




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,点云采集拼接,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。
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。
目前应用的逆向数据采1集技术有几种,例如,法国mensi三维激光扫描技术是三维重构技术进化链中的1新应用技术。它与传统的技术手段不同。此前已有的传统技术包括:
1.离散单点采1集三维坐标,如三坐标测量仪、三坐标---仪、三坐标测量机、经纬仪等。其不足之处是:对于需要---点云采1集的复杂结构面、体等,数据采1集存在困难。
2.基于二维的光学照相原理,然后用三维软件推拟三维模型(即从二维到三维),如近景照相测量等。其不足之处是:存在光学固有变形误差、景深不够、实物表面预处理、基准点设置后三角平面错位、二维照相转换及间接数据的不确定性等困难。
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