采空区三维激光扫描点云数据处理方法

采空区三维激光扫描点云数据处理方法

邹霞

四川中水成勘院测绘工程有限责任公司四川成都610072

摘要：为了获得非接触模式下物体的点云数据，该模型能够真实还原物体的原始特征，从而保护城市建设中的文物。它对农业和制造业有很大的影响。本文阐述了空间索引，点云数据，注册，去噪，流线，分割和处理过程的建立以及适用性原则。分析了不同加工方法的缺点。

关键词：点云数据；数据处理；造型

1、前言

在全球数字时代，3D建模已经成为数字建筑不可或缺的一部分。三维激光扫描仪具有精度高，速度快，抗干扰能力强，物体激光等特点，我们获得了大量的点云数据，点云数据处理，真实的造型面貌，可以快速恢复物体，相比以前的建模方式，逆向工程建模手术时间的成本模型要短得多。激光扫描技术在中国的小型模具制造，森林形态研究，防洪减灾，城市规划，工程建设和三维激光扫描技术等各个领域得到了迅速发展。

2、工作原则

三维激光扫描仪在被测物体上发射大量激光束，接收反射信号，计算被测物体表面的三维坐标，记录反射率和纹理信息，并获得点云数据。不同的仪器制造商有不同的物体表面三维坐标计算方法，分为以下两种：脉冲距离测量，根据激光束与接收时间的时间差计算仪器到测量点的距离。精密时钟控制编码器记录垂直和水平角度角度值，并计算每个点的XJ坐标值。相位差测距方法用于通过获得调制光传输与接收器之间的相位差来获得范围值。记录水平和纵向角度值并计算xy和z坐标的值。

3、数据预处理

3.1数据注册

点云数据注册，也称为点云数据拼接。由于激光扫描仪只能从一个角度扫描部分点云数据，因此无法覆盖整个空间目标。因此，对于大型物体（如大型建筑物或大树）的激光扫描，您需要从多个角度进行扫描，并且您需要设置多个测试点，然后才能进行对象扫描。每个站点都有自己的一组坐标，并且必须将完整的数据转换为相同的坐标系。

在使用点云时，应直接在扫描对象之间存在一定程度的重叠。在两站之间，一般都在30％以上，扫描完成后必须有更明显的特征点，这种方法中重叠区域特征点的识别直接关系到注册结果的质量，所以重叠的部分应该清晰，并且有更多的特征点和特征线。

控制点的拼接是三维激光扫描仪和定位系统的结合。首先确定公共区域的控制点。同时扫描控制点，并通过定位技术确定控制点的坐标。然后根据控制点对点云数据进行注册。这种方法的优点是配准精度高，缺点很复杂。

3.2数据去噪

在利用三维激光扫描仪获取点云数据的过程中，数据会受到扫描设备，环境，人体干扰甚至扫描物体表面材质的影响，数据或多或少都是噪点。数据无法指示扫描的正确空间位置。噪声点分为三类：第一类噪声是由物体表面或光环境产生的噪声点。第二种是仪器和扫描对象通过的噪声点，即随机噪声，系统误差和测量系统本身引起的随机误差。例如，扫描仪精度和相机分辨率。数据去噪方法根据不同的条件可以分为不同的方法，即基于有序点云数据的去噪和基于散乱点云的噪声。

目前高斯滤波器，均值滤波器和中值滤波器主要用于基于有序点云数据的数据平滑滤波，属于线性平滑滤波器，属于指定区域的加权平均数据。去除高频信息的好处是可以在保证质量的前提下保留点云数据的特征信息。平均滤波器也称为平均滤波器，它是一个典型的线性滤波器。计算平均值而不是原始数据点在一定范围内的原理简单，易于去除噪声，但缺点是相对平均。中值滤波器是一种非线性平滑滤波器，它基于与数据中的三个或更多值的点数据相邻的原理，并且结果不是原始值。它的优点是它具有消除毛刺噪声的良好效果，可以很好地保护数据边缘特征信息。

