三维激光扫描仪点云数据处理与建模

三维激光扫描仪点云数据处理与建模点云的预处理由于三维激光扫描仪在扫描过程中，外界环境因素对扫描目标的阻挡和遮掩，如移动的车辆、行人树木的遮挡，及实体本身的反射特性不均匀，需要对点云经行过滤，剔除点云数据内含有的不稳定点和错误点。实际操作中，需要选择合适的过滤算法来配合这一过程自动完成。

点云配准使用控制点配准，将点云配准到控制网坐标系下;靶标缺失的点云，利用公共区域寻找同名点对其进行两两配准，当同名点对不能找到时，利用人工配准法。后两种方法均为两两配准，为了将所有点云转换到统一的控制网坐标系下与控制点配准法得到点云配在一起，两两配准时要求其中一站必须为已经配到控制网坐标系下的点云。

点云拼接外业采集的数据导入至软件时会根据坐标点自动拼接，但由于人为操作和角架的误差，一些点云接合处不太理想，这时需要进行手动拼接，对一些无坐标补扫面的拼接也需手动处理。手动拼接时对点云应适当压缩，选择突出、尖角、不同平面的特征点，以降低操作误差。如采用1cm激光间隔扫描时拼接后的误差在3mm以下较为理想。

建立三维模型当建筑物数字化为大量离散的空间点云数据后，在此基础上来构造建筑物的三维模型。

点云的漏洞修复由于点云本身的离散性，会导致模型存在一定缺陷，需要在多边形阶段对其进行修补、调整等操作后，才能得到准确的实物数字模型。由于建筑物形状复杂多样，所以目前网格的修补难以实现全自动化。三维激光扫描仪点云数据的漏洞修复主要采用两种方法:当空洞出现在平面区域内，比如窗户或者墙面上的洞，可采用线性插值的方法填补空洞数据;当空洞出现在非平面区域，如圆柱上出现的漏洞，可采取二次曲面插值方法。

重庆市三维两江四岸三维仿真模型数据标准-090117

重庆市城市规划三维仿真模型数据标准（试行） 1范围 本标准规定了三维仿真模型的术语、基本规定、成果内容及相关要求、建模要求及三维动画制作要求。 本标准适用两江四岸规划区及其他重点控制区域（以下简称规划控制区）的现状三维模型、城市设计三维成果，以及规划控制区内的新建、改造建设项目三维模型成果制作。 2术语 2.1现状三维模型 指真实反映现状地形、基础设施、自然景观以及建筑外观和风格的虚拟现实模型。 2.2城市设计三维模型 指侧重于城市空间形态和环境的整体构思和安排，表达规划编制范畴的城市空间布局、景观形象、地形、基础设施以及建筑设计的虚拟现实模型。 2.3建设项目三维模型 指在行政审批环节中反映的建设项目的建筑体量、建筑外形和风格、外立面及建筑布局的规划方案虚拟现实模型。 3基本规定 3.1基础地形建模要求 1）城市规划区域的数字高程模型必须采用1:500地形图，地表纹理信息根据规划设计方案的景观设计材质库中选取相应的图片。 2）城市建成区域的数字高程模型必须采用1:500地形图，地表纹理信息由实地拍摄的数码照片，拍照应使用500万像素以上的广角照相机。 3）其他区域的数字高程模型可采用用1:2000或1:1万地形图，地表纹理信息由1:2000真彩色正射影像或分辨率不小于1m的彩色卫星影像图片获取。 3.2空间参考系要求 1）大地基准：必须采用重庆市独立坐标系。 2）高程基准：必须采用1956年黄海高程系。 4成果内容及相关要求 4.1成果文件内容 三维模型成果必须经过烘培，能够真实而艺术地反映地形地貌、基础设施、自然景观以及建筑外观和设计风格。三维成果必须包含以下内容： 1）三维渲染整体效果图，图像分辨率不小于2048×2048，图片格式采用*.tif。 2）带材质贴图且经过烘培的三维仿真模型，文件格式为3DS MAX 7.0或以上的*.max，贴图为tif格式。 3）对于建设项目三维模型，必须提交项目总平面、剖面图、立面图、平面图等电子文件，文件格式为AutoCAD2005的*.dwg格式。 4）对于城市设计成果，必须提交相应三维动画（A VI）资料。

