【導讀】碩士學位期間獨立進行研究工作所取得的成果。論文中除已注明部分外不包含。中說明并致以謝意。本人所呈交的碩士學位論文沒有違反學術道德和學術規(guī)范，沒有侵權行為，并愿意承擔由此而產(chǎn)生的法律責任和法律后果。三維激光掃描測量技術是繼GPS全球定位系統(tǒng)之后又一項測繪領域全新技。不受時間與空間影響，能全天候工作。與傳統(tǒng)接觸式測量相比，他可以在不接觸物體的情。文物藝術品保護、模式識別、數(shù)字娛樂等諸多領域體現(xiàn)出廣泛的應用前景。在ICP算法中如果初始位姿選擇不準確，ICP算法很有可能陷入局部收斂，而不是。所以本文在給出初始位姿的基礎上，提出基于間接平差的ICP算法，這樣不但?？梢员Ｕ螴CP算法全局收斂，而且可以減少算法耗時，提高算法效率，優(yōu)化傳統(tǒng)ICP算法。目前基于離散點云的三維表面重建，對于以上論述的方法，本文以化石林中化石為掃描對像，對掃描數(shù)據(jù)進行實驗。結果證明，在點云數(shù)據(jù)配準以及三維模型的構造方面取得一定成果。

　　

【正文】 67。 研究方法與技術路線 點云數(shù)據(jù)三維重建流程 激光點云數(shù)據(jù)三維模型重建的一般流程為 [13]數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)配準，模型構建，紋理映射四個階段。其中，數(shù)據(jù)獲取后要進行數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)配準還包括數(shù)據(jù)融合處理，最終的目 中國地質大學碩士學位論文 13 的是使獲取的三維激光掃描數(shù)據(jù)滿足三維模型重建需要。 1. 數(shù)據(jù)獲取階段： 這一過程主要是使用三維激光掃描儀獲取的三維數(shù)據(jù)。為了采集到高質量完整的三維模型數(shù)據(jù)，我們要解決如下問題：掃描場景的踏勘、掃描站點的布設、掃描分辨率的選取、掃描距離與掃描角 度的選擇等等。 2. 數(shù)據(jù)處理階段： 包括點云數(shù)據(jù)預處理和點云數(shù)據(jù)配準。點云數(shù)據(jù)配準又稱為點云數(shù)據(jù)拼接，配準是點云數(shù)據(jù)處理中的重要工作之一，為得到掃描場景完整三維信息，需要從不同視角掃描場景數(shù)據(jù)是不可避免的，每站掃描獲取的數(shù)據(jù)都有自己獨立的工程坐標系，為了將獨立的工程坐標系轉化到同一個坐標系下，需要對數(shù)據(jù)進行配準；由于配準后的點云數(shù)據(jù)有冗余、分層等，需進行數(shù)據(jù)融合處理。 3. 表面模型重建階段： 由激光掃描采集的數(shù)據(jù)都是離散的三維點（離散點云），與物體的實際表面有差距。所以，對點云構建三角網(wǎng)模型逼近實物 是常用的表面模型重建方法。 4. 紋理映射階段： 經(jīng)過前述幾個數(shù)據(jù)處理階段得到精確場景三維模型，但為了體現(xiàn)模型表面的特征及屬性并滿足模型可視化要求，需要使用事先獲取的物體表面彩色照片對模型進行紋理映射。 因此，基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的三維重建技術一般流程如下： 圖 29 三維激光掃描數(shù)據(jù)的三維表面模型重建流程 技術路線 針對本文的研究內(nèi)容，擬采用如圖 210 所示的技術路線： 點云數(shù)據(jù) 處理后的點云數(shù)據(jù) 網(wǎng)格模型 紋理模型 紋理映射 數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)處理 處理后的點云數(shù)據(jù) 表面重建 14 于明旭 基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的三維模型重建技術研究 2020. 5 圖 210 技術路線 獲取三維數(shù)據(jù) 點 云 模 型 三 維 模 型 紋 理 圖 像 真三維模型 畸變校正 原始點云 數(shù)據(jù) 濾 波 補 洞 紋 理 映 射 配 準 刪 除 融 合 構建三角網(wǎng) 原始紋理圖像 創(chuàng)建曲面 擬合曲面 中國地質大學碩士學位論文 15 第三章 點云數(shù)據(jù)預處理 167。 介紹 為什么要進行數(shù)據(jù)預處理？是因為利用三維激光掃描儀采集的原始數(shù)據(jù)存在不連續(xù)性，存在不完整性，含有噪聲。