基于点云数据的真三维建模方法研究

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随着科学技术的进步和人类社会的发展,三维激光扫描技术是目前测绘地理信息领域的一个研究热点。由于二维的测绘成果已经制约人们社会生活中的各种需求,再加上数字城市概念的提仪和倡导,使得三维化、虚拟化、实在化成为人们共同追求的目标。相比二维模型,三维模型不仅直观可视效果较好,且可较完整精确表达模型三维信息。这也客观要求数据源必须精确而完整。本文比较系统的阐述了三维激光扫描仪系统的组成(激光测距系统、激光扫描系统和支架系统),其中激光测距技术目前已经相当成熟,且测绘领域的三维激光扫描仪是脉冲测距法TOF。本文做实验采用扫描仪是相位式测距原理的美国Trimble FX延伸到将国外几种常用的三维激光扫描仪品牌参数都列表详尽之。三维激光扫描技术作为新兴的测量技术手段,可以快速直接准确获得地物表面点的三维信息数据,即点云数据。现在逆向工程建模领域正广泛使用这种技术,像电子商务、汽车制造、文物古董和工艺品的复制、医学修复、三维动画、人体测量等。但是这些领域大都离不开地物三维建模,而地物三维建模根据地物形状一般可分为规则形状建模和不规则形状建模。规则形状三维建模也叫传统三维建模,就是在CAD软件中提取地物轮廓线,比较简单、粗略。不规则形状三维建模方法现在较多,且根据不同的建模方法,建模效果随之不尽相同。对此,论文以某市化工厂中办公楼为研究对象,整理了两站测量资料,并对两站点云数据进行了预处理。利用现在较流行的两种建模方法,基于自适应CS-RBF算法的建模方法和基于多尺度CS-RBF算法的建模方法。然后用整理的两站点云数据生成三维模型进行了验证和对比研究。通过对比发现其各有优缺点,但都没法达到真三维的理想模型,于是本文提出一种改进的凸包算法,其最主要思想是将三维问题二维化,因为二维算法思想已相当成熟,所以先将点云数据分层,先处理一层点云数据,然后多次调用凸包算法,层层点云数据都调用多次凸包算法处理,最终达到用户较满意的效果。
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