第6讲-地面三维激光扫描点云与影像配准

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。

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。

武汉点云科技有限公司点云三维数据处理系统[英文名: DY 3D Scanner-LS版本号:V1.0]用户操作手册目录第一章引言1.1编写的目标 (3)1.2术语定义 (3)第二章软件系统概述2.1目标 (4)2.2功能模块 (4)2.3软件运行的软硬件环境 (4)2.4技术特点 (4)第三章软件的安装过程及注意事项3.1软件安装 (5)3.2软件狗的使用 (8)第四章软件的功能描述4.1软件界面 (8)4.2仪器连接 (9)4.3数据采集 (12)4.4数据预处理 (23)4.5产品 (55)4.6数据交换 (71)第一章引言1.1 编写的目标本手册的目的在于为用户介绍DY 3D Scanner-LS系统软件的功能，以及如何正确有效地使用这些功能的操作流程，为用户的操作提供规范化的指导。

1.2术语定义点云三维点坐标集合标靶特殊用途的点的三维坐标影像与点云配准后的相片外业外部作业内业室内作业内方元素相机的数字参数外方元素确定摄影光束在物方的几何关系的基本数据纹理贴图将影像与点云结合形成三维真实景观站点拼接通过坐标系转换关系将多个站点下的点云统一到大地坐标系下DEM 数字高程模型（一种摄影测量学专用的文件格式，分为文本和二进制两种，存储的是一个区域内的高程值）DOM 数字正射影像图（Digital Orthophoto Map,DOM)是以航摄像片或遥感影像（单色/彩色）为基础，经扫描处理并经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，按地形图范围裁剪成的影像数据，并将地形要素的信息以符号、线画、注记、公里格网、图廓（内/外）整饰等形式填加到该影像平面上，形成以栅格数据形式存储的影像数据库。

它具有地形图的几何精度和影像特征。

OBJ 是Alias|Wavefront公司为它的一套基于3D建模和动画软件"Advanced Visualizer"开发的一种标准3D模型文件格式xyz 记录三维坐标系中的x坐标、y坐标和z坐标的一种文本文件格式dxf AutoCAD(Drawing Interchange Format或者Drawing Exchange Format) 绘图交换文件DXF。

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，应用过滤算法剔除原始点云中的错误点和含有粗差的点。

对点云数据进行识别分类，对扫描获取的图像进行几何纠正。

2)数据拼接匹配一个完整的实体用一幅扫描往往是不能完整的反映实体信息的，这需要我们在不同的位置对它进行多幅扫描，这样就会引起多幅扫描结果之间的拼接匹配问题。

三维激光点云在建筑物立面测绘与制图中的应用研究目录1. 内容概述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 研究目标和内容 (6)2. 三维激光点云技术概述 (7)2.1 激光点云技术原理 (8)2.2 激光点云数据采集设备 (9)2.3 激光点云数据处理方法 (11)3. 建筑物立面测绘 (12)3.1 建筑物立面特征分析 (14)3.2 测绘技术要求 (15)3.3 测绘流程和方法 (17)4. 三维激光点云在建筑物立面测绘中的应用 (18)4.1 三维点云数据的获取 (20)4.2 点云数据的预处理 (21)4.3 点云特征提取与建筑物模型重建 (22)4.4 点云数据与实测数据的匹配 (23)4.5 点云数据用于立面测绘的效果评估 (24)5. 建筑物立面制图 (25)5.1 立面制图技术标准 (27)5.2 点云数据转换为平面图 (28)5.3 点云数据在制图中的应用实例 (29)5.4 制图结果的准确性验证 (30)6. 研究案例分析 (32)6.1 案例背景 (33)6.2 案例数据采集与处理 (34)6.3 案例测绘与制图过程 (35)6.4 案例效果与分析 (36)7. 结论与展望 (37)7.1 研究主要成果 (39)7.2 存在问题与不足 (40)7.3 未来研究方向 (41)1. 内容概述随着现代建筑行业的迅猛发展和城镇化进程加速，建筑物复杂性不断提升，传统的测绘方法已经难以满足高精度、高效性要求。

三维激光扫描技术作为一种前沿性的测绘手段，逐渐成为建筑业界中的重要工具。

三维激光点云指的是通过激光扫描技术捕捉空间中无数点坐标而形成的数据集合，每个点包含位置信息和反射强度等信息，能够精确呈现物体表面轮廓和纹理。

与传统测绘技术不同，三维激光技术适用于快速且远处地点的测绘，不受天气影响，能够准确捕捉复杂的建筑细节。

高精度测绘：通过密集的激光扫描点云，可以生成几近毫米级别的精确三维模型。

三维激光扫描仪技术在地形测量中的应用摘要：随着信息技术的发展，三维激光扫描仪以其非接触、快速、大范围获取点云数据等特点在地形测量中得到了广泛的应用。

本文以三维激光扫描仪为例，介绍三维激光扫描仪在地形测量中的应用方法，实践表明，三维激光扫描仪具有扫描速度快、精度高、成本低等优点，能为测绘工作者提供实时、准确的地形信息，为高精度的数据分析提供保证。

