基于地面激光点云数据的精密建模方法研究摘要：本文研究了一种基于地面三维激光点云数据的精密建模方法。提出点云数据处理的过程和方法，通过三维激光扫描仪所得的点云，首先进行预处理，包括数据格式的转换、点云配准以及点云去噪。然后创建三角网模型，并对模型进行补洞和曲面优化处理。最后完成模型的纹理映射。本文建立的高精度模型可以生成二维线框图以及作为GIS的三维模型应用。关键词：激光点云数据；精密建模；点云去噪；三角网模型中图分类号：0文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)0引言随着信息技术研究的深入及数字地球、数字城市、虚拟现实等概念的出现，人们对三维空间信息的需求更加迫切。三维激光测量技术的出现和发展为三维空间信息的获取提供了全新的技术手段，为信息数字化发展提供了必要的生存条件。地面三维激光扫描测量仪使得传统的单点采集数据的测量方式变为密集、连续地自动获取数据的测量方式，获取的信息量也从点的空间位置侍息扩展到目标的纹理和颜色灰度信息。与传统的高精度的点测量方式不同，三维激光扫描技术能够快速准确地获取近距离静态物体空间三维信息，为快速建立复杂静态物体的空间框架提供一种便捷手段⑴。利用三维激光扫描技术获取的空间点云数据，可快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型，既省时又省力，这种能力是现行的三维建模软件所不可比拟的。如何正确、快速地完成复杂表面的散乱点建模是一项难度很大的工作。而且在实际应用中由于处理的需要，例如：可视化、数据简化等，都需耍将这些离散点进行三角化构成三角网，从而帮助人们利用三维立体模型进行研究及模拟，所以在构网方法中寻求最高效的算法使得构网的时间尽量的缩短，并使模型无论是在整体效果还是在细微之处都能够有效的完善，并在各个领域发挥真正的效用就成了研究的热点。1地曲激光点云的精密建模方法通过地面激光扫描系统可获取地物的三维点云数据以及纹理数据，受采集方式以及噪声的影响，点云数据的精密建模是一个复杂的过程，我们将此过程分解如下（见图1）:（1）点云数据的获取：利用激光扫描系统完成数据的采集过程。（2）点云预处理：包括数据格式的转换、点云配准以及点云去噪。（3）创建三角网模型：建立地物的表面模型。（4）模型优化：对于不完整的数据进行模型的修复，对于模型的噪声进行优化处理。（5）纹理映射：利用同步采集的纹理数据完成模型的贴图。2建模实验与应用2.1建模实验由上述提出的建模流程，我们对实际采集的激光点云数据进行了完整的建模实验，具体方法与过程详细描述如下：（1）点云数据的获取数据获取之前，首先要对扫描目标进行勘察，以确定扫描系统的安置、扫描测站的布置以及扫描的采样间隔等。本次建模实验采用北京建筑工程学院获取的城门数据［2］,存储格式为*・ii叩，如图2所示。(2)点云预处理点云数据的预处理主要包括数据格式转换、点云配准和点云去噪。←数据格式转换：激光扫描系统定义为内部格式(*・"叩)，为了数据的共享与后处理，我们要对点云数据格式进行标准化处理，如导出为Polyworks支持的.ptx数据格式。也可以采用标准的点云数据格式，如LAS格式等。←点云配准：为了扫描完整的地物，往往需要多次设站扫描，这样就涉及到不同设站之间的点云数据配准问题，即将多站数据拼接为一套完整的数据。点云数据的配准方法主要有两种方式。一种是人工选择相邻测站重叠区域的同名点，采用三维处标转换的方法实现。一种是自动配准方法，通过点云配准算法，如迭代最邻近点TCP(IterativeClosestPoint)算法来自动实现，本文的自动配准结果见图3。←点云去噪：受环境的影响，扫描对象存在树木、路灯、行人、车辆等遮挡物，在点云数据中建筑物的表面形成空洞，造成数据缺失。同时,建筑物表曲往往存在玻璃等透明物体，激光穿过透射物体在建筑物表血也会形成兀余数据。这些兀余数据是无效的，同时增加了计算机内存，降低数据处理效率。需要对点云数据进行滤波，剔除冗余数据，提取建筑物表面的点云数据［3］。点云数据的去噪过程可以采用几何空间关系的判断进行滤波处理，地面点和建筑物点可以根据高程区分，树木等具它地面遮...