三维点云处理软件需求说明资料讲解

三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明 点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。 基本描述 点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：

利用激光点云数据计算采石场开采量方法研究

利用激光点云数据计算采石场开采量方法研究 发表时间：2018-08-09T10:41:29.817Z 来源：《新材料.新装饰》2018年2月下作者：李光 [导读] 为了调查矿山开采现状，估算矿山保有资源量，政府定期要对采石场资源储量进行核实。一般采用免棱镜全站仪进行测量评估，但因地形复杂，测量误差难以避免。而激光扫描技术克服了这些缺点，为储量监测提供了快捷的途径。应用激光扫描技术在土方量计算、矿山地形快速测量、土方变化量监测等方面一些学者进行了系统研究。 （齐齐哈尔矿产勘察开发总院，黑龙江省齐齐哈尔市 161000） 摘要：为了调查矿山开采现状，估算矿山保有资源量，政府定期要对采石场资源储量进行核实。一般采用免棱镜全站仪进行测量评估，但因地形复杂，测量误差难以避免。而激光扫描技术克服了这些缺点，为储量监测提供了快捷的途径。应用激光扫描技术在土方量计算、矿山地形快速测量、土方变化量监测等方面一些学者进行了系统研究。使用三维激光扫描仪对矿堆进行了扫描，对扫描数据进行三维建模后测算矿堆的矿方量。本文分析了利用激光点云数据计算采石场开采量方法。 关键词：激光点云数据；计算采石场；开采量方法； 利用三维激光扫描技术可以获得高密度点云数据进行体积计算，解决了复杂矿山开采与储量的测量精度问题。近年来国内一些学者进行了相关研究，基于三维激光扫描技术的土方量算满足精度要求，给出了在土方量算应用中的相关定量指标。目前采用地面三维激光扫描技术针对采石场的开采量变化研究非常少，计算方法也不太相同。 一、点云数据获取 某采石场开采量的详细数据为了达到扫描的目的和精度要求，结合采石场的环境和地形本身复杂的结构特点，扫描仪获取数据的特点,决定采用全站仪模式对采石场进行扫描?为了保证前后两期坐标的一致性,两期数据都是利用RTK 测量控制点坐标?根据采石场的地形和范围,根据地形情况,将扫描路线设置为闭合导线,共有导线点12 个,每站架设仪器进行扫描,采用中等分辨率 (10 cm/100 m),每站操作时间大约为30 min ,大约测量7 h完成采石场的数据采集工作?一是噪声处理与范围的统一?将扫描的激光点云数据导入随机数据处理软件Cyclone ，对软件自动拼接的点云数据进行质量检查，证明点云数据完整可用。利用软件去噪功能，通过放大与旋转操作，对研究区域外点云粗略删除。计算采石场开采量利用RTK 测量的数据与三维激光扫描的点云数据进行对比，在进行数据处理时，要保证两者范围的一致性，主要以地形图数据为基准，利用CASS 软件确定范围边界线，将处理后的数据保存为txt 格式文件,再导入Cyclone软件,删除研究区域范围以外的点云数据?二是点云数据均一化处理?为了地形图数据精度上大致保持相同,对三维激光扫描的数据进行抽稀处理?在Cyclone软件中,对点云数据进行均一化处理?为了与传统方法保持精度基本一致,便于数据间的研究对比,确定点云间隔为5 m 进行点云均一化处理(见图2)?三是点云数据的精简?利用Cyclone 软件对点云数据去噪处理后,点云数据仍然存在一些噪声点?体外孤点等影响点云质量的因素,可以采用Geomagic 软件进行点云数据的精简?将Cyclone 软件处理得到的结果保存为xyz 格式文件,在Geomagic 软件进行数据精简的主要过程:“数据导入— 点云数据着色—去除体外孤点及非连接项—减少噪音—数据采样— 数据封装”,将处理后的数据保存为vtx 格式文件? 二?利用激光点云数据计算采石场开采量方法 1. 开采量的方法?