曹參參 陳磊 郭麗媛

摘 要：整個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建模過程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型重建。數(shù)據(jù)預(yù)處理為模型重建提供可靠精確的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，降低模型重建的復(fù)雜度，提高模型重構(gòu)的精確度和速度。本文提出的方法能夠很好地為快速三維建模進(jìn)行服務(wù)，尤其是比較關(guān)注街道兩側(cè)信息的三維獲取，這將大大減少人工三維數(shù)據(jù)獲取及其建模的工作量，將有很好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：激光 點(diǎn)云數(shù)據(jù) 三維建模 模型重建

中圖分類號：P228 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）08（a）-0012-02

近年來基于激光掃描技術(shù)的三維建模技術(shù)成為了研究熱點(diǎn)。激光掃描儀能夠直接獲取景物的深度信息，方便快捷。此外，利用激光掃描技術(shù)進(jìn)行三維重建能夠有效恢復(fù)出具有準(zhǔn)確幾何信息和照片真實(shí)感的三維模型。本文對車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的全自動數(shù)據(jù)預(yù)處理方法以及模型重建進(jìn)行了相關(guān)的研究與實(shí)現(xiàn)。

整個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建模過程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型重建。數(shù)據(jù)預(yù)處理為模型重建提供可靠精確的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，降低模型重建的復(fù)雜度，提高模型重構(gòu)的精確度和速度。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段涉及的內(nèi)容有點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平滑、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的縮減、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類、不同站點(diǎn)掃描數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)及融合等；模型重建階段涉及的內(nèi)容有三維模型的重建、模型重建后的平滑、殘缺數(shù)據(jù)的處理和模型簡化等。實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)三維激光掃描數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及建模需求，選用相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理策略和方法。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

針對車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特性，將數(shù)據(jù)預(yù)處理方法分為兩類：半自動的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和全自動的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。

1.1 半自動數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

半自動的方法主要是利用現(xiàn)有的各種類型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件，如三維激光掃描儀配帶的相應(yīng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件或逆向工程領(lǐng)域比較著名的商業(yè)點(diǎn)云處理軟件，一般都具有點(diǎn)云數(shù)據(jù)編輯、拼接與合并、數(shù)據(jù)點(diǎn)三維空間量測、點(diǎn)云數(shù)據(jù)可視化、空間數(shù)據(jù)三維建模、紋理分析處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等功能，但它們往往具有通用的處理功能，對于特定的數(shù)據(jù)處理效果有一定的不足之處，在功能和性能上也或多或少存在一定缺陷，且一般比較昂貴。

1.2 全自動數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

本文主要介紹一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的數(shù)據(jù)濾波分類方法，通過此方法實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分類。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作是基于集理論從圖像中來提取特征。它有兩個(gè)基本的操作：開運(yùn)算（Dilation）和閉運(yùn)算（Erosion）。

開運(yùn)算（Dilation）可以有如下的定義來處理每個(gè)點(diǎn)p（X，Y，Z）：Dp=max（Zp）|（Xp，Yp）屬于Wp。其中，Wp表示 p（X，Y，Z）點(diǎn)一定范圍內(nèi)的鄰域窗口。開運(yùn)算（dilation）的實(shí)質(zhì)就是取最大值操作；閉運(yùn)算（Erosion）可以有如下的定義來處理每個(gè)點(diǎn)p（X，Y，Z）：Dp=min（Zp）|（Xp，Yp）屬于Wp。其中，Wp表示p（X，Y，Z）點(diǎn)一定范圍內(nèi)的鄰域窗口。

閉運(yùn)算（Dilation）的實(shí)質(zhì)就是取最小值操作。在本算法中，我們把數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的思路應(yīng)用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理中來。在算法的實(shí)現(xiàn)過程中，我們需要不斷地調(diào)整運(yùn)用這兩個(gè)操作的窗口大小。因此，此算法也是一個(gè)多次迭代的過程，并且它是一種基于圖像的DTM濾波算法。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果

