三维激光扫描点云数据处理及应用技术lw

ｓｕｒｆａｃｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｋ－ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ
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鸯京理工大学硕士学位论文
三维激光扫描点云数据处理及应用技术
１绪论
１．１选题背景及研究意义
１．１．１选题背景
近几十年来，计算机图形学得到了迅速发展。随着计算机图形学的发展，一些相关 技术也相继出现或在原有基础上有了长足进步。虚拟现实、数字城市、数字博物馆、逆 向工程等新名词相继出现并开始进入应用阶段。这些技术都不可或缺的需要进行三维几 何建模，而传统的ＡｕｔｏＣＡＤ、３Ｄ Ｍａｘ、ＭＡＹＡ等建模工具已经逐渐不能胜任人们对复 杂曲面物体的建模需要，由此三维激光扫描技术应运而生。
Ｔｈｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｓ ｏｆ ｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ ａｒｅ ａｌｗａｙｓ ｎｅｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｋ－ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｌ‘ｇｈｂｏｒｓ ｏｆｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ ｂｕｔ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｋ－ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ
在文物保护、虚拟现实、影视特技、工业生产、刑事侦查、三维传真和雕塑制作等 领域三维扫描技术都已经开始投入应用。
某些特殊场合，三维扫描仪还具有独特的、不可替代的作用。比如测量比较柔软的 物体，用传统的接触测量方法，很可能在测量时使物体变形，从而使测量结果不精确； 而许多非接触式的三维扫描仪以激光为测量媒质，不会引起物体表面的变形和损伤。
在软件平台方面，各类ＣＡＤ软件都陆续推出３Ｄ功能，３Ｄ ＧＩＳ系统也是一个研究热 点。美国最先进的数字城市平台已经成功建立了数字费城，并且将推出适用于个人ＰＣ、 ＰＤＡ、车载、手机无线通信等不同平台的产品．其数据采集由机载三维扫描仪和地面三 维扫描仪配合完成，城市模型逼真度很高，并且搭载了丰富的城市综合信息数据库，具 备比较完整的实时交互式数字城市的功能。
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南京理工大兰硕士学位论文
三维激光扫描点云数据处理及应用技术
Ｉｍａｇｅ）Ⅳ】．任意网格首先被自动地切割成单独的一片开网格，这个开网格被参数化到一个 单位矩形内。所有的网格表面信号（如顶点位置、法向量和颜色）都可以被均匀采样成图 像，这种图像可以用传统图像压缩方法（如小波技术）来压缩。
由于三维扫描仪对一个物体的扫描需要在若干个位置分几次进行，因此如何把不同 视点得到的点云数据统一到一个坐标系中，也就是多视点云的拼接问题也成为研究的热 点。ＩＣＰ（ｈｔｅｒａｆｉｖｅ ｃｌｏｓｅｄ ｐｏｉｎｔ）算法是目前解决多视拼接问题的一种基本算法。在基本ＩｃＰ 算法的基础上，又提出了很多改进的ＩＣＰ算法，主要解决算法的准确度和运行速度的问题。 拼接算法主要分为两大类，一类是基于点的拼接，一类是基于特征线、面的拼接。
ＵＳｅ ｔｈｅｓｅ ｔｗＯ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｓ ｔＯ ｓｉｍｐｌｉｆｙ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ ａｎｄ ｇｅｔ ｇｏｏｄ ｒｅｓｕｌｔｓ．
Ｗｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅ ｔｈｅ ｄｅ，Ｊｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｎｄ ｈａｒｄｗａｒｅ ｗｈｉｃｈ ａＩｅ ｕｓｅｄ ｔＯ ｓａｍｐｌｅ ３Ｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｎｆｏｒｍａｄｏｎ ｏｆ ｒｅａｌ ｏｂｊｅｃｔｓ．Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｙｐｅ Ｒｉｅｇｌ ＬＭＳ—Ｚ２１０ｉ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｅｒ ｗｅ ｇｅｔ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ ｄａｔａ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｗｅ．ｍａｋｅ ｔｅｘｔｕｒｅｄ ｐｏｌｙｇｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｒｏｍ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ．Ｗｅ ａｎａｌｙｚｅ
ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ３Ｄ ｌａｓｅｒ ｃｓａｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃｕｌｐｔｕｒｅ ａｎｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｉｅｌｄｓ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：３Ｄ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎ ｕｎｏｒｇａｎｉｚｅｄ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ
１．１．２研究意义·
目前，欧洲、美国、加拿大、澳大利亚、日本等国的几十家高技术公司开展了对三 维扫描技术的研究开发，已经形成了较大规模的产业．其产品在精度、速度、易操作性 等方面都达到了较高的水平。反观国内三维扫描技术的研究和应用情况不容乐观。由于 缺乏资金的支持，因此很多国内的研究机构侧重于理论研究，把三维扫描技术应用于工 程的比较少．
ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｓ’ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｌｅ ｎｏｔ ｈｉｇｌｌ ｅｎｏｕｇｈ ｔＯ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄａｔａ ｔｙｐｅ ｏｆ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ｔＷＯ ｆａｓｔ Ｋ—ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｓ：ｐａｒａｍｅｔｅｒ ａｄｊｕｓｔａｂｌｅ ｓｉｎｇｌｅ ａｘｅｓ ｓｒａｒｃｈｉｎｇ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ａｎｄ耐ｔｈｒｎｅｄｃ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｏｒｔｏｎ－ｃｏｄｅ ｏｆ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ．Ｗｅ
．
点云数据处理技术是以上软件实现中的核心算法，其研究大致始于上世纪８０年代。 点云数据的处理的关键技术主要包括点云网格化、多视点云拼接、点云模型的简化及多 分辨率表示等。
点云的表面重建算法研究起步较早。Ｂｏｉｓｓｏｎｎａｔ在１９８４年首先提出了基于三维点集的 Ｄｅｌａｕｎａｙ－－角剖分来重建表面的算法‘２】；Ｃｈｏｉ等在１９８８年提出了主要应用于凸表面重建的 系列算法【３】；Ｈｏｐｐｅ等在１９９２年提出更为通用的离散点集表面重建算法，该方法定义了带
ｒｅａｌ ｓｕｒｆａｃｅ ｏｆ ｏｂｊｅｃｔｓ ｆｒｏｍ ｔｈｉｓ ｋｉｎｄ ｏｆ ｄａｔａ．Ｃｏｍｐａｒｅ ｗｉｔＩｌ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｗａｙｓ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｒｄ ｕｓｉｎｇ ｎｏ－ｔｏｕｃｈｉｎｇ ｉｎｅａｓｌｌｌ－ｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｗｉｔｈ ３Ｄ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｗｅ ｃａｎ ｇｅｔ
南京理工大学 硕士学位论文 三维激光扫描点云数据处理及应用技术 姓名：袁夏 申请学位级别：硕士 专业：系统工程 指导教师：王建宇
20060601
南京理工大学硕士学位论文
三维激光扫描点云数据处理及应用技术
摘要
采用三维激光扫描技术可以直接得到真实物体表面的空间采样点，即点云数据， 利用点云数据即可以重构三维物体表面。这种建模方法采用非接触测量，速度快，精 度高，真实感强，不受表面复杂度影响。三维扫描及相关数据建模技术近十几年来发 展迅速，在很多领域已经投入工程应用。
不同于传统的建模手段，三维激光扫描仪采用非接触的测量方法，直接得到真实物体 表面的采样点，即点云数据，利用点云数据即可以重构出任意曲面。这种方法不受曲面复 杂度影响，表面采样密度足够的话可以达到很高的重构精度，因此三维扫描及相关数据 建模技术近十几年来发展迅速。
由于三维扫描技术具有独特的优势，所以近二十多年来人们对其进行了大量的研究。 １９６５年，Ｌ．Ｒｏｂｅｒｔ在他的论文。二维物体的机器感知”中提出了利用计算机视觉技术获 取物体三维信息的可能性，这标志着三维扫描技术新纪元的开始。后来，人们相继提出 了一些三维扫描的方法，但是因为计算机视觉技术对电子器件、计算机性能、图象采集 设备等要求很高，而当时又达不到这个条件，所以直到８０年代后，随着相关技术的发展， 三维扫描技术才逐渐形成产业化。
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ ｋｅｙ ｔｅｃｌｍｏｌｏｇｙ ｏｆ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒａｎｇｅ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ，ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ，ｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍｏｄｅｌｓ．
