基于三维激光扫描数据的三维模型重建技术研究

1、分类号： 密 级： udc： 中国地质大学硕士学位论文基于三维激光扫描数据的三维模型重建技术研究硕士生：于明旭学科专业：测绘工程指导教师：刘修国 教授 所在学院：信息工程学院二一一年五月学校代码：10491 研究生学号：120091229中国地质大学硕士学位论文基于三维激光扫描数据的三维模型重建技术研究硕 士 生：于明旭学科专业：测绘工程指导教师：刘修国 教授二一一年五月a dissertation submitted to china university of geosciences for the master degree of engineeringthe reseach of 3d

2、 reconstruction from laser scan datamaster candidate：yu mingxumajor：surveying and mapping engineeringsupervisor：prof.xiuguo liuchina university of geoscienceswuhan 430074 p. r. china中国地质大学（武汉）研究生学位论文原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的硕士学位论文基于三维激光扫描数据的三维模型重建技术研究，是本人在导师的指导下，在中国地质大学（武汉）攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外

3、不包含他人已发表或撰写过的研究成果，对论文的完成提供过帮助的有关人员已在文中说明并致以谢意。本人所呈交的硕士学位论文没有违反学术道德和学术规范，没有侵权行为，并愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果。学位论文作者（签字）： 日期： 年 月 日作者简介于明旭，女。2009年9月考入中国地质大学（武汉）信息工程学院攻读硕士研究生，就读于测绘工程专业，从师于刘修国教授。主要研究方向三维激光扫描技术及数据处理。在攻读硕士学位期间，完成专业规定的误差处理与可靠性理、论自然辨证法、visual c+程序设计、数理分析、摄影测量与遥感等共计7门专业学位课程的学习，共计17学分；同时还学习了空间大地测量、wi

4、ndows组件技术与编程、工程实践信息检索与利用等共计8门专业选修课，共计17学分，累计修完34个学分，成绩优秀，平均分85分。 nguyen tien thanh, 刘修国，王红平，于明旭，周文浩. 基于激光扫描技术的三维模型重建j. 2011, 激光与光电子学进展. (中文核心期刊已录用)； 参与书籍遥感科学与技术刘丹丹主编，于2009年由哈尔地图滨出版社出版。基于三维激光扫描数据的三维模型重建技术研究硕士生：于明旭 导师：刘修国 教授摘 要科技的进步，让测量方法和手段日新月异，由古老准、绳、规、矩，发展到当今三维激光扫描系统。三维激光扫描测量技术是继gps全球定位系统之后又一项测绘领域全

5、新技术。该技术优点是：扫描数据量大，扫描精度高，数据采集速度快、实时性强、主动性强，不受时间与空间影响，能全天候工作。与传统接触式测量相比，他可以在不接触物体的情况下，获取目标物体表面信息，表面信息以高密度的扫描数据称为点云数据形式存在，点云数据可以真实地反映客观场景的现状，为快速对现实世界进行三维重建提供了一种全新技术手段。随着三维激光扫描及相关数据建模技术迅速的发展，重建后的模型在逆向工程、文物艺术品保护、模式识别、数字娱乐等诸多领域体现出广泛的应用前景。本文首先介绍三维激光扫描技术国内外研究现状，总结该技术特点及应用领域，简要阐述了三维激光扫描系统工作原理，并对硬件设备的种类进行划分。之

6、后介绍了本文使用的riegl激光扫描系统以及后处理软件riscan pro，然后针对扫描点云数据，介绍了点云预处理过程，以及对geomagic studio软件的建模方法进行了全面研究，其中包括三维表面模型建模，模型漏洞修补以及曲面拟合等。本文利用三维激光扫描仪对中国地质大学化石林中的化石进行数字化扫描，重点研究工程应用中多视点深度数据配准方案以及模型构建两项关键技术。本文的重点工作包括以下几部分： 1、针对三维激光扫描数据的特点，提出在同名点粗配准的基础上进行icp算法的精配准。在icp算法中如果初始位姿选择不准确，icp算法很有可能陷入局部收敛，而不是全局收敛。所以本文在给出初始位姿的基础

