车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究

为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD（levels of detail）索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。     

海量车载激光扫描点云数据的快速可视化方法

当前车载激光扫描系统的数据量往往达到数十GB乃至TB级,海量激光点云数据的加载与查询对传统可视化方法提出了挑战。本文设计了一种基于内外存调度的三维可视化方法,突破了物理内存对显示数据量的限制。该方法首先利用双层四叉树索引数据结构实现外存储器上的点云数据管理与快速调度,基于该索引动态加载外存储器上的点云数据到内存,从而快速获取海量数据中的实时数据块;然后,利用多线程分时加载双层四叉树索引数据结构,实现激光点云数据外存到内存的实时传输与绘制。实验结果表明,本文方法不受点云数据量与物理内存大小限制,海量点云可视化效果流畅,适用于台式计算机或网络环境下的海量激光点云数据的调度管理与实时可视化。     

多分辨率LOD的海量点云显示技术研究

利用八叉树数据结构对海量点云进行分块处理,将八叉树叶结点的点云逐层随机采样后保存在外存中构建多分辨率LOD数据结构,设计了一种基于视点的多分辨率点云内外存调度策略,实现了海量点云的流畅显示。通过对一组海量点云数据进行实验,分析了不同八叉树划分深度对八叉树划分、多分辨率数据构建以及显示的影响。     

矿山巷道点云模型及其数据组织

针对三维矿山巷道点云数据的可视化效果问题,本文根据三维海量数据的可视化建模思想,提出基于扩展性四叉树、顾及可视化效果的点云数据多分辨率模型及其数据组织方式,详细研究了多分辨率LOD的细节选择算法;并基于VS2005和MapGIS TDE实现了利用一个点云数据图层插件对该模型进行显示,该方法能快速建模,满足三维矿山巷道点云数据的可视化要求。     

海量三维点云图割构网

针对现有海量点云数据构网占用内存较大、精准度较低等问题,该文基于图割构网与八叉树划分思想,提出一种海量点云数据三维构网算法。首先对点云数据构建八叉树索引,然后利用图割构网算法对叶子节点点云数据进行构网,最后通过网格合并操作实现最终网格生成。该算法能够自适应划分点云数据文件,并可以利用多线程动态调度图割构网和网格合并子线程,降低内存消耗的同时提高了运行效率。利用多组点云数据进行实验,结果表明,该文算法相对于经典的MVE算法在内存消耗、精度和完整度上都具有一定的优势。     

一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法

为了高效支持大范围车载移动激光扫描海量点云数据的可视化及后续处理,提出了一种联合全球统一划分瓦片索引的车载海量点云管理与调度方法。在分析车载点云空间分布特性基础上,有机联合瓦片索引及随机采样八叉树等空间索引结构,建立了一套面向海量车载移动扫描点云的高效管理及调度机制。试验证明,该方法能够高效支持大范围海量车载点云数据的调度、交互及动态更新等过程,并能够有效地支撑分割、分类等后处理过程。     

一种四叉树与KD树结合的海量机载LiDAR数据组织管理方法

针对海量机载LiDAR点云数据管理与可视化效率不高的问题,提出了一种四叉树和局部KD树相结合的混合空间索引结构以及内外存结合的数据调度模式。在全局,可以通过四叉树金字塔模型实现快速检索与调度;在局部,通过内存中构建的KD树实现高效的查询与显示。利用敦煌地区约10亿点的激光雷达数据进行了验证,达到30帧/s的显示效率,为大规模点云数据的可视化奠定了基础。     

一种R树与格网结合的海量地铁隧道点云管理方法

为满足海量地铁隧道点云的高效处理需求，提出了一种R树与格网结合的海量地铁隧道点云管理方法。针对隧道点云的空间分布特点，在全局将大范围点云划分到格网中，并使用R树管理非空网格；在局部使用八叉树与四叉树混合的索引方法管理单个网格内的点云。为了提高点云的渲染效果，提出了基于网格面积的多细节层次结构（levels of detail，LOD）回溯构建方法，并采用高效的单文件存储方式存储点云。实验结果证明了所提出的方法在海量隧道点云的管理和可视化方面优于传统方法。     

基于3D格网与哈希表的车载LiDAR点云八叉树索引

针对车载LiDAR数据海量化趋势,以及高效的点云索引构建和邻域搜索算法的至关重要性,本文结合3D规则格网和线性八叉树算法优势,以及哈希表检索的高效性,提出了基于3D格网和哈希表的八叉树索引算法。通过对车载LiDAR所获取的点云数据进行相关试验,试验结果表明该方法应用于海量点云索引构建和邻域查找具有高效性。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。