为了获取采石场两期间进行精确计算的开采量,要对采石场的开采区域范围进行精确的确定,根据点云数据的范围来确定矿山采集区域的模型的区域范围,从而确保建立的矿山采集区域模型范围与实际矿山范围尽量一致来保证矿山开采量的准确性?一是Cyclone 软件求取开采量?Cyclone 软件是具有处理点云数据与建模的功能?依据Cyclone软件提供的计算体积的功能,不能将两期的数据直接进行叠加求差值,需要分别计算每期的体积,然后求差,差值即为采石场开采量?Cyclone 软件求取体积的主要技术:将Geomagic 精简处理后的vtx格式文件后缀修改为txt 格式,然后打开文件,选择所有点云数据,创建TIN 模型;执行命令,软件自动计算点云到参考面的挖方量和填方量,其中挖方量(Cut V olume)为1252641 m3即为计算开采量所需要的数据?因为两期数据计算挖方量的差值为开采量,要求取数据的挖方量,因为提供的数据文件格式是dat 格式,将dat 格式的文件转换为txt 格式,再导入Cyclone 软件,按照以上方法,计算挖方量为1006949 m3 ,将两期的挖方量求差值即为采石场开采量,?二是HD‐3LS‐SCENE 软件求取开采量?HD‐3LS‐SCENE软件支持点云渲染?点云选择?量测分析?堆体体积计算?此次研究主要是根据需求以及数据的密度,设置网格大小,求取每一期堆体体积,然后做差,差值即为采石场的开采量?HD‐3LS‐SCENE 软件主要技术思路:将Geomagic 精简处理后的格式文件后缀修改为txt 格式,再用Cyclone 软件打开,保存为xyz 格式文件?利用导入经Cyclone软件处理后的xyz 格式文件,保存为文件,再打开格式文件,转换为格式文件,通过软件加载格式文件,点击菜单中“点云分析”设置投影点云参数生成DEM ,求取体积,将格式的数据利用Excel 表格处理转换为txt 格式文件,再导入Cyclone 软件,然后保存为xyz 格式文件,按照上述求取体积的步骤求取地形图数据的体积,三是CASS 软件求取开采量?CASS 软件一套集地形?地籍?空间数据建库?工程应用?土石方量算等功能为一体的软件系统?CASS 提供了多种土方计算方法,对不同工程条件可灵活地采用合适的土方计算模型?CASS 软件主要技术思路是:将Geomagic 精简保存的5m点云数据vtx 格式文件后缀修改为格式,再利用Excel 表格将格式文件转换为dat 格式文件保存,利用CASS 软件打开格式文件,将数据转换为格式文件,根据利用CASS 软件将数据转换为格式文件?在CASS 软件选择DTM 法计算两期土方? 2.开采量计算结果分析?针对以上计算结果,从计算开采量的技术可行性?计算的精度?软件操作的难易程度等方面进行对比分析?针对三种软件的性能及计算开采量结果的精度,详细的对比分析阐述如下:1)Cyclone 软件?Cyclone 软件是具有较高知识产权的随机数据处理软件,普通用户获取难?该软件的界面与软件说明书都是英文的,如果没有专门的培训或相关人员的指导,软件使用上比较困难?操作步骤比较繁琐,软件功能比较强大,能够计算采石场开采量?Cyclone在计算开采量方面误差较小?对比三种软件可知:Cyclone 软件在求取开采量方面精度最高,满足工程测量需要?2)HD‐3LS‐SCENE 软件?HD‐3LS‐SCENE 软件在获取方面比较困难,正版软件花费较高,软件试用期都是短暂的?软件操作上比较复杂,计算时间需要40 min ,在三种软件中计算速度最慢?在精度方面相比于其他两个软件,在相同的条件下,精度最低,因此在对精度要求不是很高的情况下,能够使用HD‐3LS‐SCENE 软件计算开采量?3)CASS 软件?该软件运用比较普遍,能够识别多种格式的数据文件?该软件操作简单快捷,在短时间内求取土方量，而且在求取两期土方量的过程中，实现一步到位，减少了后期大量的手工计算。在计算精度方面，CASS 软件获取较高的精度，所以在精度要求不是很高的情况下，CASS软件能够快速求取体积，作为优先考虑的软件。 通过对采石场开采量计算结果表明：利用激光点云数据的采石场开采量计算技术可行、精度满足工程需要。Cyclone 软件使用难度大，

