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三维激光扫描点云数据简化方法及应用
文章来源:www.biyezuopin.cc   发布者:毕业设计网站   发布时间:2017-12-09 10:20:28   阅读:2804
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         2012届机械工程与材料科学国际会议论文集(微机电系统2012
                  三维激光扫描点云数据简化方法及应用
 
        王格芳,机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国haning1103@163.com
        韩宁机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国
        艳梅机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国
        张栋,机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国
 
摘要
    三维激光扫描仪采集的数据密度巨大,不利于曲面重建、模型重建、数据存储、数据显示和传输。首先,介绍了常规点云数据分类和简化方法。其次,研究了角度偏差和弦偏误差简化方法和三维激光扫描点云数据特征的分解。最后,提出了角弦综合简化方法。实例表明,该方法可以简化扫描线,在云数据通过三维激光扫描仪直接有效。这种方法可以保留点云数据,反映了对象的表面特征,具有更高的简化效率。
关键词
    激光扫描 点云数据;数据化;角偏差;弦偏差数据
引言
    随着三激光扫描技术的飞速发展,人们可以快速获取大量的产品表面数据。使用三维激光扫描仪测量,每个扫描点云数据基于海量的海量数据,包含更多的信息,但点云密度海量数据点云曲面重建模型重建及后续处理存储、显示和传输不便。相反,一方面,不是所有的数据点在后续的过程中,可用于每年在曲率面积较小的太密集的云数据点,可能影响对广顺性和重建精度表面数据点;另一方的原因,太密集点云不仅会增加计算量N,处理速度减慢,花费大量的时间,同时作为数据的存储,显示和传输将消耗大量的计算机资源。因此,有必要确保在海量数据点云精简一定精度的前提下处理,提取反映在数据点的曲面形状的数据点云,去除大量重复数据点。
  激光扫描数据点接近流线方法
    A 点云精简常用数据方法
    通常称为数据点集的三维空间中获得的三维坐标测量点云,最小点云只包含一点的点云密度高达几百万数据点。根据数据约简的原理和效果,常用不同的数据点云流线法可以划分分为以下三类:
1)基于距离的简化方法。这种方法实际上是以相邻数据点之间的距离为基础,以少量的数据为依据,确定是否删除该存储。这个该方法的特点是相对简单的算法和数学表达式,在数据点云精简更好的曲率变化不大,但变化的曲率,一个突变在数据点云精简效果较差。 
2)曲率类流线法。类方法的基础是去除一个点,以改变曲面曲率的大小为基础确定是否移除。类删除点的曲率大的比小的曲率变化较小的变化,因为在曲率大的变化删除后造成小g曲率变化大于曲率的小,所以可以改变曲率较大的规律保持相对较好的结果。

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