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利用图割算法进行城市密集点云表面模型重建 总被引：2，自引：1，他引：1
利用倾斜影像获得的密集点云来构建表面模型是基于倾斜影像进行三维重建的核心之一。本文针对现行密集点云表面模型重建存在的建模效率低、表面选取不真实等问题，提出了一种基于图割算法的城市密集点云表面模型重建方法。利用该方法重建城市密集点云表面模型，首先通过预处理软件对无人机倾斜影像进行空中三角测量，并利用空中三角测量的解算结果生成密集点云；然后对密集点云添加相应的边，同时对三维点云根据距离进行选取合并；最后根据三维点云形成的四面体和三角面建立图割问题，并通过求解图割问题来求取最优的密集点云表面模型。为证明这种方法的可行性和有效性，使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市密集点云表面模型重建，试验结果表明，该方法具有可行性好、建模效果好、处理速度快等优势。 相似文献
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提出一种新的激光扫描点云与数字影像结合的文物三维重建方法。利用格网板进行数码相机的标定获取影像的内方位元素；利用激光扫描数据，建立三角网物体表面模型；利用人工选取控制点，进行单片空间后方交会，获取影像的外方位元素；将三维表面模型投影到影像对象，利用影像匹配在现有的三角网内部继续通过影像匹配增加同名点，从而进行三角网的细分加密；最后通过OpenGL纹理映射建立带有逼真纹理的物体三维表面模型。 相似文献
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针对生产企业内的一些体积庞大且不便于近距离实测的不规则堆体体积量算问题,本文利用大疆精灵P4-RTK无人机对某生产企业内的一大型不规则建筑废料堆积体进行高精度影像数据获取,同时使用GNSS-RTK测量部分堆积体表面离散点坐标.利用所获取的高精度影像数据,解算出该堆积体表面的的点云、DEM、DOM等数据以及三维模型,最后对堆积体进行体积量算.与用GNSS-RTK测得的离散三维坐标点采用DTM法计算的堆体体积的结果对比证明,基于P4-RTK无人机免像控技术量算不规则堆体体积能满足实际生产的要求. 相似文献
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基于物体表面散乱三维激光扫描点的三角形格网建立 总被引：3，自引：0，他引：3
针对物体表面的散乱三维激光扫描点数据,提出了借助柱面坐标系统将三维激光扫描点转换为三角形格网构造系坐标,并根据转换后的坐标利用在平面内计算狄罗里三角形的方法建立三维物体表面格网模型.建立格网模型的效果表明,借助柱面坐标系统构造狄罗里三角形的方法可以作为三维物体表面三角形格网模型的一个重要的基本方法. 相似文献
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基于三维激光扫描数据的构筑物三角构网模型 总被引：2，自引：0，他引：2
三维激光扫描可以快速获得表面物体的三维空间的点云数据,但其数据量比较大,此外要利用这些点云数据表示构筑物表面,还需要建立表面数学模型。首先分析了激光扫描数据的采集原理和数据基本特点,具体给出了表面平面三角网生长算法,在此模型的基础上,利用三角形构成面后法线间夹角为判断依据,提出了空间三角构网的模型,并针对数据的复杂性和物体表面的不规则性,提出空间分区三角构网的方法,并以同济大学孔子头像为例给出了具体的实现方法。 相似文献
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分析了现有的三维数据模型——实体模型、不规则四面体模型,在此基础上研究了三维实体的对象化过程,并提出了一种基于面向对象的实体-不规则四面体格网(OOSolid-Tetrahedral Network,简称OOS-TEN)的三维数据模型构建方法,对三维空间数据信息进行有效的组织,并建立基于Oracle Spatial的三维数据信息数据库,从而对三维数据信息进行有效的组织和管理。 相似文献
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体积参数是空间体对象形态分析的基本内容,难点是不规则体的体积计算。本文提出的点云"切片法",快捷准确地解决了由三维激光扫描空间体对象所得点云体的体积计算难题。该法先将三维激光扫描空间体对象所得点云按特定方向顺序进行等间距的切片处理,得到与点云体相对应的、离散的系列点云切片;再依切割次序逐一搜索点云切片外轮廓多边形,并计算多边形(即点云切片)的面积;最后,利用切片面积和相邻切片间距求解点云段块体积,并求和得到整体点云体(即所扫描空间体对象)的体积。算例计算结果与分析表明,基于切片的不规则体的三维激光扫描点云的体积计算方法正确、简洁、可靠、高效、可控,可以解决不规则体的体积计算问题。 相似文献