【摘要】：建筑物的三维模型重建是建设数字城市的重要内容之一，具有更加立体、更加直观、更加逼真的视觉效果。由于建筑的三维模型重建需要大量的精确的建筑物三维数据以及纹理数据，因此获取、分析和使用城市建筑物的空间信息就成为“数字城市”建设的首要工程。城市建筑物空间数据的获取有航空摄影测量、卫星遥感等多种手段，其中三维激光扫描仪精度高、扫描距离远、范围大和频率高等特点，在建筑物三维模型重建中发挥着至关重要的作用。因此，三维激光扫描数据的处理以及充分利用尤其重要。本文研究的重点是针对点云数据和彩色影像不同的特点，提取两种数据的有用信息进行融合。以实现快速、准确、自动的建筑物三维模型重建。 本文的研究对象是地面型激光扫描仪获取的三维点云数据以及影像数据。首先根据扫描仪坐标系和相机坐标系间的转换关系，建立点云数据和影像数据的映射关系。对于建筑物点云分割与拟合采用分割与拟合一体化的方法，其中采用基于反射值影像的点云分割方法对点云进行分割，点云的拟合采用基于RANSAC的最小二乘拟合算法。然后对彩色影像数据进行边界的特征提取，进而内插点云以弥补三维激光扫描仪没有扫到的点云。对融合了彩色影像数据的点云再次进行拟合，拟合出建筑物的各个平面，并结合手动处理实现建筑物的模型重建。 研究结果表明，融合了点云数据和影像数据的重建的建筑物模型更加精确、完整，并且采用程序实现的方法快速、准确、自动。当大量的点云数据无法获取时，可以通过人工获取影像数据，然后融合点云数据和影像数据以进行建筑物的模型重建。通过实际获取数据实现了建筑物模型重建证实了该方法的可行性。

【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位授予年份】：2012

【摘要】：为了解决燃气轮机叶片后缘轮廓参数辨识的难题,提出了自适应迭代最小二乘法。通过三维激光测量系统得到叶片后缘三维轮廓点云数据,测量精度±5μm,使用该算法对后缘所有截面进行拟合,拟合精度±0.001 mm。通过在不同程度高斯噪声下仿真后缘测量数据,对比分析了两种算法的拟合效果。自适应迭代最小二乘法对叶片后缘轮廓的高精度、高效率参数辨识有着重要意义。

【摘要】：三维激光扫描仪作为一种新兴的测量手段,可以快速高效地获取实物或场景的三维点云信息。本文针对三维激光扫描点云拼接的核心问题,研究探讨了基于总体最小二乘和抗差估计的点云数据三维配准方法,并基于多元总体最小二乘理论研究改进了的迭代最近点算法(ICP),有效提高了配准的效率和稳健性。1.研究基于总体最小二乘附有限制条件的三维基准转换模型及其抗差算法。在论述杠杆观测值及其对抗差权函数和总体最小二乘模型的影响,并公式推导影响存在性的基础上,构建了面向三维坐标转换的三种抗差权函数:Huber、顾及杠杆观测值的IGG和IGGⅢ。实验研究表明基于总体最小二乘的模型精度优于最小二乘模型,IGG权函数和IGGⅢ权函数抗差效果优于Huber。2.引入多元总体最小二乘算法,研究了基于多元总体最小二乘的三维基准转换模型及其抗差算法。针对附有限制条件的三维基准转换模型中存在的模型误差和病态问题,结合重心化后三维基准转换模型函数前后对称的特点,建立了基于多元总体最小二乘三维基准转换模型,实现了模型抗差计算。验证表明,基于多元总体最小二乘的求解模型比传统的求解转换参数的模型精度更优,且计算过程效率较高;3.在三维点云拼接过程中,提出利用多元总体最小二乘改进ICP算法并推证了算法的可行性和有效性。研究通过主元分析法获取点云间的初始位置,利用KD-Tree进行最近点搜索,基于改进的ICP算法实现刚体转换参数的求解。实验研究表明,改进的ICP算法计算效率优于基于四元数法ICP算法,在保证精度的前提下,提高了计算效率。

【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位授予年份】：2016