本文關鍵詞：基于礦山地表自然地物點云數(shù)據(jù)建模研究與應用

  更多相關文章： 點云數(shù)據(jù) 尺度參數(shù) 特征點提取 網(wǎng)格優(yōu)化 點云曲面重建

【摘要】：礦山地物數(shù)據(jù)采集、建模和三維可視化是礦山信息化和數(shù)字礦山建設的基礎工作。三維激光測量作為一種新的測繪方法,與傳統(tǒng)的測繪技術相比具有速度快、范圍廣、費時短和精度高等特點,已逐漸應用于礦山復雜地表及采空區(qū)的三維信息的采集和建模。礦山地物形態(tài)復雜,包含了自然地物及人工地物兩種形態(tài)。運用三維激光測量采集礦山地物的點云數(shù)據(jù),并采用合適的方法進行礦山地表自然地物及人工地物點云數(shù)據(jù)去噪、特征點提取、三維建模及可視化是一個復雜的過程。點云數(shù)據(jù)三維重建時需要提取人工地物和自然地物的特征點。由于人工地物形狀比較規(guī)則,其點云數(shù)據(jù)特征點比較容易提取。但是自然地物由于形態(tài)多種多樣,采集的點云不規(guī)則,在特征點提取過程中存在許多問題。探討在不規(guī)則的自然地物點云數(shù)據(jù)中快速有效的特征點提取方法以及進行模型重建是本研究重點。本文以三維激光掃描儀獲取的礦山地物點云數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,采用HD_3LS_SCENE和HD-Modeling軟件對人工地物和自然地物點云數(shù)據(jù)的特征點提取及曲面網(wǎng)格模型構建方法進行了研究。首先,在自然地物點云數(shù)據(jù)特征點提取過程中,對比不同特征點提取方法,選取不同形態(tài)特征的自然地物點云數(shù)據(jù)進行實驗分析,找出不同自然地物與特征點提取參數(shù)的關系。實驗過程中,采用尺度參數(shù)設置法,針對不同的自然地物對參數(shù)進行對比分析,選出不同自然地物提取的最佳參數(shù)。其次,根據(jù)自然地物的特征對曲面網(wǎng)格構建過程中的尺度參數(shù)進行了實驗,通過調整網(wǎng)格密度參數(shù)進行網(wǎng)格創(chuàng)建,選擇最佳曲面網(wǎng)格模型進行自然地物模型的構建,最后完成了點云數(shù)據(jù)模型的重建。研究得到主要結論及成果：1、點云的簡化和去噪過程中,主要重點分析隨機采樣法和雙邊濾波法對點云的去噪。針對不同類型的點云數(shù)據(jù),兩種方法的具有不同的優(yōu)勢,通過對比兩種方法的處理結果,得到雙邊濾波法對不規(guī)則的點云數(shù)據(jù)處理具有顯著的特點。2、自然地物點云特征點描述和提取,由于點云特征描述和提取算法的多樣性,提出K-樹鄰近法和描述子法對點云進行特征點的描述和提取,結合PCL特征描述與提取相關模塊,通過實例展示了PCL快速提取特征點,從而達到對自然地物點云的特征點快速提取,以減少數(shù)據(jù)中不相關點,為后續(xù)點云三角化和曲面重建作基礎。3、結合實例對自然地物點云進行實驗分析,選取最佳的提取特征點進行模型重構。結果表明,在利用K-樹鄰域法對點云數(shù)據(jù)特征點的提取時,選擇合適的參數(shù),對模型重建具有重要意義。通過參數(shù)設置分析過后的點云在曲面重建結果中具有顯著的效果,模型和實體形態(tài)基本保持相關,所以參數(shù)設置對自然地物的建模具有實用性。
【關鍵詞】：點云數(shù)據(jù) 尺度參數(shù) 特征點提取 網(wǎng)格優(yōu)化 點云曲面重建
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD17;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 主要研究目的和內容15-16
• 1.4 論文的組織結構16-17
• 1.5 本章總結17-18
• 第二章 自然地物點云預處理原理和方法18-31
• 2.1 引言18-19
• 2.2 三維場景點云獲取流程19-20
• 2.3 多測站點云數(shù)據(jù)拼接20-21
• 2.4 點云精簡和裁剪21-23
• 2.5 點云數(shù)據(jù)濾波去噪23-30
• 2.5.1 RANSAC隨機采樣法24-25
• 2.5.2 雙邊濾波算法25-28
• 2.5.3 點云去噪分析28-30
• 2.6 本章總結30-31
• 第三章 點云數(shù)據(jù)特征點提取理論與方法31-48
• 3.1 引言31
• 3.2 深度圖像創(chuàng)建及關鍵點提取31-36
• 3.2.1 點云深度圖像創(chuàng)建31-33
• 3.2.2 點云數(shù)據(jù)邊界提取33-34
• 3.2.3 關鍵點提取34-36
• 3.3 特征點提取方法36-46
• 3.3.1 點特征描述子提取法37-41
• 3.3.2 KD-Tree近鄰檢索法41-46
• 3.4 實驗分析46-47
• 3.5 本章總結47-48
• 第四章 點云數(shù)據(jù)模型構建理論與方法48-59
• 4.1 曲面網(wǎng)格構建與優(yōu)化48-54
• 4.1.1 最小二乘投影48-49
• 4.1.2 Delaunay三角化49-51
• 4.1.3 Delaunay三角網(wǎng)格優(yōu)化51-54
• 4.2 點云數(shù)據(jù)模型重建算法54-58
• 4.2.1 移動立方算法55-56
• 4.2.2 泊松曲面重建算法56-58
• 4.3 本章總結58-59
• 第五章 點云數(shù)據(jù)模型構建實驗分析59-73
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)采集59-61
• 5.2 地物點云的拼接和裁剪61-63
• 5.3 規(guī)則物體點云數(shù)據(jù)模型構建63-66
• 5.3.1 自定義基礎參考坐標系63-64
• 5.3.2 平面切片繪制輪廓64-65
• 5.3.3 輪廓線構建模型65-66
• 5.4 不規(guī)則自然地物模型構建66-72
• 5.4.1 地物特征點提取66-69
• 5.4.2 地物曲面網(wǎng)格優(yōu)化69-71
• 5.4.3 地物模型重構71-72
• 5.5 實驗意義72
• 5.6 本章總結72-73
• 第六章 總結與展望73-76
• 6.1 研究總結73-74
• 6.2 工作展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻77-81
• 附錄A (點云處理過程應用PCL代碼)81-85
• 附錄B (攻讀碩士期間公開發(fā)表論文以及參加的項目)85

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