DEM三维模型Word版

在Arcgis中利用分层设色法实现DEM可视化分析，生成立体等高线、三维线框透视图、地形三维表面模型。 数据：汤国安ARCGIS数据里的DEM 分层设色法： 1、基于高程的分带设色 一、提取等高线 工具：空间分析里的，设置参数: 二、分层设色 对DEM进行分层设色。

生成的图： 2、基于高程数据的灰度影像 建立等立体等高线 打开ARCSCENE，添加等高线，在等高线的属性里面设置：

生成：

三维线框图 1、将等高线转换成点要素 执行命令【数据管理|要素|要素转点】 得到： 2、利用上述点建立TIN 执行命令【3D分析工具|TIN管理|建立TIN】 得到： 3、在Arcscene里面将TIN转换成三角形 执行命令【3D分析|转换|由TIN转出|TIN 三角形】，并调整填充颜色的显示得到：

地形三维表面模型 利用上述构成的三维线框图添加面的显示。 再把上述之前建立好的等高线加上来，并调整透明度【图层属性|符号系统|唯一值设置|高级|透明度】，得到 注：这里因为点数较少，所以得到的线框图比较简单，所以也就导致最后的三维表面模型有点生硬，不够贴合实际。 二、利用ARCGIS软件，基于地形晕渲法模拟一天中南京地形的光照变化（因为找到的南京地区的数据有问题，不能用，所以就用其他的DEM数据代替。） 1、提取坡度、坡向 利用【空间分析|表面|坡度、坡向】 得到：

2、利用山体阴影提取当地在不同太阳方位角和高度角（参考坡向和）得到的图： 太阳方位角=225°，高度角=15°方位角=315°，高度角=15° 太阳方位角=225°，高度角=60°方位角=315°，高度角=60° （注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）

三维激光扫描分类及工作操作规范

三维激光扫描分类及工作 操作规范 Revised by Hanlin on 10 January 2021

一、地面激光扫描系统 1、概述 地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪和一个内置或外置的数码相机，以及软件控制系统组成。二者的不同之处在于激光扫描仪采集的不是离散的单点三维坐标，而是一系列的“点云”数据。这些点云数据可以直接用来进行三维建模，而数码相机的功能就是提供对应模型的纹理信息。 2、工作原理 三维激光扫描仪发射器发出一个激光脉冲信号，经物体表面漫反射后，沿几乎相同的路径反向传回到接收器，可以计算日标点P与扫描仪距离S，控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描测量一般为仪器自定义坐标系。X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。获得P的坐标。进而转 换成绝对坐标系中的三维空间位置坐标或三维模型。 3、作业流程 整个系统由地面三维激光扫描仪、数码相机、后处理软件、电源以及附属设备构成，它采用非接触式高速激光测量方式，获取地形或者复杂物体的几何图形数据和影像数据。最终由后处理软件对采集的点云数据和影像数据进行处理转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同应用的需要。（1）、数据获取 利用软件平台控制三维激光扫描仪对特定的实体和反射参照点进行扫描，尽可能多的获取实体相关信息。三维激光扫描仪最终获取的是空间实体的几何位置信息，点云的发射密度值，以及内置或外置相机获取的影像信息。这些原始数据一并存储在特定的工程文件

点云数据处理

c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include #include #include using namespace std; i nt main(){ char buffer[256]; ifstream myfile ("c:\\a.txt"); ofstream outfile("c:\\b.txt"); if(!myfile){ cout << "Unable to open myfile"; exit(1); // terminate with error } if(!outfile){ cout << "Unable to open otfile"; exit(1); // terminate with error } int a,b; int i=0,j=0; int data[6][2]; while (! my() ) { my (buffer,10); sscanf(buffer,"%d %d",&a,&b); cout<头文件读：从外部文件中将数据读到程序中来处理对于程序来说，是从外部读入数据，因此定义输入流，即定义输入流对象:ifsteam in就是输入流对象。这个对象当中存放即将从文件读入的数据流。假设有名字为my的文件，存有两行数字数据，具体方法：int a,b; ifstream infile; in("my"); //注意文件的路径infile>>a>>b; //两行数据可以连续读出到变量里in() 如果是个很大的多行存储的文本型文件可以这么读：char buf[1024]; //临时保存读取出来的文件内容string message; ifstream infile; in("my"); if(in()) //文件打开成功,说明曾经写入过东西{ while(in() && !in()) { memset(buf,0,1024); in(buf,1204); message = buf; ...... //这里可能对message做一些操作cout< ＃i nclude ＃i nclude using namespace std; //////////////从键盘上读取字符的函数void read_save(){ char c[80]; ofstream outfile("f1.dat");//以输出方工打开文件if(!outfile){ cerr<<"open error!"<=65&&c[i]<=90||c[i]>=97&&c[i]<=122){//保证输入的字符是字符out(c[i]);//将字母字符存入磁盘文件

