提取研究李杨;李秀峰【摘要】为了构建树木骨架线,利用三维激光扫描仪对树木扫描得到点云数据,以此为数据源,利用Geomagic软件去噪配准后构建树木三维模型,对树木主干、枝干分割后,利用Excel对点云数据进行微分后计算出每一小段的重心即骨架点,最后基于单源最短路径算法来构建出树木的骨架线,实验证明该方法简单可行,对树木三维建模以及林业研究有重要的意义.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】3页(P53-55)【关键词】三维激光扫描;点云数据;骨架线;单源最短路径算法【作者】李杨;李秀峰【作者单位】安徽理工大学测绘学院, 安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN249;S758树木骨架在树木研究中发挥着重要作用，它不仅是树木三维几何造型构建的基础，而且对计算机图形学、景观设计、精准林业等领域研究具有重要意义[1]。

目前，树木骨架线的构建通常是从图像处理的角度出发，只是片面地考虑点云数据，提取出来的骨架线也只是单纯地反映树木某一侧的形状，难以描述树木真正的参数[2]。

笔者利用三维激光扫描仪对树木进行扫描，得到树木的点云数据，去噪配准后建立树木的点云模型，将树木主干、枝干分割分块，利用Excel软件对分块的点云数据微分，计算微分后每一小区间的重心坐标，借以代替该小区域内树木的骨架点，最后利用单源最短路径算法将各个骨架点连接，构成该树木的骨架线。

针对树木建模的研究已经有几十年的历史。

早期，研究者们根据植物生长特性，通过研究植物生长规则和形态特征，用计算机近似模拟出各种植物的三维模型，其中比较有代表性的方法有基于分形的方法、粒子系统、基于二维枝干草图等。

这些方法只是模拟出了与现实形状相似的三维模型，并利用相应的计算机软件通过调整大量的参数生成需要的树木模型。

该模型实际上只是模拟的三维模型，并不足以代替真实树木。

详述点云和像数据的采集与处理三维激光扫描技术是近年来国内外测绘领域研究的热点，自20世纪90年代出现后，已被应用到测绘工程、結构测量、文物古迹保护、娱乐等多个领域。

与传统全站仪单点测量方式相比，三维激光扫描能在短时间内获取大量目标点，数据精度高，能够很好的满足建筑三维建模对原始测量数据的需求，还提高了外业数据采集的效率。

城市建筑三维模型是数字城市的基础建设内容之一。

如何利用三维激光扫描技术快速完成城市建筑现状数据的采集并完成三维建模是目前亟需解决的问题。

本文将介绍如何结合三维激光扫描与摄影测量技术，进行建筑三维模型制作。

一、三维激光扫描原理地面三维激光扫描系统主要由激光扫描仪、控制器、电源和软件等组成。

其中激光扫描仪的主要构造包括激光测距仪和一组可以引导激光并以均匀角速度扫描的反射棱镜。

通过记录激光束从发射到反射回的时间差或相位差可以计算出测站到扫描点的斜距S;在加上测量出的扫描水平和垂直方向角α和θ，就可以算出每个扫描点与测站的空间相对坐标了。

如果测站点的空间坐标是已知的，那么就能够最终算出所有扫描点的三维空间坐标[1]。

图1 三维激光扫描中点坐标计算原理二、数据采集与处理（一）控制点测量在对建筑物进行扫描之前，要先对测区进行踏勘工作。

为后期数据处理提供点云配准和定向的参数，需要利用RTK测量图根控制点的坐标。

（二）外业激光扫描与影像采集外业激光扫描通常按照布设控制网进行静态扫描。

由于扫描时其他物体遮挡，需要从多个站点进行扫描，同时利用靶标，在后期拼接出完整的建筑物点云[2]。

对有测量控制点的扫描，需要两个已知位置的靶标，就能确定点云在坐标系中的位置。

同时，利用数码相机拍摄建筑物影像照片，重点对扫描时被遮挡的部分如屋顶处进行详细拍摄。

（三）点云拼接与影像配准初始的点云仅具有距离、回波值、回波强度等信息，在点云定向之后才能算出它们的坐标信息。

由于扫描获得的每一站数据都是以扫描仪位置为原点的局部坐标系[3]，所以需要进行点云拼接，将它们转化到同一坐标系中。

激光扫描点云的体素化方法研究xxx摘要：三维激光扫描技术越来越多地用于重建扫描场景三维模型和感知周围环境。

但是在扫描过程中，被遮挡的区域没有扫描数据，表现为扫描场景中的空洞区域，这妨碍了对扫描数据进行三维构网。

此外，即使经过三维构网，依然要进行诸如补洞的编辑工作，使得后期处理十分繁琐。

除了使用三维构网以外，三维场景也可以使用体素（voxel）进行建模。

基于体素的三维重建的关键问题是点云的体素化，本文尝试使用体素对三维场景进行建模，并提出一种建立初始体素的三维建模方法，实验证明该方法能准确、形象、真实得表现被扫描物体，并且能很好的填补扫描场景中的空洞区域，使三维模型看起来接近于实物，本文的研究结果对于激光扫描数据用于扫描场景的自动三维重建具有实践意义。

