三维激光扫描点云数据组织与可视化研究
来源:    发布时间: 2012-11-21 15:27   3485 次浏览   大小:  16px  14px  12px
本文针对三维激光扫描系统获取的点云数据量大,系统运行缓慢,对三维激光扫描技术进行了研究,提出了点云数据的索引方法,以SQL SERVER 2008 Spatial为平台环境,采用B树与Hilbert曲线相结合对空间点云数据进行索引管理,解决了海量空间点云数据的数据库管理和操作问题;采用基于线性四叉树的格网索引对点云数据建立索引,对点云数据进行分块提取;采用基于八叉树与B树相结合的方法来组织三维点云数据。

 

  要:本文针对三维激光扫描系统获取的点云数据量大,系统运行缓慢,对三维激光扫描技术进行了研究,提出了点云数据的索引方法,以SQL SERVER 2008 Spatial为平台环境,采用B树与Hilbert曲线相结合对空间点云数据进行索引管理,解决了海量空间点云数据的数据库管理和操作问题;采用基于线性四叉树的格网索引对点云数据建立索引,对点云数据进行分块提取;采用基于八叉树与B树相结合的方法来组织三维点云数据。实现了三维目标物的空间分割,分域查询算法。提出点云数据的可视化方法,采用分块的数据组织方式分层可视化点云数据。引入空间变换理论,实现了空间点云数据不同维之间、不同参考系之间的变换,为空间特征提取算法的研究提供了空间变换理论基础。最后,编程实现了三维激光扫描数据组织与可视化系统,验证了三种索引方法的效率及可行性。

关键词:三维激光扫描  点云数据  索引  可视化

 

本文充分运用三维激光扫描技术理论、数据库理论、可视化理论,研究了点云数据的索引与可视化,并取得以下成果:

1.概括了三维激光扫描数据组织的研究现状,坐标配准、特征提取研究现状,讨论了三维激光扫描技术在测绘领域的应用,以及三维激光扫描技术的发展水平,提出本文的研究目标。

2.阐述了三维激光扫描系统的组成,三维激光扫描仪的基本工作原理,典型的三维激光扫描系统的工作原理,总结了常用的三维激光扫描仪的技术指标。介绍了三维激光扫描数据的特点。总结了三维激光扫描系统数据处理理论与算法,包括数据获取、坐标纠正、地理参考、数据缩减、数据滤波、数据分割与数据分类,曲面拟合、三角网络建立、三维建模、纹理映射等。并以校园建筑物为例,对三维激光扫描技术进行了讨论,包括数据获取、坐标纠正、模型建立,增加地理参考等一系列过程,对三维建模、数字校园有重要的指导意义,并对三维激光扫描仪构造误差,数据处理中的坐标配准误差进行了分析,提出了减少误差的方法。

3.研究了点云数据的存储与组织:讨论了传统的数据库索引,B树和Hash结构,空间数据库的索引,包括KD树、KDB树、R树、R+树、基于动态哈希的格网法、四叉树、八叉树、基于空间目标排序的索引法。对点云数据的组织与索引提出了三种索引方法:

1)基于B树与Hilbert曲线的索引方法。该方法利用现有的SQL SERVER 2008 Spatial的管理功能来管理点云数据,利用几何数据类型对象方法分块提取点云数据,并在MO下可视化。

2)基于线性四叉树的格网索引方法。该方法把点云数据按线性四叉树进行组织,采用Morton码进行编码,Z-ordering曲线进行排序,按格网进行组织,可根据需要分块提取点云数据。

3)基于八叉树与B树的点云数据的索引。提取采用基于八叉树与B树相结合的方法来组织三维点云数据实现了三维目标物的空间分割,分区域查询算法。

4.引入空间变换理论,并对点云数据进行空间理论的描述,对点云数据的坐标变换原理进行推导。包括欧几里得空间的平移变换、旋转变换、相似变换,向量空间的剪切变换,三维空间的缸体变换等。论述了这几种变换在点云数据坐标中的作用,对在二维环境下显示三维点云数据存在的坐标轴变换进行了论述,提出了基于分块的点云数据组织与可视化方法,并编程实现。

5.开发了三维激光数据组织与可视化系统,采用C#MO SQL Server2008软件进行开发,编程实现了一些基本功能:如图形浏览、图形选取功能、查询功能、图形变换功能、图层管理功能、SHP文件生成功能、54坐标系与WGS84坐标系定义等功能。并对三种索引方法编程进行了实现,对基于B树与Hilbert曲线索引的点云数据的存储进行了编程实现,对基于线性四叉树的点云数据的格网索引进行算法描述,并编程实现。对基于八叉树模型的点云数据的组织进行了编程实现。对点云数据的坐标变换在MO软件下进行编程实现。