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

试论3D建模数据的类型、采集方式及建模方法

试论3D建模数据的类型、采集方式及建模方法 1.3D建模数据类型 由于二维GIS数据模型与数据结构理论和技术的成熟，图形学理论、数据库理论技术及其它相关计算机技术的进一步发展，加上应用需求的强烈推动，三维GIS的大力研究和加速发展现已成为可能。因为地理空间在本质上就是三维的，在过去的几十年里，二维制图和GIS的迅速发展和广泛应用，使得不同领域的人们大都接受了将三维世界中的空间实体转化为二维投影的概念数据模型。但随着应用的深入和实践的需要又渐渐暴露出二维GIS简化世界和空间的缺陷，所以有关人员又不得不重新思考地理空间的三维本质特征和在三维空间概念下的一系列地理处理方法。 从三维GIS的角度出发考虑，三维地理空间应有如下不同于二维空间的基本特征： （1）几何坐标增加了第三维信息（Z坐标信息或H坐标信息），即垂向坐标信息。 （2）垂向坐标的增加导致了复杂的空间拓扑关系。其中突出的一点是无论是零维、一维、二维还是三维，在垂向上都具有复杂的拓扑关系；如果说二维拓扑关系在平面上是呈圆状发散伸展的话，那么三维拓扑关系就是在三维空间中的无穷延伸。 （3）三维地理空间中的地理对象具有丰富的内部信息（如属性分布，结构形式、关联特征等）。 过去十来年中，国内外学者围绕三维地理空间构模、三维地质空间构模、以及三维地理空间与三维地质空间集成构模，研究提出了二十余种三维空间数据模型。围绕这些不同特色的，模型的研究和比较，人们试图对三维空间模型机三维空间构模方法进行某种分类，如基于几何描述的分类和基于拓扑描述的分类等。 1.1基于几何描述的分类 若不区分准三维和真三维，则根据三维空间模型对地学空间目标的几何特征的描述是以表面描述方式还是以空间剖分方式，可以分为面元模型和体元模型两类。其中，面元模型采用面元对三维空间对象的表面进行连续或非连续几何描述和特征描述，不研究三维空间对象的内部特征；体元模型采用体元对三维空间对象的内部空间进行无缝完整的空间剖分，不仅描述三维空间对象的表面几何，还研究三维空间对象的内部特征。 基于这两类三维空间模型，形成了3类三维空间模型构模方法，即单一三维构模（single 3Dmodeling）、混合三维构模（compound 3D modeling）和集成三维构模（ intergral 3D modeling）。其中，单一三维构模是指采用单一的面元

数据处理点云处理

非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模

三维激光扫描数据处理操作说明

三维激光扫描数据处理操作说明 中国地质大学三峡中心 钟成 2015年12月

1. 配置要求 扫描要求：密度高，扫描全面，站间重叠度高。 系统配置：XP系统，32位，有D盘盘符。 软件安装： ILIRS-3D软件包（绿色） polyworks_10_0_3_32bit.exe, chanzhuang.exe和配套库， Geomagic Studio10, TexCapture1.1。 Matlab 10.0 2. 数据预处理 2.1. 数据转换 2.1.1. 数据导入 打开ILIRS-3D软件包中Parser 5.0.1.4中Parser.exe，界面如图2.1.1： 图2.1.1 点击Add找到笔记本中存储扫描数据的文件夹：