不連續(xù)性指數(shù)據(jù)含有錯誤的編碼或點名，不完整性指缺少某些屬性特征值，含有噪聲指包含錯誤或孤立點云數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理在數(shù)據(jù)處理流程中是必不可少的一步，數(shù)據(jù)預處理是原始數(shù)據(jù)上進行深加工，包括數(shù)據(jù)的一致性、完整性及噪聲數(shù)據(jù)檢核。數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)合并和數(shù)據(jù)歸約是數(shù)據(jù)預處理常用的方法。 獲取實體掃 描數(shù)據(jù)由于自身遮擋和外界遮擋，一般情況下掃描數(shù)據(jù)是不一致、不完整并且含噪聲，所以數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)預處理階段不可或缺的一步。填充空缺值、識別或移除孤立點、平滑噪聲和解決數(shù)據(jù)之間不一致性是數(shù)據(jù)清理的目的。數(shù)據(jù)轉換是將不同來源或不同格式的數(shù)據(jù)轉化到特定的可用的范圍內(nèi)?，F(xiàn)階段，不同數(shù)據(jù)源常常結合在一起使用，數(shù)據(jù)的轉化顯得尤為重要。數(shù)據(jù)合并指將轉換后不同源數(shù)據(jù)集合在一起，為數(shù)據(jù)的進一步應用做鋪墊。數(shù)據(jù)歸約是在不影響數(shù)據(jù)的一致性和完整性的基礎上，對相同或相似空間屬性數(shù)據(jù)進行分析合并，也包括對數(shù)據(jù)的離散化，數(shù)據(jù)的離散化對于 大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)而言是非常重要的，同時也可以對數(shù)據(jù)進行降階、降維，以達到減少數(shù)據(jù)存儲空間的目的，為提高數(shù)據(jù)的后處理速度提供條件。數(shù)據(jù)預處理示意圖如圖 31 所示，其中 31（ a）為數(shù)據(jù)清理為， 31（ b）為數(shù)據(jù)轉換， 31（ c）為數(shù)據(jù)合并， 31（ d）為數(shù)據(jù)歸約。 使用三維激光掃描儀采集三維點云數(shù)據(jù)也存在上述的一系列問題，因此需要對數(shù)據(jù)進行預處理，預處理后的點云數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)配準、三維模型重建等方面的應用更具有實效性。 原始數(shù)據(jù) （ a） 清理后數(shù)據(jù) ?????????????????4859100322 ?????????????????1 原始數(shù)據(jù) （ b） 轉換后數(shù)據(jù) 16 于明旭 基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的三維模型重建技術研究 2020. 5 原始數(shù)據(jù) （ c） 合并后數(shù)據(jù) 原始數(shù)據(jù) （ d） 歸約后數(shù)據(jù) 圖 31 數(shù)據(jù)預處理示意圖 167。 點云預處理 三維變換是點云預處理中最基本的方法，通常對點云數(shù)據(jù)進行旋轉 、縮放、平移、濾波、平滑和分割與邊緣檢測等相應處理，這與圖像變換處理本質相同。下面介紹三維點云數(shù)據(jù)空間變換過程。 在二維平面變換方法的基礎上，如果將 Z 坐標軸考慮到變換中，這就是三維幾何空間變換。由數(shù)學知識我們知道三維點云變換中的平移與縮放原理相似且比較簡單。在給定的三維空間坐標系中通過平移矢量可以使點云數(shù)據(jù)沿三個坐標軸方向平移，通過縮放因子可以改變點云數(shù)據(jù)在相應坐標系中的三維顯示比例。對于三維空間坐標系中的旋轉，并不是在二維平面旋轉的基礎上進行簡單的擴展。 在二維平面坐標系中，旋轉僅僅考慮沿著相應坐標系的兩個平面軸系旋轉。在三維空間坐標系中，情況大不相同，可以圍繞任意軸向旋轉，因此，可以將三維空間旋轉看做是二維平面旋轉的復合，也可認為是按指定空間坐標系軸向任意次序的旋轉變換矩陣合并在一起建立的旋轉總矩陣。 在二維平面坐標系中，齊次矩陣可用 3? 3 變換矩陣來表示二維平面幾何變換，可知，在三維空間齊次坐標系中用 4? 4 變換矩陣來表示三維幾何變換。（ x， y， z）是三維空間點，（ xw， yw， zw， w）是三維空間點（ x， y， z）在齊次坐標系下的坐標， w R? 