什么是点云？
点云是目的表面特性的海量点集合，点云越密集，反映的图像细节和信息就越多。
当咱们利用三维激光扫描仪扫描某一建筑表面时，咱们能够得到海量密集的点，这些点带有三维坐标（XYZ）、激光反射强度和和颜色信息（RGB）等信息，它们一起创建了可识别的三维结构。
创建和利用点云是从另一种方向认识数据世界的方式，当咱们想要利用点云去实现目的，咱们必须晓得怎样得到点云数据，并从中取得最大的价值。下面，咱们一块来认识下点云的获取和处理方式。
怎样创建点云？
日前，点云的获取方式通常是经过三维激光扫描仪，三维激光扫描仪经过扫描选定的目的物体或环境后，能大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据。
下面，我们以Trimble三维激光扫描仪为例，一块来看下点云数据的详细创建过程。
Trimble三维激光扫描仪重点扫描过程和技术流程如下：
Trimble三维激光扫描仪最后采集的数据以点云和图像的形式储存在扫描仪设备里，运用Trimble RealWorks进行必定处理后，能获取建筑物的相对位置信息、尺寸、纹理和形状，从而创立真实的物体数据模型。
点云数据预处理
在三维激光扫描的过程中，点云数据的获取常常会受到物体遮挡、光照不均匀等原因的影响，容易导致繁杂形状物体的区域扫描盲点，形成孔洞。同期因为扫描测绘范围有限，针对大尺寸物体或大范围场景，不可一次性进行完整测绘，必须多次扫描测绘，因此呢扫描结果常常是多块具有区别坐标系统且存在噪声的点云数据，不可够完全满足人们对数字化模型真实度和实时性的需求，因此需要对三维点云数据进行去噪、简化、配准以及补洞等预处理。
经过数据预处理，能够有效剔除点云中的噪声和外点，在保持几何特征的基本上实现点云数据简化，并将区别方向扫描的点云统一到同一坐标系下，为后续的曲面构建及三维实体模型生成供给稳健的数据基本。
1.数据配准
点云数据配准，亦成点云数据拼接或坐标纠正。点云拼接是点云数据处理时最重点的数据处理之一，因为目的物的繁杂性，一般需要从区别方位扫描多个测站，才可把目的物扫描完整，每一测站扫描数据都有自己的坐标系统，三维模型的重构需求把区别测站的扫描数据纠正到统一的坐标系下。
点云拼接办法归类如下：
1）标靶拼接。标靶拼接是点云拼接最常用的办法，首要在扫描两站的公共区域安置3个或3个以上的标靶，依次对各个测站的数据和标靶进行扫描，最后利用区别站点相同的标靶数据进行点云配准。每一个标靶对应一个ID号，同一标靶在区别测站的ID号必须一致，才可完成拼接。
2）点云拼接。基于点云的拼接方式需求在扫描目的对象时要有必定的区域重叠度，况且目的对象特征点要显著，否则没法完成数据的拼接。此办法需要依靠寻找重叠区域的同名点进行拼接，因此呢重叠区域特征点的确定直接关系到配准结果的好坏。
3）掌控点拼接。为了加强拼接精度，三维激光扫描系统能够与全站仪或GPS技术联合运用。经过全站仪或GPS确定公共掌控点的大地坐标，而后用三维激光扫描仪对所有公共掌控点进行精确扫描。再以掌控点为基站直接将扫描的多测站的点云数据与其拼接，就可将扫描的所有点云数据转换成工程实质需要的坐标系。
2.数据去噪
在利用三维激光扫描仪扫描目的时，会受到扫描设备、周边环境、人为扰动、目的特性等影响，使得点云数据没法避免的存在有些噪点，引起数据没法正确表达扫描对象的空间位置。
噪声点重点分为三类：
1）因为物体表面材质或光照环境引起反射信号较弱等状况下产生的噪点；
2）因为扫描过程中，人、车辆或其他物体从扫描仪器与物体之间经过而产生的噪点；
3）因为测绘设备自己原由，如扫描仪精度、相机分辨率等导致的系统误差和随机误差。
数据去噪的办法能够按照区别的状况分为区别的处理办法：
1）基于有序点云数据用平滑滤波去噪法，日前数据平滑滤波重点采取的是高斯滤波、均值滤波以及中值滤波。
①高斯滤波属于线性平滑滤波，是对指定区域内的数据加权平均，能够去除高频信息，其优点为能够在保准去噪质量的前提下保存住点云数据特征信息。
②均值滤波亦叫平均滤波，亦是一种较为典型的线性滤波，其原理为选取必定范围内的点求取其平均值来代替其本来的数据点，优点为算法简单易行，缺点为去噪的效果较为平均.且不可很好的保存住点云的特征细节。
③中值滤波属于非线性平滑滤波，其原理是对某点数据相邻的三个或以上的数据求中值，求取后的结果取代其原始值，其优点在于对毛刺噪声的去除有很好效果，况且亦能很好的守护数据边缘特征信息。
2）基于散乱点云数据去噪常用的办法为拉普拉斯去噪、平均曲率流办法、双边滤波算法。
①拉普拉斯算法虽然能够很好的保准模型的细节特征，然则还会残存有噪声点。
②双边滤波算法虽然能够很好的去除噪声点，然则不可够很好的保存住模型的细节特征。
③平均曲率是依赖于曲率估计，针对模型简单噪声点较少的数据去噪效果较好，而针对繁杂且噪声点多的数据，其计算速度慢且去噪效果较差。
3.数据精简
数据精简便是在精度准许下减少点云数据的数据呈，提取有效信息。通常分为两种：去除冗余与抽稀简化。
