三维点云 和模型转换的问题

      

       随着科技的发展，三维激光扫描采集的点云数据作为一种新型的数据形式，在多个领域中都展现出了其强大的应用价值。那么，什么是点云数据？它是如何生成的？又能为我们的生活和工作带来哪些便利呢？

1．什么是三维点云

        三维点云数据（3D Point Cloud）是一种用于表示三维空间中对象或场景的数据结构。在最基础的形式中，它是一个包含多个三维坐标点（X，Y，Z）的集合。

① 点云是空间中的一组数据点，这些点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值等等。

② 点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合。

③ 点云一般是由三维激光扫描仪采集获取，3D扫描仪在物体外部表面、围绕这些物体测量许多点。这些点是通过对实际物体或场景表面进行离散采样而获得的，因此，点云可以被视为场景表面在给定坐标系下的离散表示。

2．主要特点

① 高度灵活性：点云可以用于表示任何类型的三维形状，包括不规则形状；

② 数据密度可变性：点云的密度可以非常不同，从只包含一个点（称为孤点或奇点）到包含几百万个数据点的高密度点云；

③ 附加信息丰富性：除了基本的三维坐标外，点云数据还可能包含其他属性，如颜色、分类值、强度值和时间等

3．点云数据的生成

        点云数据是通过三维激光扫描、结构光等技术手段，对物体表面进行大量密集的测量，从而获取物体表面的三维坐标数据。当我们利用三维激光扫描仪扫描某一建筑表面时，我们可以得到大量密集的点，这些点带有三维坐标（XYZ）、激光反射强度和和颜色信息（RGB）等信息，它们共同创建了可识别的三维结构。

        简单来说，当我们使用这些高科技设备对物体进行扫描时，设备会发出激光束或结构光，通过测量激光或光线与物体表面相交点的位置，就可以得到物体表面的点云数据。点云是目标表面特性的海量点集合，点云越密集，反映的图像细节和信息就越多。

4．点云建模的应用

点云在三维建模中的应用非常广泛，以下是几个主要的应用领域：

① 三维重建与建模

        这是点云技术最直接的应用之一。通过采集现实世界的点云数据，利用ContextCapture/3Dmax/Revit/Geomagic等实景三维建模软件进行处理，可以生成逼真的三维模型。这些模型可以用于虚拟现实、游戏开发、仿真训练等领域。例如，在虚拟现实游戏中，点云数据可用于创建真实感强烈的虚拟环境。

② 地形和地貌重建

        三维激光扫描点云技术可以用于地形和地貌的三维重建，通过三维激光扫描或航空激光雷达获取地面的点云数据，然后对点云数据进行处理和分析，提取地形特征和地貌信息，可以生成高精度的地形模型，用于土地规划、水文分析等应用。

③ 工程建模

        在建筑工程中，通过激光扫描仪等设备获取的点云数据，可以利用ContextCapture/3Dmax/Revit/Geomagic等实景三维建模软件生成建筑物的三维模型。这种模型可以用于工程设计和分析，如结构评估、碰撞检测等。

④ 医学图像处理和人体建模

        在医学领域，点云重建可以用于医学影像数据的处理，如CT、MRI等。通过点云重建，可以实现准确的医学诊断和手术规划。此外，点云技术还可以用于人体建模，如制作个性化的假肢或矫形器等。

⑤ 物体检测与识别

        在自动驾驶、机器人导航等领域，点云数据可以用于检测和识别环境中的物体。通过处理和分析点云数据，可以准确地获取物体的位置、形状和姿态等信息，从而实现精准的定位和导航。

⑥ 文物保护

        点云技术可以用于文物和古迹的三维重建和保护，通过激光扫描或摄影测量获取文物或古迹的点云数据，然后对点云数据进行处理和分析，分析它的几何特征和属性信息，重建文物或古迹的三维模型，以实现对其的保护、展示和研究。

⑦ 工业设计和制造

        在工业领域，点云技术可以用于工业设计和制造，通过激光扫描或光学测量获取工业产品或零部件的点云数据，然后对点云数据进行处理和分析，提取产品或零部件的特征信息，最终实现对其的设计、检测和制造。

        点云涉及的领域技术非常广泛，包括但不限于以下几种：

        ① 点云滤波：这是数据预处理阶段的一个重要步骤，主要是滤掉噪声和其他不需要的数据。点云滤波的方法有很多种，例如双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等。

        ② 点云关键点提取：关键点是在二维图像上常用的特征提取算法，可以推广到三维空间。常见的三维点云关键点提取算法有ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D等。

        ③ 特征和特征描述：除了关键点，点云数据还需要计算一些额外的参数，例如法线方向、曲率、文理特征等。这些特征描述算法有法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。