7、上，提出基于间接平差的icp算法，这样不但可以保障icp算法全局收敛，而且可以减少算法耗时，提高算法效率，优化传统icp算法。 2、对于配准后的深度数据进行三维表面模型重建。目前基于离散点云的三维表面重建，大多是基于delaunay三角网剖分的三维表面网格模型重建，所以本文尝试基于delaunay三角网剖分的三维表面网格模型重建，然后在geomagic studio 系统中以人机交互的方式构造出三维模型，实现点云数据三维重建。 对于以上论述的方法，本文以化石林中化石为扫描对像，对扫描数据进行实验。实验结果证明，在点云数据配准以及三维模型的构造方面取得一定成果。.关键词：三维重建、点云、配准、三

8、维模型the reseach of 3d reconstruction from laser scan datamaster candidate：yu mingxu supervisor：prof. xiuguo liuabstractwith the development of science and technology, the methods and means of measurement which is from the ancient tools such as string and ruler to 3d laser mapping system, changing eve

9、ry day, the 3d laser scanning technology is the hundred-percent leading one in surveying and mapping domain after gps technology. its advantages include large scale of data, high precision, fast collection of data, the ability of real-time, completely driven by itself and no matter the temporal and

10、spatial restrains, it works all the time. compared with conventional touching measurement, it can collect the surface information of the objects without any contact, the existence of high-density scanning data of surface information is called “points cloud”. reflecting on the clouding point, it is a

11、n absolute high-tech way which can indicate the general situation objectively and really for reconstructing the real world with 3d model. with the rapid development of 3d laser scanning technology and its interrelated data processing, the extensive prospect, in reverse engineering, protection of cul

12、tural relics, pattern recognition and digital recreation and so on, are taken into consideration.as for this paper, we introduce the native and foreign public understanding about 3d laser scanning technology at first and sum up its characteristics and application domain for explaining the working pr

13、inciple simply and classifying the kinds of hardware device. secondly, introducing the riegl laser scanning system and risca pro software, and then presenting the preprocessing of points cloud for scanning data and search a method to reconstruction by geomagic studio software which include 3d surfac

14、e modeling, mending model hole and fitting the surface.this paper utilizes 3d laser scanner to scan digital the fossil in china university of geosciences fossil forest, and focuses on deep data registration which is based on multi-viewpoint and model building. below is the main work of the paper. 1、

15、according to the features of laser scanning data, the paper introduces the characteristic of percise registration of icp algorithm based on coarse registration, if the initial pose do not choose accurate in icp algorithm, icp algorithm is likely to fall into the local convergence, rather than the ov

16、erall convergence. so in this paper, the indirect adjustment of the icp algorithm was proposed based on the initial pose. that not only can guarantee the global convergence, but also can reduce time-consuming, it is improvement and optimization traditional icp algorithm.2、the laser scan data can rec

17、onstruct after points clound registration. currently, the methods of 3d reconstruction mostly base on delaunay triangulation, so this paper attempts to rebuild delaunay triangulation to reconstruct 3d surface models, then i use geomagic studio 10 software and man-machine interactive to reconstructe

18、3d model with points clound .based on the above method, the paper takes fossil as scanning object, and tests on its scanning data. the experiment result proves that we have got goal on points cloud data registration and 3d reconstruction.key words：3d reconstruction, points cloud, registration, 3d mo

19、del目 录摘 要iabstractii目 录iv第一章 绪论11.1 选题背景、目的及意义11.1.1 选题背景11.1.2 选题目的及意义21.2 研究现状及存在问题21.2.1 三维扫描重建技术研究现状21.2.2 存在问题31.3 本文研究目标与主要内容31.4 本文结构与安排4第二章 点云数据模型重建处理流程52.1 点云数据获取52.1.1 三维激光扫描工作原理52.1.2 常用三维激光扫描系统分类82.1.3 本文使用的软硬件设备92.1.4 相关概念介绍112.2 点云数据表示方法及特点122.2.1 点云数据表示方法122.2.2 点云数据特点122.3 研究方法与技术路线1

20、22.3.1 点云数据三维重建流程122.3.2 技术路线13第三章 点云数据预处理153.1 介绍153.2 点云预处理163.2.1 变换矩阵163.2.1.1 平移173.2.1.2 旋转173.2.1.3 缩放203.2.2 点云滤波213.2.3 点云删除与补洞223.2.4 点云曲面拟合233.2.4.1 bezier曲线曲面的数学模型233.2.4.2 b-spline曲线曲面的数学模型243.2.4.3 nurbs曲线曲面的数学模型253.3 小结与实例26第四章 点云数据配准274.1 介绍274.2 配准概述274.2.1 国内外研究现状274.2.2 配准定义284.2.