冗余数据指的是在数据配准之后，其重复区域的数据，这部分数据的数据呈大，多为无用数据，对建模的速度以及质量有很大影响，针对这部分数据要予以去除。
抽稀简化指的是扫描的数据密度过大，数量太多，其中一部分数据针对后期建模用处不大，因此在满足必定精度以及保持被测物体几何特征的前提下，对数据进行精简。以加强数据的操作运算速度、建模效率以及模型精度。
4.数据分割
针对较为繁杂的扫描对象，倘若直接进行点云数据建模，会使得建模过程非常困难，三维模型的数学表达变得繁杂。因此针对繁杂的建模对象，咱们通常会进行点云数据分割，而后再分别建模，最后再进行组合。
点云数据分割应该遵守以下准则：
1）分块区域的特征单一且同一区域内无法矢量及曲率的突变；
2）分割的公共边尽可能便于后续的拼接；
3）分块的个数尽可能少，可减少后续的拼接繁杂度；
4）分割后的每一起要易于重建几何模型。
点云数据分割的重点办法有三种，基于边的分割办法、基于面的分割办法和基于聚类的分割办法。
1）基于边的分割办法需先寻找出特征线。所说特征线，亦便是特征点所连成的线，日前最常用的提取特征点的办法为基于曲率和法矢量的提取办法，一般认为曲率或法矢量突变的点为特征点，例如拐点或角点。提取出特征线之后，再对特征线围成的区域进行分割。
2）基于面的办法是一个持续迭代过程，找到拥有相同曲面性质的点，将属于同一基本几何特征的点集分割到同一区域，再确定这些点所属的曲面，最后由相邻的曲面决定曲面间的边界。
3）基于聚类的办法便是将类似的几何特征参数数据点归类，可用按照高斯曲率和平均曲率来求出其几何特征再聚类，最后按照所属类来分割。
点云数据建模
日前，业内运用较多的点云数据建模软件为ContextCapture。
ContextCapture 是一款可由简单的照片和/或点云自动生成仔细三维实景模型的软件。ContextCapture 的高兼容性，能对各样对象各样数据源进行精确无缝重建，从厘米级到千米级，从地面或从空中拍摄。只要输入照片的分辨率和精度足够，生成的三维模型是能够实现无限精细的细节。
ContextCapture拥有以下功能：
1.集成地理参考数据
ContextCapture 可为包含 GPS 标记和掌控点在内的多种类型的定位数据供给本地支持。它还能够经过定位/旋转导入或完整块导入来导入任何其他定位数据，能够精确测绘坐标、距离、面积和体积。
2.自动空中三角测绘和三维重建
一旦自动识别每张相片的相对位置和方向，就能够经过添加掌控点和编辑连接点来对空中三角测绘结果进行微调，以最大限度提高几何和地理空间精度。优化的三维重建算法以无可匹敌的精度生成精细的三维模型以及每一个格网面片的影像纹理。ContextCapture 可保证各个三维格网模型顶点安置在最佳位置，因此呢能够更少的瑕疵表现重现更精细的细节和更锐利的边缘，从而大幅加强几何精度。
3.生成二维和三维 GIS 模型
借助 ContextCapture，能够生成各样 GIS 格式的精确地理参考三维模型，包含真正射影像和新的 Cesium 3D Tiles，并将瓦片范围和空三成果导出为KML和XML。ContextCapture 供给的坐标系数据库接口可保证与GIS 处理方法的数据互用性。能够从 4,000 多个空间参考系统中进行选取，并可添加用户自定义的坐标系。况且，ContextCapture 会按照输入照片的分辨率和空间分布状况，自动调节模型的分辨率和精度。
这寓意着，ContextCapture能够处理分辨率不均匀的场景，而不必为保存有些更高分辨率的场景区域而牺牲整体效率。
4.处理实景模型
ContextCapture能够快速容易地处理任何比例的格网模型，以及横断面的生成、地形和断裂线的提取，及正射影像、三维 PDF 和 iModel 的生成。它能够将格网模型与 GIS 和工程数据集成，以在格网模型的视觉环境中实现该信息的直观搜索、导航、可视化和动画。
5.处理点云
能够对点云进行加强、分割、归类，并与工程模型相结合。而后，利用 ContextCapture的高级三维建模、横截面切割、断裂线和地形提取功能，快速有效地对竣工要求进行建模并支持设计流程。因此呢，ContextCapture能够更好地评定点云并生成更精确的工程模型，还能够生成用于展示的动画和渲染。
6.生成和处理大型可缩放地形模型
ContextCapture能够从多种源自中生成非常庞大的可缩放地形模型，包含点云、断裂线、光栅数字高程模型和现有三角形化不规则网络。经过与原始数据源同步，可缩放地形模型可实时更新到最新。这般做的价值在于，持有您所有数据的全局、最新和综合暗示，并用于运用各样表示模式执行分析，以及生成动画和可视化效果。
ContextCapture软件详情：实景建模比你想象的更强大！ContextCapture在全生命周期中的应用
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发表于 2024-10-10 15:08:07