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点云处理与三维建模技术的原理和应用
1引言
随着图形应用技术的飞速发展,二维数据已经无法满足现代信息技术领域应
用的需求,三维信息能更加直观地描述真实世界,因此如何快速获取并利用三维
信息成为了新的研究目标。
图1-1从二维图像到三维模型
经过不断探索,学者们相继提出通过立体视觉、结构光等多种方法提取三维
信息,而激光雷达的出现更是为快速、主动、大量、实时、直接地获得被测目标
在三维空间中的立体信息提供了重要的技术支持。
激光雷达是二十世纪六十年代发展起来的一种新兴的探测设备,集成了激光
测距技术、计算机技术、三维数字化技术等多项高新技术。激光雷达通过测量角
度、距离等位置信息以直接获得目标物体的三维坐标,从而达到提取三维信息并
实现三维重构的目的,是一种新型高效的三维空间信息获取设备。激光雷达除了
在速度和精度上有很大优势,同时采用非接触的方式采集目标对象的表面属性点
信息,不会导致物体表面发生形变或损坏,因而它在三维激光扫描领域取得了广
泛应用。激光雷达适用于扫描各种复杂的空间场景,它能完整地采集到真实场景
中结构复杂、表面不规则的物体的三维数据,并通过计算机设备对数据进行展示、
精简、拼接、重构等处理。
通过激光雷达扫描采集到的离散空间点集呈点状分布,因此被称为点云数据。
虽然点云数据的结构十分简单,但是它却可以精确描述出具有复杂的几何结构和
细节的三维模型,而且每一个离散点都存储了丰富的几何信息和物体表面属性,
如空间位置坐标、大小、法向量、纹理、透明度等。近年来,激光雷达在扫描效
率、精度、速度及可操作性等方面得到极大的发展,在三维数据的采集速度和精
度不断提高的同时,但是采集到的原始点云数据仍存在着各种各样的缺陷,譬如:
在实际测量中,环境、振动、人为因素、扫描设备本身存在测量误差致使点云数
据常常含有噪声;真实场景的点云数据量庞大,后续处理起来十分困难,需要对
点云数据进行压缩简化;由于光的线性传播特性,三维激光扫描设备在同一视角
下对于形状复杂的物体通常存在视觉盲区,需要在不同视角下多次测量才能完整
采集到模型的三维数据。上述问题导致测量结果通常是含有噪声且在不同坐标系
下的点云数据,并且数据量庞大,造成计算机软件处理和硬件存储均存在瓶颈,
不能确保数字化模型具备真实性和实时性。为了保证三维重构的高效率和高精度,
在激光点云数据进行曲面重构之前必须先对点云数据进行处理。因此,如何处理
三维点云数据也成为研究的重点和难点。点云滤波、点云精简、点云配准是激光
点云数据处理过程中的重要步骤,它们对后续模型重构的精度产生直接影响。
点云数据处理技术的进一步发展,在三维城市建模、文物修复、工业CAD
模型的获取、自动驾驶、地形测绘、影视游戏和医疗辅助等领域为专家学者们提
供了理论依据。因此,对三维点云数据处理关键技术展开研究,具有重要的学术
意义和应用价值。
图1-2点云在自动驾驶领域的应用示意图
2点云获取
获取点云数据的方法多种多样,包括传感器获取、摄影测量、三维扫描等。
图2-1常用点云获取方法分类
激光雷达扫描(LIDAR):激光雷达是一种主要用于远程测距的传感器,能
够以高精度和高速度获取目标物体表面的三维坐标信息。通过激光雷达扫描地面、
建筑物、车辆等,可以生成高密度的点云数据,用于地图制作、自动驾驶、建筑
测量等应用。
结构光三维扫描:结构光三维扫描利用投影器投射结构化光束(如条纹、格
网等)到目标物体表面,再由相机捕捉变形后的光斑,通过分析光斑的形变来计
算物体表面的三维形状。这种方法简单、快速,并且适用于小型物体的扫描,常
用于工业检测、数字化建模等领域。
立体摄影测量:立体摄影测量利用两个或多个摄影机在不同位置拍摄同一场
景,通过图像间的重叠区域和视差信息来计算物体表面的三维坐标。这种方法适
用于室外地形、城市建筑等大范围场景的三维重建,常用于地理信息系统(GIS)、
城市规划等领域。
时间飞行摄影测量(TOF):时间飞行摄影测量利用短脉冲激光器发射脉冲
激光束到目标物体表面,通过测量激光脉冲从发射到返回的时间来计算目标物体
表面的距离,进而获取点云数据。TOF技术具有高测量精度和长测量距离的优
势,常用于室内外三维重建、工业检测等领域。
视觉惯性测量单元(VIMU):VIM
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