21、3 配准原理284.2.4 配准误差解算314.3 基于同名点数据配准314.3.1 有反射标志同名点提取324.3.2 无反射标志同名点提取344.4 基于icp算法的点云数据配准354.4.1 算法描述354.4.2 常用解算方法364.4.3 本文解算方法374.5 点云数据融合404.6 小结与实例41第五章 三维模型重建425.1 介绍425.2 三维重建方法概述425.3 基于点云数据的三维模型重建445.3.1 delaunay三角剖分445.3.1.1 voronoi图445.3.1.2 三角剖分和delaunay三角剖分定义455.3.1.3 delaunay三角剖分特性45

22、5.3.2 构网实现方法465.4 本文模型重建方法485.4.1 多边形修整485.4.2 曲面编辑495.4.3 文件输出505.4.4 纹理映射525.5 小结与实例52第六章 总结与展望536.1 总结536.2 展望53致 谢55参考文献56第一章 绪论1.1 选题背景、目的及意义1.1.1 选题背景 人类生存在三维立体世界中，完备和准确地获取真实物体三维信息是再现客观世界的必要手段，因此获取与处理三维信息技术体现出我们对客观世界的把握程度。客观实体的三维模型是计算机图形学、计算机视觉领域的一个热点研究课题，在数字化模拟、计算机辅助设计和计算机图形学领域得到广泛应用。客观真实场景在虚

23、拟世界中再现过程，称为三维重建。十年前，因科技发展的限制，二维数据是重建数据的主要数据源，如ccd传感器、录相设备、平面扫描设备、照相机等。然而，随着科学技术不断进步，将客观世界三维信息方便、快捷、高效地转换为计算机相关设备可以识别、分析和处理的信息不在是人类的梦想。 三维扫描仪是科技发展的产物，是测绘领域继gps后的又一项科技变革1。三维扫描仪恰恰是针对三维信息领域的发展而研制开发的计算机输入信息的前端设备，扫描后的客观场景三维信息可在计算机上显示，三维激光扫描技术本质是立体测量技术，通过获得实体表面点的三维空间坐标描述物体的特征。三维激光扫描技术具有速度快、精度高、非接触优点，能够完成对复

24、杂物体的点、线、面的三维测量，与此同时，对用户经验要求低、易操作性是三维扫描技术又一优点，用户通过扫描场景模型，较容易制作出高质量的三维产品。使用三维激光扫描仪获取场景三维信息重建的三维实物模型具有照片真实感和几何准确性，这是其他三维重建技术不可比拟的优点，因此在虚拟现实、城市规划、地形勘测、数字考古、数字文物、数字娱乐(游戏、动画、电影)、数字博物馆、数字城市、数字地球等领域中体现出重要价值：1. 在文物保护领域： 在文物保护方面，利用三维扫描仪的非接触式扫描特性可以避免损伤文物，可以全面完整的获取文物表面和外形尺寸以及文物的纹理色彩信息。并且这些信息重建的文物模型为文物长期保存、传输、再现

25、、复制、查阅和交流带来了极大的方便。在不直接接触文物的条件下，我们可以对其进行研究，这是传统数据获取手段不可比拟的优势。利用这些三维模型，为文物修复和复制带来便利。如果将文物立体色彩数字模型输入到虚拟系统中，可建立数字虚拟博物馆。2. 在逆向工程领域： 逆向工程(reverse engineering re)，也称反求工程。他是根据已有实体模型，通过反求技术，推导出设计产品的数据过程，这正是三维扫描重建技术研究的内容。通过三维扫描仪获取实体表面点的三维坐标，将数据输入到cad/cam系统，在cad系统中对数据进行修补、修正、调整后将数据传输到数控加工设备中，在短时间内即可仿制一件与真实物品十分

26、相似的产品，这不但提高产品生产速度和精度，而且可以缩短设计周期，带来巨大社会和经济效益。3. 在虚拟现实领域：通过三维扫描技术采集场景立体模型，将它输入三维动画软件，形成数字化“虚拟现实”。随着仿真系统的使用范围越来越广泛，三维彩色模型的需求量越来越大，因此，三维扫描仪获得的彩色场景立体模型在这一领域应用越来越广泛。 基于激光扫描数据构建的三维模型，可以完全满足小到数字化零部件、大到数字化地球重建的需要。随着科学技术的不断发展，基于三维激光数据的重建技术将在更多领域得到广泛应用，同时也将成为诸多学者研究的热点。可以预言，三维激光扫描技术将在真实世界的三维重建中发挥不可估量的作用。1.1.2 选

