基于区域生长法激光扫描数据平面特征提取

激光扫描测量技术在三维城市建模领域的应用具有良好的发展发展前景。本文中的方法可以更好的应用于激光扫描仪点云数据中的关键地物提取。本文首先对三维激光扫描仪的测距原理进行了介绍,分析了三维激光扫描仪点云数据中的平面表示方式,结合区域生长算法对激光扫描仪点云数据进行分割,从而提取出平面特征,最后对该方法进行了试验和分析。     

基于Geomagic Studio的雕像三维建模

采用Trimble GX200三维激光扫描仪,获取了目标雕像的点云数据,基于Real Works Survey Advanced 6.4软件,完成了不同站点间的数据拼接;采用逆向工程软件Geomagic Studio 12,分别对拼接完成的点云数据,进行了降噪和三维建模处理(包括生成三角网、填补点云漏洞、曲面平滑等);通过实测数据处理与分析,给出了处理过程中的相关结果,并指出了相关的注意事项,为三维激光扫描技术在三维建模及古物重建等方面的应用提供了案例参考。     

DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

采用基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行去噪处理，然后通过改进的双边滤波方法进行光顺处理实现点云平滑效果，最终的结果不仅有效去除了噪声点，还保留了点云模型的特征。以沈阳民国时期代表性的建筑——沈阳金融博物馆为试验模型进行试验，结果表明：通过DBSCAN聚类算法处理后得到的点云数据，再经改进的双边滤波处理所得到的数据远远比原点云数据直接运用改进的双边滤波处理得到的数据精度高，点云去噪效果更好。     

基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复研究

三维激光扫描仪作为一种新型高科技产品,它的应用已经渗透到国民经济的各个方面。如何高效地对点云数据进行滤波以及空洞修复,已成为当下研究的热点问题。针对目前点云滤波与空洞修复中存在的效率与准确性等问题,利用RBF(Radial Basis Function)神经网络最佳非线性逼近以及快速收敛能力,提出了一种基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复算法研究。通过真实扫描数据进行实验,结果显示该算法具有很高的预测精度,并且对点云空洞具有很好的修复效果,可为实际工程应用提供参考。     

三维激光点云处理软件的若干关键技术

正一、点云处理工作三维激光点云需要处理的工作包括:点云去噪、点云平滑、点云编辑、点云分类、点云着色、目标识别、地物表面重构、影像与点云配准、基于影像与点云的单点测量、模型贴纹理等。地面三维激光扫描仪首先需要解决多测站点云快速拼接问题,包括地面站点云与车载、机载点云的拼接。二、点云处理关键技术1.点云数据存储海量点云的数据存储是点云处理首先需要考虑的一个基础性关键技术。目前比较常规的数据存储     

三维激光扫描技术在建筑物立面测量中的应用

由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明：该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。     

激光扫描技术在回转窑动态检测中的应用

为了对回转窑进行快速高效的检测,考虑引入三维激光扫描仪。使用三维激光扫描仪所获取的数据量大,在点云拟合方面,使用相关软件处理耗时长,如何对回转窑点云数据进行自动化处理就成了解决问题的关键,本文研究了回转窑三维激光扫描数据的处理流程,包括点云预处理及点云拟合,通过编程实现了回转窑轮带的自动拟合算法,比较分析了不同参数对于轮带拟合的时间效率影响、拟合精度影响。     

利用三维激光扫描仪为古文物建立信息库

就利用三维激光扫描技术取得的点云数据在古文物建库中的作用进行简述。将从点云数据到成果输出的过程展示出来。三维激光扫描仪以其快速、大面积测量、可精确地为点云赋色的优势,被越来越广泛地应用在古建筑维护的工作中。     

三维激光扫描技术在地质灾害应急测绘中的应用

通过研究三维激光扫描仪快速获取突发性地质灾害的地形数据,结合激光点云分析软件,将三维数据和二维数据相比,并以真三维进行展示和分析,结合应急指挥解决突发性地质灾害应急高精度测绘的需求。     

三维激光高效地籍测量解决方案

通过研究三维激光扫描仪快速获取突发性地质灾害的地形数据,结合激光点云分析软件,将三维数据和二维数据相比,并与真三维展示和分析,结合应急指挥解决突发性地质灾害应急高精度测绘的需求。     

机载激光雷达点云滤波算法分析与比较

机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。     

基于城区机载雷达数据的双重滤波算法

机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云.     

深度图像分割的城市区域倾斜影像密集匹配点云滤波算法

倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。     

基于LM算法的机载LiDAR全波形数据分解研究

全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。     

基于三维激光扫描技术的人防工事模型重构与应用分析

人防工事狭长且内部环境复杂，对其保护利用需要提供丰富多样的基础资料和成果。三维激光扫描技术突破了传统单点精确测量的局限，可以大面积地获取被测对象表面的三维坐标数据，具有连续、快速、非接触、自动、全天候工作等优势。本文以某段人防工事为例，研究了三维激光扫描的工作流程，并以点云数据为基础进行三维模型的重构和测绘图的制作，完成对点云质量的分析评价。     

基于3维激光扫描技术的滑坡体地形图制作研究

采用3维激光扫描技术快速采集滑坡体地形点云信息,并提取滑坡体微地貌信息,为滑坡监测提供基础技术支持。3维激光扫描技术的数据处理主要包括外业数据采集、点云数据配准、地貌数据获取与非地貌点云数据过滤、地形图生成等过程,并着重介绍其工作原理与处理方法。采用3维激光扫描技术能够高效准确实时的监测地质灾害,对预防灾害的发生提供了决策作用。     

基于车载式激光扫描的地铁隧道结构检测

本文针对地铁隧道结构检测的基本内容和要求,基于车载式激光扫描技术研究了地铁隧道结构的检测方法。采用车载激光扫描系统采集地铁隧道的点云数据,采用基于RANSAC算法和大小尺度法线算法的组合滤波方法对点云数据进行预处理,通过对隧道点云数据的切片、拟合、展开等处理,计算并分析了地铁隧道的断面变形、收敛值、错台值及渗漏值等。研究结果表明,采用车载式激光扫描技术可以快速地检测和分析地铁隧道结构的形变,适用于地铁隧道结构的定期检测和形变分析。     

基于三角网滤波检验的KD树粗差剔除法

针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。     

基于车载激光点云的数学形态学滤波方法改进

针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。