且 w? 0， xw=xw，yw=yw， zw=zw，通常，我們 令 w=1，則（ x， y， z）的齊次坐標是（ xw， yw， zw， 1）。 中國地質大學碩士學位論文 17 變換矩陣 假設三維空間圖像上的點（ x， y， z）在經(jīng)過幾何變換后產(chǎn)生了定義在新坐標系下的圖像上的點 (x/， y/， z/)，這個變換可以表示為：（ x， y， z） =T3D(x/， y/， z/)。其中： T3D=????????????smmmptttpttpttt321333323122322211131211，從功能上可將 T3D 劃分為幾個不同的三維基本變化矩陣模塊，其中??????????333231232221131211ttttttttt 表示變換矩陣的旋轉、比例、或者剪切一些基本的變換功能，? ?321 mmm 表示變換矩陣中的平移功能，??????????321ppp 控制投影變換， [s]控制全局比例變換。 平移 為了使點云在屏幕的最佳位置顯示或找到有利于觀察點云的視點或者在屏幕上顯示沒顯示出的點云，我們需要平移點云，平移點云的目的是 使點云達到最佳的顯示效果。平移點云是平移三維圖像變換的應用，假設三維空間圖像上的任意點 q（ x， y， z）經(jīng)過平移后得到 q/（ x/， y/， z/），可做如下表示： （ x/ y/ z/ 1） =（ x y z 1） ???????????????1010000100001zyx mmm (31) 其中，沿 x、 y、 z 坐標軸方向移動的距離分別用 mx、 my、 mz 表示，對矩陣進行數(shù)學運算，可得到以下三個方程： ???????????zyxmzzmyymxx/// （ 32） 在三維空間中，平移物體的實質是平移物體的三維空間采樣點。對于點云而言，通過平移點云中的每一個點，平移后，在新位置繪制該點云。 18 于明旭 基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的三維模型重建技術研究 2020. 5 旋轉 為了從不同的視角觀察點云的形狀、密度，更好 地 顯示點云數(shù)據(jù)不同的局部表面特征，對點云數(shù)據(jù)有整體的把握，可以對點云數(shù)據(jù)實施旋轉變換。三維空間的旋轉相比二維平面復雜得多，二維旋轉是在平面上進行的，三維空間旋轉則不同，可以圍繞坐標軸旋轉，也可能以空間中的某條直線為軸進行旋轉，無 論那種旋轉方式，原理相同。相對而言，相對原點繞坐標軸旋轉是最簡單的，其他形式的旋轉可以由這種方式復合表示。繞某坐標軸的逆向旋轉角為正，反之為負。旋轉前的點云坐標為 （ x， y， z），其齊次形式為（ x， y， z， 1） 。 變換后的點云坐標為 （ x/， y/， z/），其齊次形式為（ x/， y/， z/， 1） 這里首先介紹右手坐標系下相對坐標 zyx , 坐標軸分別旋轉 ??? , 角的變換： 繞 X 軸旋轉 ? 角度，繞 X 軸旋轉矩 陣為 )(?xR ，如 式（ 33）所示： ?????????????????c o ss in0s inc o s0001)(xR （ 33） 變換后的點云坐標 如 式（ 35）所示： （ x/ y/ z/ 1） =（ x y z 1）?????????????10000c oss in00s inc os00001???? =（ x ycos? zsin ? ysin? +zcos? 1） （ 34） 繞 Y 軸旋轉 ? 角度：繞 Y 軸旋轉矩陣為 )(?yR ，如 式（ 35）所示： ?????????? ???????c o s0s in010s in0c o s)(yR （ 35） 變換后的點云坐標 如 式（ 36）所示： （ x/ y/ z/ 1） =（ x y z 1）???????????? ?10000c os0s in00100s in0c os???? =（ x ycos? zsin? ysin? +zcos? 1） （ 36） 繞 Z 軸旋轉 ? 角度：繞 Z 軸旋轉矩陣為 )(?zR ，如 式（ 37）所示： 中國地質大學碩士學位論文 19 ????????????1000c o ss in0s inc o s)( ?????zR （ 37） 變換后的點云坐標 如 式（ 38）所示： （ x/ y/ z/ 1） =（ x y z 1）?????????????1000010000c oss in00s inc os???? =（ x ycos? zsin? ysin? +zcos? 1） （ 38） 由繞 zyx , 軸旋轉的總矩陣為 ),( ???R = )(?xR )(?yR )(?zR 可得 ?????????? ???????