27、题目的及意义近年来，随着激光扫描技术的快速发展及其成本逐步降低，三维激光扫描数据重建技术在国内外迅速推广，我国的（863计划）高科技发展计划十分重视这项技术，众多科研所、高等院校以及生产单位已经拉开研究的序幕。本文利用三维激光扫描技术获取的点云数据进行三维模型重建，旨在解决三维激光点云数据获取、点云数据预处理、点云数据配准、点云数据融合与表面模型重建及纹理映射方面问题，探索出高效、精确的三维扫描建模流程，研究场景建模关键技术，积累点云数据处理经验，为后续科研做准备。1.2 研究现状及存在问题1.2.1 三维扫描重建技术研究现状 目前，随着三维激光扫描技术不断发展，快速、高效地采集客观场景三维信

28、息已成为现实。利用三维激光扫描技术获取实体相关信息可满足以下要求：第一，保证所获取的扫描数据客观真实、科学准确；第二，扫描数据有多种格式，为多层次应用提供了必要条件，同时满足三维建模研究和展示等多层次需要。实践证明，通过三维激光扫描技术采集三维信息构建的三维模型是客观场景三维信息采集、整合、分析和处理手段的一次具有重要意义的变革。三维激光扫描技术在三维重建领域的应用具有重大的现实和历史意义，能够在不接触真实实体而记录实物信息，快速再现物体原貌。在数据采集过程中，由于种种原因，反映实体形状的数据不可避免地会有所丢失，而三维激光扫描技术不仅记录扫描物体原始的三维信息，还可以通过ccd数码相机同步记

29、录纹理信息，这为重建高精度三维模型提供必要条件。三维激光扫描技术通过密集采样实现以点云来表达空间目标的三维轮廓特征，凭借其快速、高效、高精度、全天候等优点，为三维重建的顺利进行提供了可靠的数据保证。因此国内外诸多学者在三维激光扫描技术领域开展了一系列三维重建实践工作。美国、瑞士、加拿大、法国等国家在三维激光扫描技术研究和应用方面起步早，无论在理论还是在应用领域都有相当的积累和一定规模。美国cyberware公司与华盛顿大学、斯坦福大学共同实施数字米开朗基罗计划2-3，使用三维扫描技术重建了米开朗基罗塑造大型塑像，此项工作被纳入到罗马数字城市组建工作中，是三维激光扫描技术在三维模型重建领域应用的

30、先河。瑞士的stamos和aleln等人利用三维激光扫描仪获取的数据，基于线特征的点云配准方法对圣皮埃尔大教堂进行全面的三维重建4。美国加大柏克莱分校的研究员frueh等人将航空激光三维扫描数据和地面的车载激光扫描数据进行融合，制作三维模型5。加拿大nrc(加拿大国家研究委员会)的ei-hakiml6等人对ccd照相机和激光扫描仪重新组装，使用自己的硬件平台，制作三维建模系统7。近年来，我国在三维重建领域也开展了一系列三维激光扫描技术应用实践工作，一些科研单位将三维激光扫描技术应用于建筑物三维重建，工业零件设计模型重建，文物保护等领域。李必军等利用从三维激光扫描数据中提取的建筑物特征线恢复建筑

31、物三维模型8。在考古方面开展大量的研究工作，如故宫博物院古建筑数字建模项目已经建成，它是目前世界上规模较大的基于三维激光扫描数据表面模型重建作品。洛阳龙门石窟研究院利用三维激光扫描技术建立的数字档案。秦俑二号坑遗址的发掘引入地面三维激光扫描技术9。武汉大学遥感实验室利用三维激光扫描技术对西安敦煌石窟进行模型重建。这些工作为我国三维激光扫描技术在模型重建领域的研究和应用奠定了基础。1.2.2 存在问题自三维激光扫描技术诞生至今已有二十余年历史，国内外相关学者在三维激光扫描重建技术领域展开了深入的研究，取得了瞩目的成果，但也存在如下问题：1. 点云数据量大是三维激光扫描重建技术的瓶颈问题之一。2.

