|
点云是空间中的一组数据点，包括了丰富的信息，如三维坐标X、Y、Z，颜色、归类值、强度值、时间等。这些数据点由3D扫描仪等设备获取，能够表达目的空间分布和目的表面特性。
1、点云建模的流程
点云数据处理及建模流程是一个系统且繁杂的过程，它触及从数据采集到最后模型生成的多个过程。以下是对该流程的仔细解析：
01、数据采集
数据采集是点云数据处理的第1步，其目的是获取物体或场景表面的点云数据。常用的数据采集办法包含： 激光扫描：经过激光测距仪向物体表面发射激光，按照激光反射回来的时间或相位差计算距离，从而得到物体的点云数据。这种办法拥有高精度、高密度的特点，适用于繁杂场景的三维重建。结构光扫描：利用结构光投影仪向物体表面投影特定图案，经过捉捕图案在物体表面的变形，计算得到物体的点云数据。这种办法在细节捉捕和表面纹理恢复方面表现出色。图像采集：采用多个相机从区别方向拍摄物体，利用图像处理技术计算相机之间的位置关系，从而重构物体的三维点云数据。这种办法成本优惠，但精度和密度可能不如激光扫描和结构光扫描。
02、数据预处理
采集到的点云数据常常包括噪声、反常点、不完整等问题，需要进行预处理以加强数据质量。预处理的重点任务包含： 噪声过滤：采用统计滤波、中值滤波等办法去除点云数据中的噪声。反常点去除：经过设置阈值，剔除距离过远或过近的点，减少反常点对建模的影响。数据降采样：对点云数据进行降采样处理，减少许据量，加强处理速度。数据配准：将多个视角采集到的点云数据进行配准，使其在统一坐标系下暗示，以便后续处理和分析。
03、特征提取
特征提取是点云数据处理的关键过程，它触及从点云数据中提取有道理的特征信息，以便后续的模型生成。常用的特征包含边缘、角点、表面法线等。特征提取的办法有基于几何特征、基于统计特征、基于深度学习等。
04、模型生成
在特征提取之后，能够运用聚类算法将特征点分组，并生成物体的三维模型。平常的聚类算法有基于距离的算法（如K-means、DBSCAN）和基于密度的算法。生成的模型能够运用网格化办法进行暗示，将点云数据转化为三角面片或体素模型。网格化办法包含三角化（如泊松重建、球面波变换）和体素化（如体素网格化、八叉树网格化）等。
05、模型优化
生成的模型可能存在噪声、不完整、不准确等问题，需要进行优化处理。模型优化的办法包含去除噪声、填补缺失部分、去除重叠和对齐等。去除噪声能够经过滤波器进一步去除点云中的噪声点；针对缺失部分的填补，能够运用修复算法进行处理；去除重叠和对齐能够经过点云配准算法实现，将多个点云数据对齐到同一个坐标系下。
06、模型输出
最后，将优化后的三维模型进行输出，能够导出为多种格式（如OBJ、STL等），以便在区别的软件或平台上进行查看和运用。
以上是点云建模的所有过程和流程，当然，随着科学技术的持续发展，如今针对点云建模的软件层出不穷，如实景建模软件ContextCapture。
利用ContextCapture进行点云建模，能够明显简化繁杂的处理流程。只需将点云数据导入ContextCapture中，软件便能自动执行包含数据预处理、特征提取以及最后模型生成在内的多个关键环节。这一过程不仅有效，况且能够生成多种类型（如三维网格、三维点云）和格式（如3MX、OBJ等）的模型，极重地提高了点云建模的方便性和灵活性。
软件详情：ContextCapture 三维实景建模软件 | 为数字孪生打造 4D 数字化环境
2、点云建模的应用行业
1.工程建模：在建筑工程中，利用激光扫描仪等设备获取的点云数据，能够生成建筑物的三维模型，用于工程设计和分析（如结构评定、碰撞检测等）。
2.医学图像处理和人体建模：在医学行业，点云重建可用于医学影像数据的处理（如CT、MRI等），实现准确的医学诊断和手术规划。同期，点云技术还可用于人体建模，如制作个性化的假肢或矫形器等。
3.物体检测与识别：在自动驾驶、设备人导航等行业，点云数据可用于检测和识别环境中的物体，经过处理和分析点云数据获取物体的位置、形状和姿态等信息。
4.文物守护：点云技术可用于文物和古迹的三维重建和守护，经过激光扫描（天宝X9三维激光扫描仪）或摄影测绘获取文物或古迹的点云数据，而后进行处理和分析以重建其三维模型，实现对其的守护、展示和科研。