关键词：激光扫描；体素化；初始体素；三维模型A Research on Voxelization of LiDAR Point CloudsAbstract:3D laser scanning technology is increasingly used to reconstruct three-dimensional models of the scanning scene and sensing surroundings. However, the obscured area can not get point cloud data, and it is difficult for reconstructing the three-dimensional models by using triangulated irregular network. Moreover, even after reconstructing by the triangulated irregular network,empty regions devoid of points are typically covered by the resulting surface, provided that there are points available outside the regions that can be connected, and it is inconvenience for post-processing. In addition to using triangulated irregular network, three-dimensional models can also reconstruct by using voxels. The key question voxel-based three-dimensional reconstruction is the voxelization of the point clouds, this paper attempts to use voxels to reconstruct three-dimensional models and establish the initial voxel. This research show the method that can make the three-dimensional models accurately, it can fill the empty regions. The result of this experiment has practical significance for the laser scanning data reconstructing..Key words: LiDAR; voxelization;initial voxel ;3D models目录1引言 (1)1.1研究意义和背景 (1)1.2 三维激光扫描技术应用领域 (1)1.3 国内外研究现状 (2)2 体素及体素化的概念 (4)3 使用体素进行三维建模的应用实例 (4)3.1 数据 (4)3.2 Bresenham算法的三维实现 (5)3.3建模过程 (6)3.3.1 数据提取 (6)3.3.2 三维模型构建 (7)4 结论与展望 (11)参考文献 (12)附录 (14)1引言1.1研究意义和背景数字城市是未来城市发展的趋势，构建三维城市模型则是其中必不可少的内容与步骤，是建立数字城市重要的基础之一[1]。

:*>104论文/THESIS基于三维激光扫描开挖隧道掌子面信息采集提取技术及工程应用滑彬(中电建冀交高速公路投资发展有限公司，河北石家庄050000)摘要：本文采用三维激光自动化采集及信息提取系统，对河北省太行山高速公路邯郸段东坡隧道项目开挖掌子面信息进行采集。

项目采用Halcon等软件对点云数据进行预处理，构建掌子面三角网格三维模型，通过K-均值方法、生长算法、测线法分别提取掌子面产状、识别掌子面迹线、得到迹线间距，从而为围岩分级与稳定性分析提供依据。

关键词：三维激光扫描；点云数据；三维模型；K-均值；生长算法；测线法一、引言隧道内地质勘察能够预测隧道开挖面前方地质条件，为判断隧道围岩稳定性提供地质依据，是隧道能否实现安全建设的重要前提。

由于传统的人工地质素描法危险性较高、效率较低，且易受人为主观因素影响，难以达到快速、客观、充分地提取地质信息的目的，因此，本文引入基于自动化采集及信息提取系统，对河北省太行山高速公路邯郸段东坡隧道项目开挖掌子面信息进行采集，并利用提取指标为隧道围岩分级与稳定性分析提供依据。

二、数据采集采用Leica ScanStation P30激光扫描仪，设置其测距精度达1.2mm+10ppm,测角精度达士8s。

进行隧道掌子面扫描时，需将激光扫描仪架立于掌子面正前方10m左右，按照测平水平，不断调整支架直至顶部呈水平布置，后固定好脚架，并设置掌子面区域的扫描角度，对测区掌子面进行高密度扫描。

整个掌子面的扫描完成用时大约为3〜5min。

三、点云数据预处理(―)点云数据去噪、重采样通过三维激光扫描获得的点云呈密集分布且含有大量噪声。

此状态下，若直接对点云进行三角剖分，三角网上将会产生大量空洞和重叠，因此，笔者选择采用移动最小二乘法(Moving Least Squares，MLS)来剔除噪声。

去除噪声后，三角网更加光滑，且空洞也明显减少。

去噪处理前后的三角剖分对比如图1所示。

测绘技术中的三维数据获取与处理近年来，随着科技的不断发展和创新，测绘技术在各个行业中的应用也日益广泛。

其中，三维数据的获取与处理是测绘技术的重要组成部分。

本文将探讨测绘技术中三维数据的获取方法以及其处理技术的应用。

一、激光扫描在三维数据获取中的应用激光扫描技术是目前三维数据获取中最常用的方法之一。

通过使用激光仪器对目标物进行扫描，可以快速、准确地获取大量三维点云数据。

这些点云数据可以用来构建三维模型，进而用于地形分析、建筑设计等方面。

在激光扫描过程中，需要考虑到不同的环境因素对数据获取的影响。

例如，光线的强弱、物体的反射率以及扫描仪的工作原理等因素都会对数据的质量产生影响。

因此，扫描仪的安装和校准以及扫描的细节设置是至关重要的。

二、测绘技术中的摄影测量方法除了激光扫描技术外，摄影测量方法也是获取三维数据的重要手段之一。

通过使用航空摄影或地面摄影，可以获得大范围的三维数据。

对于航空摄影来说，无人机的应用使得数据的获取更加灵活和便捷。

在摄影测量中，数据的处理是非常关键的。

首先需要进行图像的预处理，包括图像校正、边缘提取等。

然后，通过解算相机的内外方位元素，可以将图像上的像点坐标与物方坐标建立联系，从而获取三维空间中的坐标点。

三、三维数据处理中的点云配准与拼接获取到的三维点云数据往往需要进行配准和拼接处理，以获得更完整的三维模型。

在配准过程中，通常采用ICP（Iterative Closest Point）算法，通过迭代的方式寻找点云之间的最佳匹配，以实现点云的对齐。

拼接过程中，需要对不同点云之间的重叠区域进行匹配和融合。

这涉及到点云的滤波、法线计算以及纹理贴图等技术。

通过这些处理，可以将多个点云拼接成一个完整的三维模型，并进一步应用于地理信息系统等方面。

四、三维数据处理中的特征提取与分析在获得完整的三维模型之后，需要进一步进行特征提取和分析。

这在城市规划、地貌分析等领域具有重要的应用价值。

例如，通过提取建筑物的轮廓线，可以进行建筑物的量测和分类；通过分析地形的高差和坡度，可以进行地形的等高线生成和坡面分析等。