面向三维可视化的激光扫描点云数据处理方法研究

摘要

激光扫描点云数据由于具有精度高、采样率高、获取速度快的特点，被广泛用于文物保护、工业检测、医学研究、影视娱乐等领域，对日常生活和科学研究都具有重要的研究价值。为了让用户能够在不同操作系统下通过网络对激光扫描点云数据进行远程三维可视化浏览，以便对激光扫描点云数据全面了解及对其进一步的应用，有必要对激光扫描点云数据的处理方法进行研究。
　　本文以激光扫描点云数据的远程三维可视化浏览为目的，对数据组织、数据压缩和数据调度等问题进行了研究，开展的具体工作如下：
　　第一部分研究了基于层次包围球结构的三维激光扫描点云数据组织方法。为了对三维激光扫描点云数据进行有效地组织，首先对三维激光扫描点云数据进行了概述，介绍了三维激光扫描技术和点云数据的格式及特点。然后针对三维激光扫描点云数据远程可视化应用需求，研究了点云数据组织的相关技术。最后使用层次包围球结构对三维激光扫描点云数据进行组织。
　　第二部分研究了基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法。为了降低三维激光扫描点云数据所占存储空间和点云数据可视化时传输的数据量，首先详细分析比较了现有三维激光扫描点云数据压缩方法。然后针对现有基于虚拟结构光投影系统的压缩算法所需图像位数较多的问题，提出了基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法，降低了存储三维激光扫描点云数据所需的图像位数，提高了点云数据的压缩比。针对不同抖动算法在三维激光扫描点云数据压缩方面的优缺点，提出了复合抖动算法。在保证较低的重构误差的情况下，实现了对存储三维激光扫描点云数据图像的进一步压缩，提高了数据压缩比。
　　第三部分研究了基于图像层次包围球结构的数据调度方法。为了避免与最终可视化浏览显示无关的点云数据传输，研究了基于视域的可见性判断方法，并对视域裁减的基本原理和几种视域裁减算法进行了分析。为了传输精度适合的数据，研究了多细节层次数据的层次选取方法。基于点云的层次结构和点云数据的图像压缩方法，提出使用图像插值算法建立图像层次包围球结构的方法，并提出了利用视域可见性判断和层次选择方法对该结构的调度方法。
　　第四部分研究了激光扫描点云数据的远程三维可视化浏览。针对激光扫描点云数据的跨平台、实时、高帧频的远程三维可视化应用需求，建立了基于浏览器/服务器结构的激光扫描点云数据三维可视化框架。首先确定了可视化框架的目标和功能需求；其次根据目标确定了采用的准则，并根据激光扫描点云数据的三维可视化流程确定了框架的总体结构和组成；然后对该框架的各个模块进行了实现；最后通过对具体激光扫描点云数据进行实验，验证了提出框架的有效性。

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第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外发展状况

1.3本文的研究内容

第二章 基于层次包围球结构的点云数据组织方法

2.1引言

2.2三维激光扫描点云数据概述

2.3点云数据组织相关技术

2.4基于层次包围球结构的点云数据组织方法

2.5小结

第三章 基于灰度值编码的点云数据压缩方法

3.1引言

3.2常用点云数据压缩方法

3.3基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法

3.4基于复合抖动算法的图像处理方法

3.5本章小结

第四章 基于图像层次包围球结构的数据调度方法

4.1引言

4.2基于视域的可见性判断

4.3层次选择

4.4基于图像层次包围球的数据组织方法

4.5基于图像层次包围球的数据调度方法

4.6本章小结

第五章 激光扫描点云数据远程三维可视化实现

5.1引言

5.2远程可视化概述

5.3可视化框架实现

5.4实验及结果

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1本文总结

6.2研究展望

参考文献

致谢

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