在今后的测绘工作中，三维激光扫描仪将会被广泛应用于地形测量中，成为数字化测绘时代测量工作者得力的助手。

关键词：三维激光；扫描仪技术；地形测量；应用1 引言随着现代科技的不断进步，新的测量技术和方法不断涌现，三维激光扫描仪就是其中的一种。

三维激光扫描仪是一种非接触式、快速、大范围获取点云数据的测量仪器，其能够在远距离直接采集物体表面的三维点云数据，并且能够直接获取高精度、高分辨率的空间三维坐标。

其具有高精度、快速、非接触、大范围、非接触等优点，尤其是三维激光扫描仪的非接触性，使得其在地形测量中的应用越来越广泛。

三维激光扫描仪不仅能提供点云数据，还可以提供大量数据信息，如点云模型、点云纹理、点云球体模型等，为地形数据分析提供了丰富的信息。

2 三维激光扫描技术的工作原理2.1 测距原理三维激光扫描技术通过对激光的发射，再对其进行接收，将数据进行处理和计算，从而获得被测物体的三维坐标，实现测量目的。

通过激光测距原理可以得知，测量物体距离的过程主要有两种：一种是接收点到测量物体之间的距离，另一种是目标物体与测量物体之间的距离。

如果要对这两种距离进行准确测量，首先要对激光发射点与激光接收点之间的距离进行精确计算。

三维激光扫描仪系统在进行测距时，将被测物放置于测距机的中心位置上，通过激光发射器发射出两束激光束，再通过其反射到测距机的接收设备中，同时可以看到两个光脉冲信号分别在被测物表面反射。

其中，被测物表面的反射率是指在激光光束照射到被测物表面时，被测物表面会产生多大的反射率，而反射率又是指被测物表面能够反射激光光束的角度，因此可以通过两个激光光斑面积之比来计算被测物体与激光光斑的距离。

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。

测绘技术中点云数据的获取与处理方法导语：随着科技的不断进步，测绘技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。

其中，点云数据的获取与处理是测绘技术中的一项关键工作。

本文将探讨点云数据的获取方法以及处理方法，带您了解测绘技术中点云数据的应用与实践。

一、点云数据的获取方法1.激光扫描测量法激光扫描测量法是一种高精度、高效率的点云数据获取方法。

通过使用激光测距仪，将激光束发射到被测物体表面，并通过接收器接收反射回来的激光束，从而得到点云数据。

这种方法具有非接触、无损伤、高精度的优点，广泛应用于三维建模、地质勘探等领域。

2.摄影测量法摄影测量法是利用摄影测量仪器通过拍摄被测物体的多个角度和位置，从而测量得到点云数据的方法。

通过对不同角度的影像进行匹配和配准，可以得到三维空间中的点云数据。

这种方法适用于大范围的测量，如城市规划、土地利用等领域。

3.结构光测量法结构光测量法是一种通过投射特殊光源模式到被测物体表面，通过相机来捕捉光影变化以获取点云数据的方法。

这种方法具有快速、准确的特点，广泛应用于工业检测、机器人导航等领域。

二、点云数据的处理方法1.点云数据的滤波点云数据通常包含了很多无效或噪声点，需要进行滤波处理。

常用的滤波方法有统计滤波、半径滤波和法线滤波等。

统计滤波通过计算每个点的邻居点的统计信息来去除噪声点；半径滤波通过计算每个点在给定半径内的平均值或中值来去除无效点；法线滤波则通过计算每个点的法线向量来去除异常点。

2.点云数据的配准配准是将多个采集到的点云数据融合成一个整体的过程。

常用的配准方法有ICP（Iterative Closest Point）算法和特征点匹配法等。

ICP算法通过不断迭代优化点云之间的匹配关系，使其最小化距离误差来实现点云配准；特征点匹配法则通过在点云中提取特征点，通过特征点之间的匹配来实现点云配准。

3.点云数据的重建与分析点云数据的重建与分析是将点云数据转化为可视化模型或进行进一步分析的过程。

使用激光扫描仪进行三维测绘的原理和流程在建筑设计、土地测量、城市规划等领域，精确获取三维地形数据是非常重要的。

而使用激光扫描仪进行三维测绘，成为一种常用、高效的测绘方法。

本文将介绍激光扫描仪的工作原理以及测绘流程。

一、激光扫描仪的工作原理激光扫描仪是一种通过发射和接收激光束来获取地形数据的仪器。

它通过发射激光束，经过地面反射后，再由接收器接收反射回来的激光束。

通过分析接收到的激光束的特征，可以得到地面或物体的三维坐标信息。

激光扫描仪的工作原理可以分为以下几个步骤：1. 发射激光束：激光扫描仪通过激光器产生一束高强度的激光束，然后通过光学器件对激光束进行聚焦，使其能够准确照射到目标地面或物体上。

2. 接收反射信号：激光束照射到地面或物体上后，部分激光会被反射回来。

激光扫描仪通过接收器接收反射回来的激光束，并将其转换成电信号。

3. 时刻测量：激光扫描仪在接收到反射信号后，会立即记录下反射时间。

通过测量激光束发射和接收的时间差，并结合激光在空气中的传播速度，可以计算出地面或物体与激光扫描仪的距离。

4. 多方位扫描：为了获取更多的地形数据，激光扫描仪通常会进行多次扫描，从不同的角度照射同一地面或物体。

通过记录不同扫描角度下的测量数据，可以进行三维重建。

二、激光扫描仪的测绘流程使用激光扫描仪进行三维测绘，通常包括以下几个步骤：1. 设计扫描路径：在实际操作之前，需要根据测绘需求和场地条件设计扫描路径。

扫描路径的设计需要考虑地形的复杂程度和激光扫描仪的测量范围，以保证数据的完整性和准确性。

2. 安装设备：在进行测绘工作之前，需要正确安装和校准激光扫描仪。

这包括调整激光束的水平和垂直方向以及设定测量参数。

3. 数据采集：激光扫描仪可以通过手持或安装在机械臂、航空器等载体上进行数据采集。

数据采集过程中，激光扫描仪会按照预设的扫描路径进行操作，记录下每个点的位置和高度信息。

4. 数据处理：采集到的数据通常是海量的点云数据，需要进行处理和整理。