        ④ 点云配准：这是将多个点云数据进行对齐的过程，常用的配准算法有正太分布变换和著名的ICP点云配准等。

        ⑤ SLAM图优化：SLAM技术中，点云数据需要通过图优化工具进行优化，常用的工具包括g2o、LUM、ELCH等。

        ⑥ 目标识别检索：这是点云数据处理中一个偏应用层面的问题，常使用Hausdorff距离来进行深度图的目标识别和检索。

        ⑦ 变化检测：无序点云在连续变化中，八叉树算法常常被用于检测变化，与关键点提取技术结合起来使用。

        ⑧ 三维重建：从一个个孤立的点云数据中获得整个曲面，常用的三维重建算法和技术有泊松重建、Delauary triangulatoins 表面重建等。

        ⑨ 点云数据管理：主要包含点云压缩、点云索引(KDtree、Octree)、点云LOD(金字塔)等，用于海量点云的渲染。

        ⑩ 点云分割与分类：这是目标识别的基础，分割的方法包括区域提取、线面提取、语义分割与聚类等。分类则包括基于点的分类和基于分割的分类等。

        5．点云数据建模的方法及流程

        点云数据建模是指利用点云数据构建三维模型的过程。点云数据建模的主要应用场景包括建筑建模、地形测绘、文化遗产保护、工业检测、医疗影像分析等。

点云数据建模的方法包括但不限于以下几种：

① 表面重建方法：通过点云数据生成曲面模型，常见的算法包括Delaunay三角化、Ball Pivoting等。

② 插值方法：对点云数据进行插值计算，生成连续的曲面模型，常见的算法包括移动最小二乘法（Moving Least Squares，MLS）、样条插值等。

③ 体积建模方法：通过点云数据构建三维体素模型，常见的算法包括体素化、八叉树等。

将点云数据转化为三维模型的过程通常包括以下几个步骤：

① 数据采集：使用激光扫描仪、三维相机等设备采集点云数据。

② 数据预处理：对原始的点云数据进行去噪、滤波等处理，以消除数据中的错误和冗余信息。在三维激光扫描的过程中，点云数据的获取常常会受到物体遮挡、光照不均匀等因素的影响，容易造成复杂形状物体的区域扫描盲点，形成孔洞。同时由于扫描测量范围有限，对于大尺寸物体或者大范围场景，不能一次性进行完整测量，必须多次扫描测量，因此扫描结果往往是多块具有不同坐标系统且存在噪声的点云数据，不能够完全满足人们对数字化模型真实度和实时性的要求，所以需要对三维点云数据进行去噪、简化、配准以及补洞等预处理。通过数据预处理，可以有效剔除点云中的噪声和外点，在保持几何特征的基础上实现点云数据简化，并将不同角度扫描的点云统一到同一坐标系下，为后续的曲面构建及三维实体模型生成提供稳健的数据基础。

③ 特征提取：从预处理后的点云数据中提取特征，包括几何特征、纹理特征等。

④ 数据配准：将不同视角或不同时间获取的点云数据进行对齐，确保它们能够准确地拼接在一起。

⑤ 表面重建：基于处理后的点云数据，利用三角剖分、泊松重建等算法，生成物体的表面模型。

⑥ 模型优化：对生成的三维模型进行细节增强、平滑处理等优化操作，使模型更加真实、精细。

⑦ 模型输出：将优化后的三维模型进行输出，可导出为多种格式，如OBJ、STL等。

通过上述步骤，我们就可以将点云数据转化为三维模型，为后续的分析、设计等工作提供便利。

在实际工作中，我们可以利用Trimble RealWorks 点云后处理软件进行预处理，然后利用ContextCapture/3Dmax/Revit/Geomagic等实景三维建模软件、对点云数据进行三维重建。ContextCapture/3Dmax/Revit/Geomagic等实景三维建模软件可以更好地评估点云并生成更精确的三维模型，可以对点云进行增强、分割、分类，并与工程模型相结合。利用ContextCapture/3Dmax/Revit/Geomagic等实景三维建模软件的高级三维建模、横截面切割、断裂线和地形提取功能，能快速高效地对竣工条件进行建模并支持设计流程。如通过将点云数据导入到ContextCapture/3Dmax/Revit/Geomagic等实景三维建模软件中，经过图像定位和定向、生成点云、点云编辑和处理等流程，就可以快速进行点云三维重建。

点云数据与实景影像融合成果，基于点云数据，还可以从生成非常庞大的可缩放地形模型。通过与原始数据源同步，可缩放地形模型可实时更新到最新。这样做的价值在于，拥有所有数据的全局、最新和综合表示，并用于使用各种显示模式和执行分析，以及生成动画和可视化效果。

6．点云建模的优势

① 高精度测量：点云建模能够提供非常高精度的三维坐标数据。与传统的测量方法相比，点云建模不受视线限制，能够准确地捕捉到物体的每一个细节，包括复杂的几何形状和细微的表面变化。

② 高效率：传统的勘测方法往往需要耗费大量的人力和时间。而点云建模技术则能够快速地获取大量的数据，并且通过自动化的数据处理和分析软件，可以极大地提高工作效率。

③ 非接触式测量：点云建模通常不需要与被测物体进行物理接触，这就避免了因接触而产生的误差和可能的物体损伤。

④ 丰富的信息获取：除了物体的三维坐标外，点云数据还可以包含颜色、纹理等丰富的信息，这对于后续的模型处理和应用非常有利。

⑤ 灵活的应用场景：无论是室内还是室外，无论是大型建筑物还是细小的文物，点云建模技术都能够适应不同的应用场景，展现出其强大的适应性。

7．点云主要应用领域

点云被广泛应用于许多领域，包括创建3D CAD模型用于工业生产部分，用于度量与质量检测，还有用于大量的视觉、动画、渲染以及大规模定制的应用。点云可以解决很多问题，在多个领域都有应用。

① 首先，点云可以用于环境感知与障碍物检测，为自动驾驶系统提供精确的三维空间信息，实现精准导航与运动规划。

② 其次，在增强现实与虚拟现实方面，点云数据可以构建真实的三维环境，与虚拟对象进行融合，创造沉浸式的交互体验，应用于各类训练模拟器和娱乐场景。

③ 此外，点云还被用于建筑设计与管理，将点云与BIM建筑信息模型相结合，可以实现现有建筑的数字化管理与维护，也可以辅助新建筑的设计规划。

④ 另外，在机器视觉与目标识别领域，点云是计算机视觉处理的三维数据输入，可以用于三维目标检测、跟踪、识别和语义分割等，广泛应用于智能制造与服务机器人等领域。

⑤ 最后，点云还被应用于三维测绘与监测，利用点云数据可以实现高精度的三维测量与建筑物倾斜检测，用于安全监测与质量控制。