研究生开题报告 开题报告、古建筑点云的三维重建研究

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古建筑点云的三维重建研究

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1 研究意义建筑物传统测量方式： 缺点: 慢，需要人员较多 得到的测量信息比较抽象

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现代测量方式：数据获取快， 全面 需要人员少

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2 国内外现状国外： 斯坦福大学的“数字化米开朗基罗”。 英国自然历史博物馆的“虚拟博物馆”。 专注于历史古迹遗址数字化的全球性非盈利组织 CyArk,近日完成对多个著名遗址的数字化。

Mt. Rushmore

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国内： 河北省基础地理信息中心制作了 “数字长城”虚拟现实 系统

2004年，敦煌研究院在“敦煌莫高窟保护利用设施项目” 可行性研究工作，对莫高窟第158窟利用三维激光扫描仪进行三维数字化工作，用于在敦煌石窟壁画的数字化过程

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3 研究内容点云数据获取

消噪

多视点云配准

精简

左图为从点云数据获取 到三维建模完成的全过程。 本研究重点研究配准和精简。

三角化

生成三维古建模型

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问题一

配准：配准是将从不同角度扫描得到的多站点云数据按照几 何关系整合到一处，形成扫描对象的完整点云。

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配准的几何原理：配准实质上是将一个坐标系的点全部转换到另一个坐 标系中，我们只需要一个四维的转换矩阵，问题就是怎样 得到这个转换矩阵？

配准中常用算法 ICP算法； 基于特征的匹配算法 .其他配准方法

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配准精度的问题：大型三维扫描仪采用标靶的方式进行特征标记，在后 期的点云配准中以标靶作为坐标系转换的依据，通过指定 各站点云中相同的标靶完成点集匹配，从而得出转换矩阵 (具体方法有很多)。 在实际操作中，标靶很容易产生位移，以这样的标靶 进行配准会产生大的误差。如何改善配准的精度是有待研 究的问题。

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配准误差

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怎样解决？ 采用ICP算法进行初配准 对配准的结果进行优化： (1)选取初配准后误差明显的区域(一处以上)(2)对该区域匹配度建立目标函数，采用搜索算法对旋 转矩阵进行优化

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问题二

精简(Data Reduction)经配准的点云可以很好地代表一个完整 建筑物的表面，可直接用于后期三角化处 理，但由于建筑物扫描点云数据量大的缘 故，直接将该点云数据进行三维建模将耗 费巨大计算资源，对模型展示也会造成很 大负担，因此须进行精简。

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精简常用方法 随机采样精简法 (快，效果差) 包围盒精简法(效果差) 均匀网格精简法(同上) 基于曲率采样精简法(太慢) 弦高差方法(对曲面特征不敏感)

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改进算法：同时对多条扫描线进行处理，对多条扫描线 局部数据处理，综合弦高差方法和包围盒方法对 数据进行精简。

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