32、 点云数据的配准算法虽然很多，但算法的通用性差，限制条件多，目前没有统一的标准评定配准精度。3. 三维激光扫描重建后的模型细节问题还有待于进一步研究。1.3 本文研究目标与主要内容 本文主要从三维激光扫描数据处理及三维模型重建两个方面展开研究。为实现基于三维激光扫描数据快速建模，推动基于三维激光扫描数据的模型重建技术发展与应用，本文完成如下内容：1. 介绍激光扫描仪获取三维信息的原理和流程以及三维激光扫描仪的发展趋势，此外列举了几款比较常用的三维激光扫描仪性能参数指标。详细介绍riegl vz-400三维激光扫描系统软硬件特点及重建技术路线。2. 重建核心问题在于点云数据处理和三维模型构建。因

33、此，点云数据处理和点云数据构造三维模型是本文研究的重点。针对三维激光扫描数据特点，首先对数据进行预处理，之后配准，在配准中提出在粗配准基础上进行icp算法精配准，在icp算法中如果初始位姿选择不准确，icp算法很有可能陷入局部收敛，而不是全局收敛。所以本文在给出初始位姿估计方法的基础上，给出了基于间接平差的icp算法，不但可以保障icp算法全局收敛，而且可以减少算法耗时，提高算法效率，优化传统icp算法。3. 对于配准之后的深度数据进行三维模型重建。目前基于点云的三维重建，大都是通过delaunay三角网格重建算法构造出三维表面网格模型。本文尝试基于delaunay三角网剖分模型重建，在geo

34、magic studio系统中以人机交互的方式构造出三维模型，实现点云数据三维重建。1.4 本文结构与安排 本文共六章，按照下列章节进行组织： 第一章：绪论。介绍了论文的选题背景、选题目的及意义，回顾三维激光扫描重建技术的国内外研究现状，对已有研究的分析与总结，给出了本文的研究目标与主要内容，最后介绍了本文的结构与安排。 第二章：三维激光点云数据模型重建技术研究。阐述了获取点云数据的软硬件设备，介绍了三维激光扫描仪的工作原理以及常用的三维激光扫描设备的分类，针对本文内容，介绍几个常用的基本概念，在此基础上，介绍了点云数据的表示方法及特点，最后给出了点云数据三维重建流程与技术路线。 第三章：点云

35、数据预处理。介绍了点云数据预处理的基本步骤，重点研究了点云数据的平移、旋转、缩放、滤波与补洞以及点云数据删除，有效地减少了冗余的点云数据，对后续数据的处理奠定了基础，本章最后给出实际应用例子。 第四章：点云数据配准。首先阐述了点云数据配准研究的现状、配准定义、配准原理以及本文使用的配准误差解算模型，重点研究了基于同名点的数据配准，并给出了配准后的精度。接着介绍了基于icp算法的配准方法，并给出了基于间接平差的icp算法，对于配准后的数据进行融合处理，最后给出实际应用例子。 第五章：三维模型重建。首先概述了三维模型重建方法，在此基础上，详细介绍了基于点云数据的三维模型重建方法，介绍delauna

36、y三角网剖分，本文尝试基于delaunay三角网剖分的三维表面网格模型重建，在geomagic studio 10系统中以人机交互的方式构造出三维模型，实现点云数据快速重建三维表面重建。最后给出实际应用例子。 第六章：结论与展望。总结全文，展望今后研究方向。第二章 点云数据模型重建处理流程2.1 点云数据获取 在三维重建中，如何快速、精确获得物体的三维信息是三维激光扫描技术关键之一。对此，众多学者在该领域进行探索和研究，总结出多种数据获取方法，三维点云数据获取方法与三维扫描仪装置性能、构造、适用范围、成本等有直接关系。自本世纪初，多种表面三维扫描方法应运而生，总体而言，三维扫描仪的扫描方法可分

