




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。
构建三维模型的方法
目前物体的建模方法,大体上有三种:第壹种方式利用三维软件建模;第二种方式通过仪器设备测量建模;第三种方式利用图像或者视频来建模。
三维软件建模
目前,在市场上可以看到许多优1秀建模软件,比较知1名的有3dmax,
softimage, maya,地面三维激光扫描,ug以及autocad等等。它们的共同特点是利用一些基本的几何元素,如立方体、球体等,通过一系列几何操作,如平移、旋转、拉伸以及布尔运算等来构建复杂的几何场景。利用建模构建三维模型主要包括几何建模(geometric modeling)、行为建模(kinematicmodeling)、物理建模(physical modeling)、对象特性建模(object behavior)以及模型切分(model segmentation)等。其中,几何建模的创建与描述,是虚拟场景造型的重点。
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。
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