激光雷达点云数据处理与三维可视化平台的设计与开发

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激光雷达目前已经在商业领域有了广泛的应用,激光雷达数据采集处理系统的研发也取得很大的进展。激光雷达扫描得到的是海量的离散数据,一般我们称这样的数据为点云数据,点云数据是描述真实物体三维空间信息的数据集合,包含物体的三维坐标值,颜色值和强度值。激光雷达数据采集处理系统在扫描物体时由于外部的偶然因素或者自身扫描精度和机械振动的影响,得到的数据点含有很多的噪声和孔洞,并且数据的密度非常大,这样的数据很难直接用来描述真实物体的三维信息,因此我们需要设计开发一款处理和显示点云数据的软件。目前国内外的点云数据处理和可视化软件基本都是与数据采集系统配套的,价格比较高昂,几款独立的软件也有一些局限性,并不能很好的满足我们的需求,因此本文针对实验室自主研发的激光雷达数据采集处理系统设计一款配套的点云数据处理及可视化软件。该软件是以PCL点云数据处理库为基础,结合VS2010程序开发平台完成软件的数据处理模块,通过用户图形界面开发工具Qt设计实现软件的界面部分。本文首先研究了激光雷达数据采集处理系统采集到的点云数据特点和点云数据的存储结构。接下来根据这些特点,研究了点云数据的处理算法,包括点云数据的简化、滤波、检索、法线估计、曲率估计、坐标变换、曲面重建和可视化。然后根据实际的需求,设计了点云数据处理及三维可视化软件的总体框架,点云数据处理的基本流程,软件的功能模块和软件的开发平台,并实现了软件各个模块的功能。该软件主要的功能有:点云数据的输入输出,利用VTK和PCL配合实现点云数据的可视化和用户交互,利用kd-tree实现点云数据的近邻检索,利用最小二乘法完成法线估计,采用下采样的体素栅格法实现数据简化,集成了多种滤波算法对不同特点的数据滤波,包括StatisticalOutlierRemoval、RadiusOutlierRemoval、ConditionalRemoval、直通滤波、双边滤波和滑动最小二乘滤波,利用贪婪投影三角化和泊松曲面重建算法实现了点云数据的三维曲面重建。最后通过几组测试数据对软件的功能、显示效果和处理效率进行了测试和分析,再结合实验室承接的项目,测试了软件和形貌测量仪配合进行点云数据处理和显示的情况,验证了软件处理和显示的功能。
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