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时间:2019-03-16
《基于三维激光扫描技术的建筑物建模研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、研究生毕业论文(全日制学术型硕士申请学位)论文题目基于三维激光扫描技术的建筑物建模研究学位申请人吴蒙专业名称测绘科学与技术研究方向精密工程测量与变形监测指导教师王建强2015年6月16日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果,尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含本人为获得其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示感谢。作者签名:日期:年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解东华理工大学有关
2、保留、使用学位论文的规定:东华理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。作者签名:导师签名:日期:年月日论文答辩日期:2015年6月摘要毕业论文题目:基于三维激光扫描技术的建筑物建模研究测绘科学与技术专业12级硕士生姓名:吴蒙指导教师(姓名、职称):王建强讲师摘要三维激光扫描技术由于可以快速获取目标表面大量点云数据进而得到广泛研究,但对于大型建筑
3、物的点云数据后期建模技术还相对滞后,对于海量的点云数据,需要能快速、可靠、自动化的数据处理方法的支持。如何获取用于建立模型的高质量点云数据是当前研究的一个难点。本文详细介绍了三维激光扫描仪的工作原理,分析扫描数据误差来源,结合大量的实验讨论了点云数据的去噪、拼接、精简、分割、曲面重构等点云数据处理方法,并基于已有的点云数据处理方法,提出了一套详细的操作流程,实现了建筑物从最初的点云数据采集到最后的三维模型建立。具体体现在如下几点:(1)从精度角度出发就点云数据的采集提出一些工程应用指标。在外业数据采集之前对仪器进行精度分析,运用误差传播理论分析其获取的点云数据是否能达到后期
4、应用所要求的精度。(2)采用后视控制点拼接的方法对点云进行初步拼接,并用基于公共重叠区域的点云拼接方法对点云进行精确拼接,显著提高了拼接精度。对点云数据进行去噪处理,将数据点之间的偏差降至微米级。结合建筑物的外观形状,以及建模所需的必要数据,选用曲率精简算法压缩点云数据,并研究满足建模要求的最佳精简率,在保留其特征部位的前提下精简了大量点云数据。(3)分析研究2种不同建模方法的特点,一种是曲面重构法,另一种是参数化法,尝试使用两种方法分别对建筑建模。从模型细节效果、整体效果、模型数据量、建模时间等多方面对两种建模方法进行比较,实验结果表明,参数化法更适用于大型建筑物的建模。
5、关键词:三维激光扫描技术,点云数据处理,三维建模,曲面重构,参数化法IAbstractTHESIS:Researchon3DModelingofBuildingBasedon3DLaserScannerSPECIALIZATION:SurveyingScienceandTechnologyPOSTGRADUATE:WuMengMENTOR:WangJianqiangAbstract3DLaserScanningtechnologyhasbeenextensivelystudiedbecauseofitcanquicklygetalargenumberofthetargets
6、urfacepointclouddata.Butforthelatterpartofthetechnologyofmodelingbythepointcloudoflargebuildingsarestilllagsbehindrelatively.Weneedtogettheclouddataprocessingmethodwhichcanobtainthepointclouddatawhicharehigh-qualityandprecisionfast,reliable,andautomatedfromthemassivepointclouddata.Howtoget
7、usedtoestablishahighqualitypointclouddatamodelisadifficultyincurrentresearch.Inthispaper,wedetailstheworkingprincipleofthe3Dlaserscanner,analyzedthesourcesofscanningerror,anddiscussedthepointclouddataprocessingmethodsuchaspointclouddatade-noising,stitching,str
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