出现以下界面： 图2.1.3 工具栏中放大缩小按钮可用于观察扫描范围。 2.1.2. 基本设置 然后点击setting对解压过程进行设置，出现如2.1.4界面。

图2.1.4 其中，Outputfile界面，主要设置输出路径和格式。默认路径在保存点云文件夹下，不用改。默认选择PIF格式，24-bit texture，也就是有颜色信息的点云，如果是8-bit scaled 则是点云强度信息。PIF格式是polyworks支持的格式。如果选择XYZ格式，则以ASCII码形式输出，也可以定义是否需要输出颜色信息。该格式可直接被Geomagic打开。 图2.1.5 2.1. 3. 颜色设置 然后，在最左边列表里选择Color Channel，出现如下界面：

选中， 默认的在会出现相应的照片信息，如果没有，则检查存储扫描数据的文件夹里是否有照片文件。 在里，默认是没有文件内容的，点击，到“ILIRS-3D”软件包，找到文件“10384 CameraCalParam.txt”即可。 2.1.4. 平移参数设置 然后在最左边列表里选择Pan tilt Transform，出现如下界面：

点云滤波方法

点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。 （一）LIDAR数据形态学滤波算法： （1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐 蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值 为膨胀后的高程 （3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。

城市三维建模数据获取及方式研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/c810520031.html, 城市三维建模数据获取及方式研究 作者：曾秀芬贾振涛张睿 来源：《科技资讯》2014年第16期 摘要：随着科技的不断发展，城市的信息化成为了必然的趋势，数字城市的不断完善已 经成为城市壮大的新的契机，成为城市信息化建设的目标。数字三维城市已成为城市规划和管理中重要的手段。本文基于笔者多年从事数字城市的相关工作经验，以三维数字城市为研究对象。探讨了数字城市中三维建模的主要内容和相关建模方式，并以实例的方式实现了三维建筑物建模，结果表明该思路能满足实际应用。全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。 关键词：数字城市三维建模信息化 中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）06（a）-0041-02 “数字城市”的概念来源于“数字地球”，它是“数字地球”的理念在城市的引用、延伸和拓展。由于在理解层面和切入角度上的差异，目前仍很难对“数字城市”内涵作确切的定义。但随着对“数字城市”理论与技术的研究及应用探索的不断深入，人们对它的认识将会逐渐趋向统一，并形成对它的标准定义。 三维模型能够真实、生动地表达三维空间信息，成为数字城市的研究重点。建筑物的三维建模作为主要的建模内容有着重要的地位，快速、逼真地建立建筑物的三维模型成为建模的研究重点。 三维地理信息系统的建立，可以和现有的二维地籍数据、规划数据、土地利用数据等结合，分别形成三维地籍系统、三维规划系统、三维土地利用系统等。这些三维系统具有快速的三维漫游、查询、定位、统计、分析、打印输出等功能，将更好地为“数字国土”服务。三维模型的快速建立与更新，对维护三维地理信息系统数据的现势性、直观性、更好地为国土资源利用提供更好的决策，具有十分重要的作用和意义。 1 三维建模技术现状 三维城市模型（3DCityModel，3ocM）是地理信息系统、数字摄影测量及其相关学科的研究热点之一。尽管3DCM的研究历史非常短暂，但人们针对不同的应用目的，构建了各种具 有不同功能的3DCM，具体分为以下几类。 1.1 遥感影像与DEM结合方式

点云数据处理

点云数据处理 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。 三维点云数据处理方法 1. 点云滤波（数据预处理） 1. 点云滤波（数据预处理） 点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。 点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 2. 点云关键点 我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。

常见的三维点云关键点提取算法有一下几种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D 这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过用的比较多的。 3. 特征和特征描述 如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。 常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。 PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了，具体细节去谷歌吧。 4. 点云配准 点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。 常用的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下： ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT

(完整版)三维信息系统模型数据标准(转)

三维信息系统模型数据标准 总则 为了提高规划审批决策的科学性、规范性和高效性，为规范廊坊市报建单位项目方案三维数据的提交，特制定本技术规定。 范围 本规范适用建筑新建方案、改扩建项目方案虚拟三维模型制作及项目周边现状建筑物三维模型制作。方案三维模型是指在行政审批环节中反映建设项目的建筑体量、建筑外形风格、小区环境及建筑布局的规划方案虚拟现实模型。建设项目方案虚拟实景三维模型必须与报建方案总平图包含内容一致。 空间参照系要求 建成的方案三维模型场景空间参照系必须与系统中所用平面坐标系统和高程系统相一致。 平面坐标系统：1980西安坐标系。 高程系统：1985国家高程基准。 三维模型总体要求 1.1制作软件： 3ds max9 1.2 模型单位：必须采用米（m）作为单位，所有模型必须按照实际尺寸制作且模型坐标必须定位准确，不得存在闪面及