37、为非接触式和接触式两大类。根据非接触式扫描仪测量原理的不同，可划分为电磁波测量、光电学测量、超声波测量等不同测距方法；接触式测量主要有机械臂和铣削测量机、三坐标测量机(cmm)等。根据扫描仪中激光测距系统不同，三维激光扫描仪又可分为基于时间法、三角法、脉冲法、结构光法、图像分析法测距，分类如图2-1所示。扫描方法非接触式接触式超声波电磁波激光三角法测距法脉冲法结构光法图像分析法相位法cmm铣削测量机机械臂图2-1 扫描方法分类2.1.1 三维激光扫描工作原理 三维激光扫描系统核心部分是三维激光扫描仪，其附属设备包括数码相机、数据处理软件、扫描仪旋转控制平台、电源、支架、内部校正系统等。激光测距

38、系统以及激光扫描系统是三维激光扫描仪自身重要组成部分。1. 激光测距系统。脉冲式测距、激光三角法测距以及相位式测距是激光测距常用的三种方法。脉冲式测距 由三维激光扫描仪系统内部激光脉冲二极管以每秒几万点速度发射激光脉冲，激光脉冲经过系统内部快速旋转的棱镜，以激光束的形式射向被扫描场景，然后由系统内部探测器接收由场景表面反射回来的激光脉冲(如图2-2所示)。通过发射和接收激光脉冲时间差解算出被测场景与三维激光扫描仪内部中心的距离，其测距公式为(2-1)式。 （2-1） 其中，测量距离为，光速为，测距脉冲往返时间为。 使用基于时间测量原理的三维激光扫描测距系统测距范围一般为100m500m，有时可

39、达到1000m以上，每秒可以获得10,000100,000个点云，精度可以达到毫米级。目前，大多数激光扫描仪采用此工作方式，例如：riegl公司的lms-z420i，riegl-vz400，leica公司的cyrax2500，hds3000，法国mensi公司的gs 100以及optech公司ilris-3d等三维激光扫描仪。基于时间测量原理如图2-2所示。激光发射器/接收器棱镜目标物图2-2 基于时间测距原理 激光三角法测距 光学三角测量又称激光雷达原理法测距。光学三角测量是利用三角形几何关系解算出三维激光扫描仪自身坐标系中心与扫描场景间距离，由目标反射点、数码相机感光元件接收装置及激光发射

40、器组成三角关系。因此，目标场景距离可以通过ccd与激光发射器之间固定基线长度、激光发射信号与反射信号之间的夹角求解，三角法测量的基本原理如图2-3所示。它适用于近距离测程范围为几米到几十米，主要用于逆向工程重建和工业测量，可以达到亚毫米级的精度。目前，vitana公司的3d body measurement型、法国mensi公司的s1825型、steinbicbler公司的comett-scan、intecu公司的cylan701和cylan3d型等三维激光扫描仪测距系统都是属于激光三角法测距原理的扫描仪。激光发射器棱镜基线目标物ccd透镜图2-3 基于激光三角测距原理 相位式测距： 使用激光

41、束调制幅度，激光束一次往返测所产生的相位延迟可以通过测定无线电波的频率得到，根据波长与距离的换算关系，结算出相位延迟所对应的距离。相位法测距公式为： （2-2）其中，填充脉冲频率用表示。检测相位差用表示。解算出接收信号和发射信号之间相位差后，即可得出目标距离。其扫描有效扫描范围在50m内，每秒可以获得500,000个点云，精度可以达到毫米级。因此，微观领域和近距离扫描主要使用该方式测距。基于相位测量原理如图2-4所示。如：由shapegrabber公司a12400型产品、optimet公司mini-conoscan3000型号产品及minolta公司vivid系列三维激光扫描仪。图2-4 基于

42、相位测距原理2. 激光扫描系统。目前，多数的扫描仪系统都是基于时间测量原理。该类扫描仪系统其自身含有扫描棱镜，因此不需反射棱镜就可测得无合作目标物体的距离与角度。有前面介绍的基于脉冲式测距原理可知，通过测量每个激光脉冲从发出经被测物表面再返回仪器所经过的时间或相位差，即可自动计算出测距观测值和反射强度，由精密时钟控制编码器同步测量每个激光脉冲纵向天顶角度值和水平方向角度值。三维激光扫描测量系统一般使用扫描仪坐标系统，仪器中心为坐标原点o，扫描仪横向扫描面内的坐标轴为x轴，横向扫描面内与x轴垂直的为y轴，z轴与横向扫描面垂直，如图2-5所示,扫描点的反射强度值用于给反射点云匹配颜色。通过上述方法

