激光點云逆向建模是怎么進行的？

隨著上世紀九十年代，三維激光掃描技術的出現，點云概念開始被提及。

點云是目標表面特性的海量點集合，點云越密集，反映的圖像細節和信息就越多。

當我們利用三維激光掃描儀掃描某一建筑表面時，我們可以得到大量密集的點，這些點帶有三維坐標（XYZ）、激光反射強度和和顏色信息（RGB）等信息，它們共同創建了可識別的三維結構。



一.如何創建點云

目前，點云的獲取方式一般是通過三維激光掃描儀，三維激光掃描儀通過掃描選定的目標物體或環境后，能大面積高分辨率地快速獲取被測對象表面的三維坐標數據。

下面，我們以Trimble三維激光掃描儀為例，一起來看下點云數據的具體創建過程。

Trimble三維激光掃描儀主要掃描過程和技術流程如下：



Trimble三維激光掃描儀最終采集的數據以點云和圖像的形式儲存在掃描儀設備里，運用Trimble RealWorks進行一定處理后，能獲取建筑物的相對位置信息、尺寸、紋理和形狀，進而建立真實的物體數據模型。



二.點云數據處理

在三維激光掃描的過程中，點云數據的獲取常常會受到物體遮擋、光照不均勻等因素的影響，容易造成復雜形狀物體的區域掃描盲點，形成孔洞。同時由于掃描測量范圍有限，對于大尺寸物體或者大范圍場景，不能一次性進行完整測量，必須多次掃描測量，因此掃描結果往往是多塊具有不同坐標系統且存在噪聲的點云數據，不能夠完全滿足人們對數字化模型真實度和實時性的要求，所以需要對三維點云數據進行去噪、簡化、配準以及補洞等預處理。



通過數據預處理，可以有效剔除點云中的噪聲和外點，在保持幾何特征的基礎上實現點云數據簡化，并將不同角度掃描的點云統一到同一坐標系下，為后續的曲面構建及三維實體模型生成提供穩健的數據基礎。



1.數據配準

點云數據配準，又稱為點云拼接或坐標糾正，是點云數據處理時最主要的數據處理之一。由于目標物的復雜性，通常需要從不同方位掃描多個測站，才能把目標物掃描完整，每一測站掃描數據都有自己的坐標系統，要獲得完整的數據必需把不同測站的掃描數據糾正到統一的坐標系下，這就需要點云拼接。



2.數據去噪

在利用三維激光掃描儀掃描目標時，會受到掃描設備、周圍環境、人為擾動、目標特性等影響，使得點云數據無法避免的存在一些噪點，導致數據無法正確表達掃描對象的空間位置。



噪聲點主要分為三類：

1）由于物體表面材質或光照環境導致反射信號較弱等情況下產生的噪點；

2）由于掃描過程中，人、車輛或其他物體從掃描儀器與物體之間經過而產生的噪點；

3）由于測量設備自身原因，如掃描儀精度、相機分辨率等引起的系統誤差和隨機誤差。

3.數據精簡

數據精簡就是在精度允許下減少點云數據的數據量，提取有效信息。一般分為兩種：去除冗余與抽稀簡化。

冗余數據是指在數據配準之后，其重復區域的數據，這部分數據的數據呈大，多為無用數據，對建模的速度以及質量有很大影響，對于這部分數據要予以去除。

抽稀簡化是指掃描的數據密度過大，數量過多，其中一部分數據對于后期建模用處不大，所以在滿足一定精度以及保持被測物體幾何特征的前提下，對數據進行精簡。以提高數據的操作運算速度、建模效率以及模型精度。



4.數據分割

對于較為復雜的掃描對象，如果直接進行點云數據建模，會使得建模過程十分困難，三維模型的數學表達變得復雜。所以對于復雜的建模對象，我們一般會進行點云數據分割，然后再分別建模，最后再進行組合。



點云數據分割應該遵守以下準則：

1）分塊區域的特征單一且同一區域內沒有法矢量及曲率的突變；

2）分割的公共邊盡量便于后續的拼接；

3）分塊的個數盡量少，可減少后續的拼接復雜度；

4）分割后的每一塊要易于重建幾何模型。

三.逆向建模

逆向建模（Reverse Modeling）是逆向工程的一個分支，是基于現實中存在的實物通過掃描進行逆向建模的一種方式。

逆向建模技術中包括：點云逆向建模、照片逆向建模、三維掃描逆向建模等技術。無論是照片逆向建模、雷達掃描逆向建模、激光掃描逆向建模最先生成的都是點云，通過對點云的疏密度及空間位置的計算從而生成三維模型這個過程叫點云轉三維模型，最后將紋理映射到三維模型上，生成一個完整的三維模型。

逆向建模是一種不同的建模思路，但是無論采用哪種逆向建模的技術，都需要相應的設備，生成的模型經過修改后能適用于各個場景。

逆向建模的應用非常的廣泛。前期掃描獲得的點云數據可以應用在地理信息服務、測繪工程服務、大型勘探輔助、戶外大型項目宣傳檢測等。

激光點云數據處理及逆向建模具體教程：

1.點云模型處理：

1）點云分割

2）點云分類

2. 點云建模：

1）建模軟件

2）建模方式

3）建模插件介紹

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四.點云建模和應用

利用三維激光掃描技術獲取的空間點云數據，既可用于建立結構復雜、不規則場景的三維可視化模型，又可以用于生成數字高程模型（DEM），用于土方計算、檢測地質災害等。

1.點云三維建模

點云建模需要利用三維實景建模軟件ContextCapture，ContextCapture可以更好地評估點云并生成更精確的工程模型。

ContextCapture可以對點云進行增強、分割、分類，并與工程模型相結合。利用ContextCapture的高級三維建模、橫截面切割、斷裂線和地形提取功能，能快速高效地對竣工條件進行建模并支持設計流程。

點云數據與實景影像融合成果

ContextCapture建模具體過程，請掃描下方二維碼，查看教程教學：



2.數字高程模型（DEM）

利用獲取的點云數據，通過噪聲點處理后進行柵格化，可以生成高質量的數字表面模型（DSM)。

同時，通過對點云數據自動化預處理，再利用人工編輯進行地面濾波，濾除其中的非地面點，剩余的地面點通過構建不規則三角網（TIN）等模型進行柵格化，可得到高精度的數字高程模型（DEM）數據，也可以轉換為等高線數據。



利用點云生成的DEM模型，可以用來進行土方計算、檢測地質災害等。

1）土方計算

通過激光掃描儀得到的高精度激光點云，可用于構建地形三維模型，為勘察設計提供斷面量測、坡度坡向量測、土方填挖量等信息，大大減少工程勘察設計中的外業工作量，縮短工作周期。



2）監測地質災害

通過地形三維模型的建立，大面積監測地形的變化，將在不同時間點掃描的點云進行比較，以作出風險評估，為預防地質災害的發生提供依據。

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