漏面现象，模型的scale值为1。模型坐落位置坐标要与项目用地红线图、地形图一致。（整数部分：X坐标6位，Y坐标7位，小数点后保留3-6位） 1.3 模型要求：能够完整反映出三维模型的外观及楼体上的的附属结构，精度控制合理，在保证三维模型视觉效果的前提下，减少模型面数、数据量和材质数，做到数据的精简（单体建筑物模型面数控制在2500以内）。 三维模型具体要求 2.1模型制作位置的确定（坐标必须定位准确） 导入模型的边界dwg文件，最终完成的模型位置必须与给定的范围位置保持一致。 2.2材质和贴图 2.2.1使用standard标准材质，材质类型使用blinn。除diffuse通道后可加贴图其他通道不能加贴图，其他参数也不能调节，用max默认设置。 2.2.2不能在max材质编辑器里对贴图进行裁切。 2.2.3纹理图片的格式采用tif文件格式，纹理图片的单位尺寸必须采用2的n次方。例如：32x32，64x128等。但图片的最大尺寸不要超过512x512，最小尺寸不要小于16。纹理图片的命名不能含有空格。 2.2.4不能在材质编辑器中对材质的透明度进行调节。表现

三维激光扫描仪点云数据处理与建模

三维激光扫描仪点云数据处理与建模点云的预处理由于三维激光扫描仪在扫描过程中，外界环境因素对扫描目标的阻挡和遮掩，如移动的车辆、行人树木的遮挡，及实体本身的反射特性不均匀，需要对点云经行过滤，剔除点云数据内含有的不稳定点和错误点。实际操作中，需要选择合适的过滤算法来配合这一过程自动完成。 点云配准使用控制点配准，将点云配准到控制网坐标系下;靶标缺失的点云，利用公共区域寻找同名点对其进行两两配准，当同名点对不能找到时，利用人工配准法。后两种方法均为两两配准，为了将所有点云转换到统一的控制网坐标系下与控制点配准法得到点云配在一起，两两配准时要求其中一站必须为已经配到控制网坐标系下的点云。 点云拼接外业采集的数据导入至软件时会根据坐标点自动拼接，但由于人为操作和角架的误差，一些点云接合处不太理想，这时需要进行手动拼接，对一些无坐标补扫面的拼接也需手动处理。手动拼接时对点云应适当压缩，选择突出、尖角、不同平面的特征点，以降低操作误差。如采用1cm激光间隔扫描时拼接后的误差在3mm以下较为理想。 建立三维模型当建筑物数字化为大量离散的空间点云数据后，在此基础上来构造建筑物的三维模型。

点云的漏洞修复由于点云本身的离散性，会导致模型存在一定缺陷，需要在多边形阶段对其进行修补、调整等操作后，才能得到准确的实物数字模型。由于建筑物形状复杂多样，所以目前网格的修补难以实现全自动化。三维激光扫描仪点云数据的漏洞修复主要采用两种方法:当空洞出现在平面区域内，比如窗户或者墙面上的洞，可采用线性插值的方法填补空洞数据;当空洞出现在非平面区域，如圆柱上出现的漏洞，可采取二次曲面插值方法。