43、即可获得被测对象的离散采样点集合，即三维激光点云。xyzp(xs，ys，zs，i)o图2-5 采用脉冲测距法的三维激光点坐标 由几何关系可得到三维激光脚点坐标计算公式如式（2-3）。 （2-3）2.1.2 常用三维激光扫描系统分类现阶段，国外数家厂商生产不同类型的三维激光扫描仪，其测距原理、与相机使用的结合方式等还是有一定的差别，因此可从不同的角度对其进行分类10。按照扫描仪的扫描成像方式分类为：全景式扫描仪，摄影式扫描仪和混合型扫描式。按照激光光速的发射方式可划分为：三角法扫描仪，灯泡式扫描仪以及扇形扫描仪。按照与数码相机结合应用方式划分为：内置相机型扫描仪和外置相机型扫描仪。内置相机型扫描

44、仪优点是每次扫描前，无需安装相机，无需做激光扫描仪与相机的标定和校对工作，节约时间。缺点：不能升级和更换，镜头不能随距离的远近而调整，无缩放功能。外置相机型扫描仪其优点是数码相机容易升级和更换，根据扫描物体距离远近，可选择使用不同焦距，像素相对较高，光通量大，分辨率高，镜头失真小，具有定量测量精度效果。其缺点：若将相机与扫描仪分开，使用前则需相机与激光扫描仪做联机标定和校对，才能确保点云涂色与纹理映射的精度，如表2-1所述常见的三维激光扫描系统参数。表2-1 常见的三维激光扫描系统参数系 统riegl vz-400hds3000gs200i-site4400liris-3dimager5003

45、厂 家riegl公司莱卡公司mensi公司i-site公司optech公司zoller+frohlich产 地奥地利美国法国澳大利亚加拿大德国测 距范 围500m150ma：1-200mm：700m3-400m3-1500m测 距精 度a：2mmm：4mm4mm3mm100m50mm100m7mm100mlmm采样率8000p/s1000p/s5000p/s4400p/s2000p/s1500p/s测 角精 度0.0005122mrad1.6v,h均为0.02点 位精 度5mm4mm100m-2.5mm扫 描视 场v：100h：360v：270h：360v：60h：360v：80h：360v：

46、20h：40v：3100h：360光 斑大 小30mm100m6mm50m3mm50m12mm0.17d+12mm3-5mm激 光光 源class-1红外光源532nm3r级绿色3r级3r级class-13r级软 件系 统riscan propointcloudcylone/cloudworxrealwordssurveyv4i-site 系列polyworks相 机外置内置内置内置内置注：h表示水平角度，v代表垂直角度，m代表最大值，a代表平均值，r代表激光安全等级，p/s代每秒发射的激光数目。2.1.3 本文使用的软硬件设备1. 硬件设备riegl vz-400三维激光扫描仪 riegl

47、vz-400型号三维激光扫描仪系统由riegl vz-400三维激光扫描仪、电源、支架以及其他附件组成。该系统可直接与gps及数码相机ccd传感器相结合，能够在较短的时间内获取三维点云及与点云所对应的影像数据。 riegl vz-400三维激光扫描仪主要性能的参数指标如下所述：发射波长1550纳米的近红外激光，扫描仪功率为1132vdc；平均数据采集速度约300000点/秒；可以与全战仪，gps定位系统以及后视镜等附件结合使用；工作环境温度0到40；存放温度为-10到50；数据存储量为内嵌8gbyte；仪器外观尺寸(长直径)308毫米180毫米；扫描仪的重量为9.8kg；其他相关性能参数参见表

48、2-1。 riegl vz-400三维激光扫描仪结构由快速信号处理器、高速数据界面和快速激光采样系统组成。riegl vz400型三维激光扫描仪电子扫描探测器（图2-6 a中结构），这样设计，不但使仪器体积小巧，而且可以提高仪器扫描速度。激光束的线扫描（垂直偏转角）（图2-6 a中结构）是由多面体控制（图2-6 a中结构），一个多面体包含多个反射表面。要得到不同高速扫描速度，可以不断调整和改变多棱镜旋转速度，可通过上下线性振荡多棱镜来获取慢的扫描速度或小的扫描角，实现水平面内的全方位扫描是通过光学面进行360圆周旋转完成。ba 图2-6 riegl vz-400三维激光扫描仪结构图a外观图b2