按照以上算法流程編寫MATLAB程序，實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分離，用本算法進(jìn)行濾波時(shí)要注意濾波參數(shù)的設(shè)置，通常要根據(jù)不同地表形態(tài)來選取適當(dāng)?shù)膮?shù)。應(yīng)用本算法對鐵路兩旁的數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾波處理，該算法能很好地實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分離，但是該算法需要輸入很多濾波參數(shù)，如地形坡度、窗口大小等，這些直接影響著濾波的效果，因此要實(shí)現(xiàn)很好的濾波需要根據(jù)實(shí)際地形情況反復(fù)試驗(yàn)幾個(gè)濾波參數(shù)。

2 模型重建

點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波分類處理之后，就可以針對分出來的不同類別采用不同的建模方法了，這里濾波分類主要分為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)，所以，模型重建也通過這兩類來分析。

2.1 地面點(diǎn)建模

與通常的柵格影像數(shù)據(jù)不同，激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)是離散分布的不規(guī)則點(diǎn)數(shù)據(jù)。因此，要用模型的形式表示地形表面分布，就需要進(jìn)行網(wǎng)格化處理，即將離散的點(diǎn)連續(xù)化。我們采用三角網(wǎng)的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，地形表面由連接數(shù)據(jù)點(diǎn)的三角形構(gòu)成，通過進(jìn)行插值實(shí)現(xiàn)對地形表面的逼近和近似，這是對地形表面的一種精確表達(dá)。三角形網(wǎng)格化目前以狄洛尼（Delaunay）三角剖分最為流行，本文實(shí)驗(yàn)研究就是采用對離散點(diǎn)集的Delaunay三角剖分來完成對濾波分類后的地面點(diǎn)云連續(xù)化的，見圖1。

2.2 非地面點(diǎn)建模

本文針對車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)總結(jié)了以下的建模方法和步驟。

2.2.1 對非地面點(diǎn)進(jìn)一步分類

通過車載掃描系統(tǒng)獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中非地面點(diǎn)存在很多雜點(diǎn)，受車體行駛周圍影響很大，如要對道路兩旁建筑物建模，則建筑物點(diǎn)云受路兩旁的樹木、廣告牌、線桿以及周圍車輛等影響很大。這樣直接用這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行建筑物建模，其效果會很差，所以有必要對非地面點(diǎn)進(jìn)一步分類，可分為建筑物、線桿以及其他地物點(diǎn)（如植被、路燈、公交站牌、廣告牌等）等。其中建筑物是非地面點(diǎn)中最重要的部分，也是通常最關(guān)心的地物。

2.2.2 通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)對建筑物進(jìn)行特征提取

在激光掃描數(shù)據(jù)的處理中，建筑物特征提取是一個(gè)與數(shù)據(jù)分類緊密相關(guān)的問題。建筑物特征提取依賴于數(shù)據(jù)分類的方法和結(jié)果，還要充分利用建筑物自身的幾何特征。利用前面提出的數(shù)據(jù)分類方法，考慮建筑物自身的幾何特征，設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單的建筑物特征提取方法。

首先，從分類后的激光掃描數(shù)據(jù)中提取出建筑物數(shù)據(jù)；然后，從建筑物數(shù)據(jù)中提取出每個(gè)格網(wǎng)單元中Z值最大和Z值最小的數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些點(diǎn)就是建筑物的特征點(diǎn)；后續(xù)處理中，可以從這些特征點(diǎn)中探測線特征或者用線段擬合這些特征點(diǎn)得到建筑物的特征線，也可以導(dǎo)入專業(yè)建模軟件直接參與三維建模。

3 結(jié)語

本文結(jié)合某三維建模案例，探討了基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和模型重建方法，論文探討了半自動數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和全自動數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，給出了全自動數(shù)據(jù)預(yù)處理的算法流程，在模型重建中，論文探討了地面點(diǎn)重建和非地面點(diǎn)重建。該方法能夠很好地為快速三維建模進(jìn)行服務(wù)，尤其是比較關(guān)注街道兩側(cè)信息的三維獲取，這將大大減少人工三維數(shù)據(jù)獲取及其建模的工作量，將有很好的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)

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