發(fā)布時(shí)間：2019-01-22 16:53

【摘要】：三維激光掃描技術(shù)在獲取空間數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用日益廣泛。用三維激光掃描獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí),由于觀測(cè)條件、儀器設(shè)備自身及外界環(huán)境條件的影響,一般都會(huì)掃入一些噪聲點(diǎn)。在三維建模時(shí),必須對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,以提高三維模型的精度。本文在研究現(xiàn)有點(diǎn)云數(shù)據(jù)噪聲分類和噪聲處理方法的不足之處的基礎(chǔ)上,提出一種基于重心的點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪算法。該算法是在基于包圍盒的點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)的,其技術(shù)流程清晰,算法可靠,便于matlab編程實(shí)現(xiàn)。同時(shí),為了對(duì)比說(shuō)明該算法的去噪效果,開(kāi)發(fā)了一個(gè)增加點(diǎn)云隨機(jī)噪聲的matlab程序。選取兩個(gè)地物進(jìn)行實(shí)地三維激光掃描。對(duì)掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)做過(guò)拼接等預(yù)處理后,用本文程序增加一定量的隨機(jī)噪聲,利用本文算法和程序?qū)υ黾与S機(jī)噪聲的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于重心的點(diǎn)云去噪算法在去除隨機(jī)噪聲方面有明顯效果,程序運(yùn)行正確。應(yīng)用本文的去噪算法和Geomagic Studio軟件自帶的去噪方法分別對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理并建模。試驗(yàn)表明,兩種去噪方法獲得的模型精度相當(dāng)。經(jīng)過(guò)去噪后的建模精度均優(yōu)于不進(jìn)行去噪處理的精度,這表明該算法應(yīng)用于建模方面具有類似于專業(yè)軟件的有效性,有一定實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Three-dimensional laser scanning technology in the acquisition of spatial data is increasingly widely used. In order to obtain point cloud data by 3D laser scanning, some noise points are usually swept in due to the influence of observation conditions, instruments themselves and external environmental conditions. In order to improve the accuracy of the 3D model, the point cloud data must be de-noised. On the basis of studying the shortcomings of existing noise classification and noise processing methods of point cloud data, a barycenter based point cloud data denoising algorithm is proposed in this paper. The algorithm is improved on the basis of point cloud data compression algorithm based on bounding box. Its technical flow is clear, the algorithm is reliable and easy to realize by matlab programming. At the same time, in order to compare the denoising effect of the algorithm, a matlab program is developed to increase the random noise of the point cloud. Two objects were selected for 3D laser scanning. After preprocessing the scanned point cloud data, a certain amount of random noise is added by the program in this paper, and the point cloud data with random noise is processed by the algorithm and program in this paper. The experimental results show that the point cloud denoising algorithm based on barycenter has obvious effect in removing random noise and the program is running correctly. The point cloud data are de-noised and modeled by using the denoising algorithm of this paper and the de-noising method of Geomagic Studio software. The experimental results show that the model accuracy obtained by the two denoising methods is equivalent. The modeling accuracy after denoising is better than that without denoising, which shows that the algorithm is similar to the professional software in modeling and has some practical value.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P225.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2413396