近年来，随着网络传输的需要，如何利用有限的带宽在网络上传输三维模型的问题 同样引起了一些学者的兴趣，主要研究方向是三维模型的网络渐进传输。针对点云和网 格模型对模型进行ＬＯＤ处理是渐进传输的一种重要实现方法。
：工程应用方面，本论文较全面的总结了目前三维信息获取技术软硬件发展现状。 使用奥地利Ｒｉｅｇｌ公司出品的ＬＭＳ．Ｚ２１０ｉ型地面三维激光扫描仪完成空间数据获取， 并针对不同应用进行点云数据后期建模。通过实例分析三维激光扫描技术在雕塑、单 体建筑和大规模复杂结构古代建筑群应用领域的优点及局限性，总结使用三维激光扫 描仪建模的经验。
点云数据的一大特点就是数据量庞大，因此得到的三维模型经常包含很多冗余信息， 如何对模型进行简化也是一个重要的研究领域【ｌ研。模型简化算法其一是原始点云的简化 算法；其二是三角网格的简化，即在确保重建表面精宣的基础上用尽量少的三角形建立 模型，减少模型数据量。另一方面，也有很多学者着眼于模型的多分辨率表示，用 ＬＯＤ（１ｅｖｄ ｄｅｔａｉｌ）的思想同样起到减少数据量的作用。
ｆａｓｔｅｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｓｐｅｅｄ，ｈｉｇｈｅｒ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈｉｒｄ ｄｉｍｅｎｓｉｏｉｌ ｔｈａｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｗａｙｓ． ３Ｄ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎ ａｎｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｆａｓｔ ｓｉｎｃｅ １９８０ｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｃｅｎｔｕｒｙ． Ｔｏｄａｙ ｉｔ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｕｔ ｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｍａｎｙ ｆｉｅｌｄｓ．
本论文根据点云数据重建过程中的建模流程总结点云数据处理中的关键技术，包 括多视点云拼接算法、点云网格化算法、模型简化算法及多分辨率表示等，并对平 面剖分算法进行仿真实验。
点云简化和网格化算法中常常需要得到散乱点云的局部拓扑信息，其中置近邻 是最常用的。以往的置近邻搜索算法面向点云数据的比较少，搜索效率不能适应海 量点云数据，针对这个问题，本论文研究了点云数据置近邻搜索算法，提出两种针 对点云数据的快速置近邻搜索算法：可变参数单坐标轴搜索算法和基于Ｍｏｒｔｏｎ码的 置近邻搜索算法。论文结合实验数据分析算法效率。将这两种足近邻搜索算法应用于 点云数据简化，取得较好效果。
方向的距离函数【ＩＪ；ＢａＮ等在１９９５年利用口．形状来构造有方向的距离函别５】，从而建立
表面，取得了很好的重建效果；Ｏｂｌｏｎｓｅｋ和Ｇｕｉｄ在１９９８年（６１提出一种基于离散点集表面重 建的快速算法，这种算法速度快，但是对采样数据的要求很高，使用场合受到很大限制。
２００２年，Ｇｍ等提出了一种新的三维几何模型处理方法一几何图像（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ
本课题的研究旨在通过获取真实场景的几何与纹理数据建立三维模型，摸索出三维 扫描建模的流程，积累场景建模经验，并研究点云数据处理中的关键技术，学习国外在 三维扫描领域软硬件方面经验，让三维扫描技术早日在我国全面投入使用。
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硕士论文
１．２三维扫描技术应用领域
三维扫描技术能获得物体表面点的三维坐标信息，它属于一种立体测量技术．与传 统测量技术如坐标测量机（ＣＭＭ）相比，它能完成对复杂物体的测量，特点是非接触、精 度高、速度快，能大幅节约时间和成本，并且其测量数据通用性比较强。这些优势使三 维扫描技术得到了广泛的应用。
关键诃，三维激光扫描 散乱点云三维表面重建置近邻
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硕士论文
ＡｂLeabharlann Baiduｔｒａｃｔ
Ｗｅ Ｃａｌｌ ｇｅｔ ｓａｍｐｆｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｒｅａｌ ｏｂｊｅｃｔｓ’ｓｕｒｆａｃｅ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ３Ｄ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｅｌ＇．Ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｆ
ｔｈｅｓｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ａｆｅ ｃａｌｌｅｄ ｕｎｏｒｇａｎｉｚｅｄ ｃｌｏｕｄ ｐｏｉｎｔｓ ａｎｄ ｗｅ Ｃａｌｌ ｒｃｃｏｎｓｌｌ＂ｕｃｔｉｏｎ ｔｈｅ
１．３国内外研究现状
国外三维扫描设备目前已有较多的产品广泛应用于机械加工，数字城市建模等领域， 根据扫描仪使用方式和应用领域又分为手持式、台式、地面以及机载扫描仪等。欧美精 度最高的台式扫描仪扫描精度可以达到十几个微米，得到的点云密度甚至超过人眼的分 辨率，工作时同时使用三色激光扫描得到真彩色点云数据。这种点云模型已经不需要进 行网格化，但是模型数据量庞大，比较适用于小件并且珍贵的文物建模。