5.工业设计和制造：在工业行业，点云技术可用于工业设计和制造过程中，经过激光扫描或光学测绘获取工业制品或零部件的点云数据，而后进行处理和分析以提取特征信息并实现设计、检测和制造。
3、点云建模的优良与挑战
优良： 非接触式测绘：点云数据采集无需接触物体表面，避免了理学接触可能带来的损害和误差。高精度：激光扫描仪等设备能够获取高精度的点云数据，为三维建模供给了靠谱的数据基本。广泛应用行业：点云建模技术广泛应用于建筑、医学、文物守护等多个行业，拥有广阔的应用前景。
挑战： 数据处理繁杂：点云数据量大且繁杂，需要有效的数据处理算法和强大的计算能力来支持。噪声和冗余数据：采集到的点云数据中常含有噪声和冗余数据，需要进行预处理以加强数据质量。模型优化难度大：生成的三维模型需要进行优化处理以加强其真实感和精细度，这需要专业的技术和经验支持。以上点云带来的数据挑战，在ContextCapture的强大功能下得以明显缓解。经过充分利用图形处理器通用计算（GPGPU）技术以及多核并行处理能力，ContextCapture能够以惊人的速度处理海量数据，快速构建出任何规模的高精度三维模型。详细而言，ContextCapture能够支持每台计算机每日处理高达约200亿像素的影像数据，这一性能极重地提高了数据处理效率，使得面对大规模点云数据时亦能游刃有余。
ContextCapture 软件功能
➤ 集成地理参考数据
ContextCapture 还可为包含 GPS 标记和掌控点在内的多种类型的定位数据供给本地支持。它还能够经过定位/旋转导入或完整块导入来导入任何其他定位数据。这使您能够精确测绘坐标、距离、面积和体积。
➤ 自动空中三角测绘和三维重建
一旦自动识别每张相片的相对位置和方向，您就能够经过添加掌控点和编辑连接点来对空中三角测绘结果进行微调，以最大限度提高几何和地理空间精度。优化的三维重建算法以无可匹敌的精度生成精细的三维模型以及每一个格网面片的影像纹理。ContextCapture 可保证各个三维格网模型顶点安置在最佳位置，因此呢能够更少的瑕疵表现重现更精细的细节和更锐利的边缘，从而大幅加强几何精度。
➤ 生成二维和三维 GIS 模型
借助 ContextCapture，能够生成各样 GIS 格式的精确地理参考三维模型，包含真正射影像和新的 Cesium 3D Tiles，并将瓦片范围和空三成果导出为 KML 和 XML。ContextCapture 供给的坐标系数据库接口可保证与您选取的 GIS 处理方法的数据互用性。您能够从 4,000 多个空间参考系统中进行选取，并可添加用户自定义的坐标系。况且，ContextCapture 会按照输入照片的分辨率和空间分布状况，自动调节模型的分辨率和精度。
这寓意着，它能够处理分辨率不均匀的场景，而不必为保存有些更高分辨率的场景区域而牺牲整体效率。
➤ 处理实景模型
ContextCapture Editor 能够快速容易地处理任何比例的格网模型，以及横断面的生成、地形和断裂线的提取，及正射影像、三维 PDF 和 iModel 的生成。您能够将格网模型与 GIS 和工程数据集成，以在格网模型的视觉环境中实现该信息的直观搜索、导航、可视化和动画。
➤ 处理点云
能够对点云进行加强、分割、归类，并与工程模型相结合。而后，您能够利用 ContextCapture Editor 的高级三维建模、横截面切割、断裂线和地形提取功能，快速有效地对竣工要求进行建模并支持设计流程。因此呢，您能够更好地评定点云并生成更精确的工程模型。还能够生成用于展示的动画和渲染。
➤ 生成和处理大型可缩放地形模型
您能够从多种源自中生成非常庞大的可缩放地形模型，包含点云、断裂线、光栅数字高程模型和现有三角形化不规则网络。经过与原始数据源同步，可缩放地形模型可实时更新到最新。这般做的价值在于，持有您所有数据的全局、最新和综合暗示，并用于运用各样表示模式执行分析，以及生成动画和可视化效果。
软件详情：ContextCapture 三维实景建模软件 | 为数字孪生打造 4D 数字化环境
倘若您有点云建模项目需要，或想采购/租用ContextCapture，欢迎关注“艾三维技术”微X公众号联系咱们。
| 
发表于 2024-10-10 15:06:59