点云数据实现三维实体建模方法探索

第43卷第15期山西建筑Vol.43No.15 2 0 1 7 年 5 月SHANXI ARCHITECTURE May.2017 ? 257 ??计算机技术及应用? 文章编号：1009-6825 (2017)15-0257-02 点云数据实现三维实体建模方法探索 赵吉潘永刚陈佳慧 (新疆大学建筑工程学院,新疆乌鲁木齐830000) 摘要:介绍了三维激光扫描技术的特点，以奇台县半截沟镇镇大门为研究对象，阐述了基于三维激光扫描数据的镇大门三维建 模流程与方法,指出利用该技术创建的模型精度符合测量要求。 关键词：三维激光扫描，点云数据，三维建模，纹理贴图 中图分类号:TP319 文献标识码:A 〇引言 三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，它是测绘技术领 域内继G P S技术之后的又一次技术革命。它不同于传统的单次 单点测绘方法，而是使用激光束进行整条线上的扫描，一次获取 目标物上一整条的数据信息，具有效率高、精度高的特点。利用 这种线式的高速扫描测量方法，结合激光扫描仪自身配备的C D D 专业相机，可以在很大范围内快速获取对象表面具有高分辨率的 点云数据，这种新的结合模式为外业测绘提供了一种全新的技术 手段。 近年来，国内外学者将地面三维激光扫描系统用于物质文化 遗产的研究、保护和文化旅游综合服务中。Pesci等[1]对将三维 激光扫描技术应用于比萨斜塔的研究之中；Teza等[2]利用点云 数据监测了意大利倾斜钟楼情况;Hinzen等[3]利用点云数据分析 了古罗马大剧场看台石阶的倾斜特征。在国内，赵煦等[4]在研究 云冈石窟时使用了三维激光扫描技术;李德仁等研究的敦煌石窟 项目，采用双目立体相机与激光扫描相结合进行三维建模[5];王 茹[6]采用三维激光扫描结合人工作业和照片的形式完成古建筑 3D模型重建。 1点云数据三维建模基本流程 通过野外现场数据采集过程得到了镇大门建筑表面的原始 点云数据。要对原始的多站点数据进行配准拼接、去噪简化等处 理，才能获得完整的镇大门点云数据。然后进行镇大门的三维实 体重建，具体包括基本几何体创建、平面创建和纹理贴图三个部 分(见图1)。三维实体重建利用3ds M a x建模软件，对镇大门的 所有部分进行建模。 |原始点云@ 点云数据处理 |配准拼接噪简化 实体点云数据| I模型三维实体重建 | !|几何体创建|—?|平面创建P{纹理贴图| ! 1r————: J I实体模型生成1 图1基于三维激光扫描数据的镇大门三维建模流程本文着重讲解建筑物基本几何体的创建、平面创建和纹理贴 图部分。对于点云数据的处理，包括配准拼接和去噪简化不加以介绍。 2点云数据的三维实体建模过程 2.1 点云数据导入 我们所使用的建模软件版本是Autodesk 3ds Max 2017,在新 版本中，创建面板增加了对点云系统的支持。通过三维激光扫描 仪扫描出来的点云数据生成格式为.res的数据库文件，将该种格 式的文件导人到3ds M a x中进行建模。 在界面右上方呈“十”字形的“创建”面板中点击“几何体”按 钮，在下拉栏中点击“加载点云”按钮。在弹出的对话框中找到镇 大门点云文件并将其打开。在m a x任意视窗中创建点云对象。 2_ 2模型三维实体重建 本文以奇台县某镇的镇大门为例，经过实地调研以及使用三 维激光扫描仪扫描测量后。得到了该大门格式为.res的点云数 据文件(见图2)。 图2镇大门点云数据 点云数据只包含物体表面测点的空间坐标信息，经过对点云 数据的处理后，便可对镇大门进行三维实体重建，使其具有实体 三维造型。三维重建包括基本几何体创建、平面创建和纹理贴图三个步骤。 2.2.1 基本几何体创建 由实地调研可知,该大门的主要构成部分可分为下部左右两 边的梯形台、4根长立柱、若干横长柱以及大门上部的斗拱和房 顶等。 首先，我们可以看到大门下部主体为左右两个大致对称的梯 形台，在m a x中没有可以直接使用的标准几何体，所以我们选择 先建立一个长方体，然后对长方体使用修改器列表中的F F D2 x 2 x2工具。选中建立的长方体体块，点击右侧命令面板F F D2 x 2 x2工具下的控制点按钮。我们会发现长方体的8个顶点处于 可移动的状态，接下来分别将各个顶点移动至对应位置,在移动 的过程中要将捕捉开关打开，方便选取点云顶点。对该长方体的 顶点进行位置变化后，便得到了我们所需要的梯形台。这里需要 收稿日期:2017-03-13 作者简介:赵吉（1991-),男，在读硕士；潘永刚（1966-),男，硕士生导师，副教授；陈佳慧（1992-),女，在读硕士