發(fā)布時間：2021-11-01 15:50

　　地面三維激光掃描技術(shù)可以主動、快速、準(zhǔn)確、無接觸的獲取豐富的目標(biāo)表面三維信息,因而是三維建模的重要數(shù)據(jù)來源。地面激光掃描獲取的數(shù)據(jù)稱為點云,掃描場景的原始點云通常包含場景內(nèi)的多種地物類型,而且具有數(shù)據(jù)量大、無序性等特點,同時受限于場景內(nèi)的障礙和遮擋往往需要進(jìn)行多站測量,因此從原始掃描數(shù)據(jù)到三維重建需要多個環(huán)節(jié)的處理。針對上述問題,本文以掃描數(shù)據(jù)中的建筑物點云的幾何重構(gòu)為最終目標(biāo),對點云處理過程中的點云索引、點云拼接、建筑物提取、平面分割和重構(gòu)等環(huán)節(jié)和方法進(jìn)行了研究,具體研究內(nèi)容如下:（1）點云索引。對點云組織中常用的規(guī)則格網(wǎng)、八叉樹和KD樹索引進(jìn)行了介紹和對比。針對常見的基于指針的KD樹內(nèi)存利用率不高的問題,提出一種基于線性索引的KD樹編碼和構(gòu)建方式,并通過與開源索引庫的對比詳細(xì)分了所提出的線性KD樹索引的內(nèi)存利用與搜索效率。（2）點云拼接。分析和對比了常見的點云自動拼接方法。針對常見的基于特征的自動拼接方法處理重復(fù)和對稱結(jié)構(gòu)的不足,結(jié)合智能手機(jī)提出了基于點云整體分布的地面激光點云自動拼接方法。通過智能手機(jī)結(jié)合掃描儀的傳感器組合方式快速、便捷的獲取測站位置之間的相對關(guān)系,在點云拼接過程... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖２－１規(guī)則格網(wǎng)索引??

初用于幾何模型的描述。在八叉樹索引構(gòu)建中，點云所在的三維空間通過在Ｘ、??Ｙ、Ｚ三個坐標(biāo)軸方向上的等分得到八個子立方體空間，對每個子立方體空間重??復(fù)相同的劃分規(guī)則直到滿足預(yù)設(shè)條件為止，構(gòu)建過程如圖２－２所示．??丨雜」＞」??圖２－２八叉樹構(gòu)建過程中的空間劃分??八叉樹通過迭代可以有組織的將空間不斷等分，其組織方式直接支持大數(shù)據(jù)??量點云的分層（Ｌｅｖｅｌ?ｏｆ?ｄｅｔａｉｌ，ＬｏＤ）、快速顯示，在點云空間分布均勾時，八叉??樹索引具有很高的搜索效率。但在空間分布不均勻的點云數(shù)據(jù)中，八叉樹會出現(xiàn)??較大的平衡問題，即同時存在大量空結(jié)點和深度較大結(jié)點，嚴(yán)重影響索引的生成??和查找效率。因此，八叉樹應(yīng)用于地面激光點云的組織和搜索時存在與規(guī)則格網(wǎng)??相似的問題。??２．２．３?ＫＤ樹索弓｜??ＫＤ?（ｋ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）樹索引是二叉樹在三維空間的擴(kuò)展，由Ｂｅｎｔｌｅｙ在１９７５??年提出［１２５］，后來又被Ｎｅｎｅ進(jìn)一步擴(kuò)展用于高維空間的鄰近搜索［１２６］。ＫＤ樹在??每層都結(jié)點都會對目標(biāo)空間進(jìn)行一次二分