49、. 软件平台riscan pro和geomagic studioriscan pro11是riegl公司为riegl vz-400等一系列三维激光扫描仪开发的控制与数据处理软件，该软件可以完成数码相机与三维扫描仪之间传感器参数调节、控制仪器获取数据及显示数据以及对数据的后处理、数据存储及相应二次开发等操作。riscan pro是专题性质的软件，每个扫描工程以独立的文件夹形式存在，这个文件夹中包括了扫描站中的所有信息。图2-7为riscan pro主界面。图2-7 riscan pro主界面 geomagic studio是geomagic公司一款反向工程软件，它以优化的数学模型nurbs曲面构

50、建理论为基础，自动生成delaunay三角网格，构建任意高精度复杂曲面模型，形成从点云数据到多边形数据的高质量三维模型产品。该软件具有耗时短，精确度高等优点，因此广泛应用于点云数据的三维模型重建领域。geomagic软件具有以下功能特点12：1. 自动将点云数据转换为多边形（polygons），改变了从点到线再到面的传统构面方式；2. 构网依据delaunay剖分原理，可以快速简化多边形数目；3. 把多边形转换为nurbs曲面；4. 曲面分析（公差分析等），分析出点云数据与重建后的模型之间的公差；5. 输出与cad/cam/cae匹配的档案格式（igs，stl，dxf，obj，ads，piy，

51、sac等）；6. 强大的视觉效果(点云着色)及点云处理功能(点过滤方式有多种)；7. 点数据丢失后可修补；8. 可快速产生供其它cad软件使用的三维截面曲线；9. 易用、高效、方便、快捷的检测功能，可查询模型与点之间偏差，可以用多种文件格式输出检测报告。图2-8 geomagic studio主界面2.1.4 相关概念介绍 为了更好的理解激光三维扫描中所涉及到的一些基本概念，下面简单介绍前面或后续章节出现的一些基本概念。1. 深度数据(range data) 深度数据也称为距离图像(range picture)，即点云数据，简称点云或数据。通过三维激光扫描技术采集到的一种特殊形式的图像。通过一

52、组逐行逐列按照矩阵形式进行组织的“像素”组成。“像素”实质就是每个点的三维坐标信息。由于它还是一种图像，因而遵从图像的基本存储、输出、输入格式。2. 视点(viewpoint) 引入视点的概念是为更好的描述三维激光扫描仪在每个扫描位置上获取的不同扫描结果。一台三维激光扫描仪在一个位置上扫描一次，即为一个视点。3. 同名点对(pairwise) 理想条件下，相邻两站点云数据中存在客观世界中的同一点，在两次扫描站中成为不同坐标的两点，这样的两个点就是所谓的同名点对。在实际扫描中，几乎不可能做到同一点被扫描到两次，因此在同一坐标系下相邻两站中两个点之间距离如果小于某个阈值时，就将这两个点作为同名点对

53、看待。2.2 点云数据表示方法及特点 三维激光扫描数据实质是一种特殊图像。在灰度图像中，每一个点的三维坐标值是该点的强度和灰度，而在三维激光扫描数据中每一个点三维坐标值表示了该点的距离信息，这是它与一般图像的区别。但他们的排列方式都是按照矩阵的逐行逐列式。2.2.1 点云数据表示方法 三维激光扫描数据的数学表达式表示方法如下11： (2-4) 其中，点集为所获取的点云集合，表示为扫描点对应的矩形空间行数，表示扫描点对应的矩形空间列数，、分别为该点在矩形空间的行、列索引值，表示该点的距离信息也就获取点数据的空间坐标值。2.2.2 点云数据特点 特点一，数据量大。激光扫描仪自身的激光发射器每秒发射点云频率为几万点以及一般的三维激光扫描仪在垂直或水平范围内都可以旋转一定的角度，所以在短短几分钟内，扫描数据就可达到几十万，甚至是千万。 特点二，点云数据存在残缺。因为激光的特性之一是沿直线传播，在扫描场景自遮挡或被其他实体遮挡时，导致获取的被扫描场景表面点云数据不完整。可以通过在不同视点下扫描被扫描场景表面数据点云的办法来解决这个问题。 特点三，局部分辨率存在差异。由扫描仪工作原理可知，在单位面积相同的情况下，距离扫描仪远的地方数据点稀疏，距离扫描仪近的地方数据点密集，这导致点云数据分辨率不一致。2.3 研究方法与技术路线2.3.1