3.3数据减少

数据减少是为了减少点云数据的数据量并提取有效的信息。一般来说，数据缩减有两种类型：消除冗余和稀释简化数据。

冗余数据是指注册后重复的数据。这部分数据很大，几乎没有用处，对建模的速度和质量影响很大。对于这部分数据将被删除。烟雾稀释意味着扫描数据密度过高，过多，为后期建模提供了一些有用的数据，因此在满足一定精度和几何特性的前提下，被测物体的数据被简化[5]，计算速度，提高数据的建模效率和模型精度。

最常用的方法是采样方法，即根据一定的规则对点云数据进行采样，保留采样点，忽略其他点，该方法的优点是简单，简单，快速，缺点是简化的点云数据分布相对均匀。边缘特征点的数据点不能完全保留。

3.4数据分割

对于更复杂的扫描对象，直接利用全点云数据进行建模非常困难，这将使拟合方法更加困难，并且3D模型的数学表达式将变得非常复杂，因此有必要将点云数据在建模复杂对象之前，然后在建模之后分别完成组合。在建模过程中，“拼接前”，复杂的数据简化，大量的数据分化。

KuangSiu-lin等人认为点云数据的分割应该遵循以下标准：块区域的特征是单一的，同一区域中没有法向矢量和曲率的变化。分割后，可以尽可能容易地拼接共同的边缘。如果块的数量尽可能小，则后续拼接的复杂度可以降低。分割后，很容易重建几何模型。

有三种主要的数据分割方法：基于边缘的分割，表面分割和聚类分割。目前，最常用的特征点提取方法是基于曲率和法向量。最后，从相邻曲面的边界面出发，基于聚类的方法是将相似的几何特征参数分组到数据点分类中，然后根据高斯曲率和平均曲率得到几何特征聚类，然后根据到下属班。

MapGIS和ArcGIS数据的转换

⑴MapGIS转ArcGIS数据，图件和属性数据是分别转。以保证图形的完整性，然后把属性数据转换成dbf格式，这样就有两个属性数据表，一个是和图形一起转换出来的表，另一个是转换属性数据表。然后将两个表关联起来，这样保证图形和属性数据表的ID一致。再进行定义投影即可。

MapGIS有两种方式：一种可以直接输出SHP文件；另一种输出Mapinfo格式。1）转SHP时，注记层在转成点层，在Mapgis中，可增加注记内容字段，通过点编辑中注释赋为属性，后转出自动标注，将标注转为注记。2）另一种，比较可靠的是先将mapgis格式转换成mapinfo的交换格式，即MIF格式，点、线、面都比较好，注记会转一个text层。

⑵ArcGIS转MapGIS数据格式。1）用mapgis的文件转换功能完成。图形处理->文件转换->输入shape文件->保存相应的点（*.wt）、线（*.wl）、区（*.wp）。

4、结束语

逆向工程已经在许多行业得到发展，并且可以在基于三维激光扫描数据的工程建模，地下管线建设，古建筑，数字城市建设和改造以及森林保护方面发挥关键作用。基于三维激光扫描点云数据数据处理原理的建模过程，详细讨论了过程和方法，使用点云数据进行预处理，然后利用点云数据对三维激光扫描点云数据进行建模，恢复真实房屋模型。现在很多3D建模软件和软件开发都非常快，建模的目标越来越快，对于大多数建模而言，都需要手动选择一些特征点来进行建模，高精度，自动提取特征点，建模将会是一个良好的研究方向。

参考文献：

[1]陈凯,张达,张元生.采空区三维激光扫描点云数据处理方法[J].光学学报,2013,33(8):117-122.

[2]秦亚光,罗周全,汪伟,等.采空区三维激光扫描点云数据处理技术[J].东北大学学报(自然科学版),2016,37(11):1635-1639.

[3]孙树芳.采空区三维激光扫描数据的分析与处理[D].昆明理工大学,2009.

[4]李卫红,胡国新,刘柳,等.露天矿采空区三维激光扫描数据分析与处理[J].露天采矿技术,2016,31(9):74-77.

[5]罗周全,黄俊杰,罗贞焱,等.采空区三维激光扫描信息可视化处理集成系统研发[J].中国有色金属学报(英文版),2016,26(7):1985-1994.