




三维激光扫描技术的数据处理
利用三维激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维几何模型时,不同的应用对象、不同点云数据的特性,三维激光扫描数据处理的过程和方法也不尽相同。概括地讲,整个数据处理过程包括数据采1集、数据预处理、几何模型重建和模型可视化。数据采1集是模型重建的前提,数据预处理为模型重建提供------的点云数据,降低模型重建的复杂度,提高模型重构的精1确度和速度。数据预处理阶段涉及的内容有点云数据的滤波、点云数据的平滑、点云数据的缩减、点云数据的分割、不同站点扫描数据的配准及融合等;模型重建阶段涉及的内容有三维模型的重建、模型重建后的平滑、残缺数据的处理、模型简化和纹理映射等。实际应用中,应根据三维激光扫描数据的特点及建模需求,选用相应的数据处理策略和方法。
三维扫描仪的分类,倾斜摄影,大体分为:接触式三维扫描仪和非接触式三维扫描仪。其中非接触式三维扫描仪又分为光栅三维扫描仪(也称拍照式三维描仪)和激光扫描仪。而光栅三维扫描又有白光扫描或蓝光扫描等,激光扫描仪又有点激光、线激光、面激光的区别。
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。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。
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