初用于幾何模型的描述。在八叉樹索引構(gòu)建中，點云所在的三維空間通過在Ｘ、??Ｙ、Ｚ三個坐標(biāo)軸方向上的等分得到八個子立方體空間，對每個子立方體空間重??復(fù)相同的劃分規(guī)則直到滿足預(yù)設(shè)條件為止，構(gòu)建過程如圖２－２所示．??丨雜」＞」??圖２－２八叉樹構(gòu)建過程中的空間劃分??八叉樹通過迭代可以有組織的將空間不斷等分，其組織方式直接支持大數(shù)據(jù)??量點云的分層（Ｌｅｖｅｌ?ｏｆ?ｄｅｔａｉｌ，ＬｏＤ）、快速顯示，在點云空間分布均勾時，八叉??樹索引具有很高的搜索效率。但在空間分布不均勻的點云數(shù)據(jù)中，八叉樹會出現(xiàn)??較大的平衡問題，即同時存在大量空結(jié)點和深度較大結(jié)點，嚴(yán)重影響索引的生成??和查找效率。因此，八叉樹應(yīng)用于地面激光點云的組織和搜索時存在與規(guī)則格網(wǎng)??相似的問題。??２．２．３?ＫＤ樹索弓｜??ＫＤ?（ｋ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）樹索引是二叉樹在三維空間的擴(kuò)展，由Ｂｅｎｔｌｅｙ在１９７５??年提出［１２５］，后來又被Ｎｅｎｅ進(jìn)一步擴(kuò)展用于高維空間的鄰近搜索［１２６］。ＫＤ樹在??每層都結(jié)點都會對目標(biāo)空間進(jìn)行一次二分

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于強(qiáng)度與顏色信息的地面LiDAR點云聯(lián)合分類方法[J]. 程效軍,郭王,李泉,程小龍.  中國激光. 2017(10)
[2]無附加信息的地面激光點云自動拼接方法[J]. 陳茂霖,盧維欣,萬幼川,田思憶,楊威.  中國激光. 2016(04)
[3]基于激光強(qiáng)度的建筑立面點云分類及信息提取[J]. 程小龍,程效軍,郭王,謝丹.  同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(09)
[4]基于區(qū)域預(yù)測的LiDAR點云數(shù)據(jù)形態(tài)學(xué)濾波算法[J]. 苗啟廣,郭雪,宋建鋒,宣賀君.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2015(01)
[5]多站激光點云數(shù)據(jù)全自動高精度拼接方法研究[J]. 李健,王宗敏,馬玉榮,田智慧.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2014(09)
[6]融合語義特征與GPS位置的地面激光點云拼接方法[J]. 浦石,李京偉,郭四清.  測繪學(xué)報. 2014(05)
[7]基于Otsu的建筑物點云分割改進(jìn)算法[J]. 秦家鑫,萬幼川,王迪,何培培,陳茂霖.  地理空間信息. 2014(01)
[8]面向多尺度影像的瓦片金字塔技術(shù)研究與實現(xiàn)[J]. 陳茂霖,萬幼川,楊秋蘭,張文.  地理空間信息. 2013(04)
[9]一種基于法向量的點云自動配準(zhǔn)方法[J]. 陶海躋,達(dá)飛鵬.  中國激光. 2013(08)
[10]地面3維激光掃描技術(shù)在歷史風(fēng)貌保護(hù)中的應(yīng)用[J]. 楊銘,黃強(qiáng).  測繪與空間地理信息. 2013(06)

博士論文
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[2]基于CPU+GPU的影像匹配高效能異構(gòu)并行計算研究[D]. 肖漢.武漢大學(xué) 2011
[3]基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的地物分類和快速建模技術(shù)研究[D]. 喻亮.武漢大學(xué) 2011
[4]基于地面激光掃描點云數(shù)據(jù)的三維重建方法研究[D]. 趙煦.武漢大學(xué) 2010
[5]地面激光掃描數(shù)據(jù)后處理若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 蔡潤彬.同濟(jì)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于kd-tree的點云數(shù)據(jù)空間管理理論與方法[D]. 劉艷豐.中南大學(xué) 2009
[2]地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的分割與輪廓線提取[D]. 田慶.北京建筑工程學(xué)院 2009



本文編號：3470378