一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法技术

本发明专利技术提供一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，步骤是：1)以扫描站为球心，将超大地面三维激光扫描原始点云按密度分割为数个同心球层(SCS，Stratification of Concentric Spheres)；2)对步骤1)中所述已进行球层分割的点云建立数据管理体系，并进行高密度区点云抽稀。本发明专利技术可大幅提高超大地面三维激光扫描(TLS)原始点云空间规则化的速度。

A spatial regularization method for super large surface 3D laser scanning original point cloud

The invention provides a spatial regularization method for super-large surface three-dimensional laser scanning original point clouds. The steps are as follows: 1) dividing the original point clouds of super-large surface three-dimensional laser scanning into several concentric spheres (SCS, Stratification of Concentric Spheres) according to the density, taking the scanning station as the center of the sphere; 2) dividing the spheres mentioned in step 1. A point cloud is used to establish data management system and to dilute the high-density area. The invention can greatly improve the speed of spatial regularization of super large surface 3D laser scanning (TLS) original point cloud.

【技术实现步骤摘要】
一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法
本专利技术涉及一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，属于工程测量领域。
技术介绍
点云按空间分辨率进行等距离划分若干个栅格，每个栅格内保留离中心最近的点，其过程称为空间规则化。对于CUPi534703.20GHz，内存4GB，硬盘500GB的普通计算机，按内存和计算机处理能力可将点云分为小点云、中点云、大点云和超大点云，其中小点云点数小于2000万，中点云点数在2000万-5000万，大点云点数在5000万-1亿，超大点云点数大于1亿。对于超大点云普通计算机几乎无法直接读取并处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决上述对于超大点云普通计算机几乎无法直接读取并处理的问题。其技术方案为：一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，其特征在于采用以下步骤：1)以扫描站为球心，将超大地面三维激光扫描原始点云按密度分割为数个同心球层(SCS，StratificationofConcentricSpheres)；2)对步骤1)中所述已进行球层分割的点云建立数据管理体系，并进行高密度区点云抽稀。所述的超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，其特征在于步骤1)中，取水平角分辨率和垂直角分辨率相等，即θ＝Δφ＝Δψ(1)其中，θ为角度分辨率，Δφ为水平角分辨率，Δψ为垂直角分辨率；则角度分辨率为其中，Δ10为仪器10米处扫描点的空间分辨率；扫描仪在水平地面上的扫描点构成半径逐渐增加的同心扫描圆线，每条扫描线上点的个数为其中，NL为所述每条扫描线上点的个数,每条扫描线上的扫描点个数相等；每个点云球层内不超过500万个点，有其中，n为每个点云球层包含的扫描线条数；根据式(2)，在扫描盲区外第一条扫描线上点的空间分辨率为Δ1＝0.1Δ10r0(5)其中，r0为点云扫描盲区球层半径，Δ1为扫描盲区外第一条扫描线上点的空间分辨率；第二条扫描线上点的空间分辨率为Δ2＝Δ1+θΔ1＝Δ1(1+θ)(6)其中，Δ2为所述第二条扫描线上点的空间分辨率；第三条扫描线上点的空间分辨率为Δ3＝Δ2+θΔ2＝Δ1(1+θ)2(7)其中，Δ3为所述第三条扫描线上点的空间分辨率；依此类推，第n条扫描线上点的空间分辨率为Δn＝Δ1(1+θ)n-1(8)其中，Δn为所述第n条扫描线上点的空间分辨率；第一个点云球层的厚度为其中,W1为所述第一个点云球层的厚度，引入k＝(1+θ)n，定义为分辨率膨胀指数，r1为第1个点云球层的外半径；第2个点云球层的外半径为r2＝r1k＝r0k2(10)其中,r2为所述第2个点云球层的外半径，第m(m∈N*)个点云球层的外半径为rm＝r0km(11)其中，m为任意扫描点Pj所在点云球层索引号，rm为所述第m个点云球层的外半径；对式(11)两边取自然对数，可推导出其中，rj为超大点云中任意扫描点Pj到扫描站的距离；根据式(12)将超大地面点云数据分割为数十个同心球层，每个球层的点云分别以二进制写到相应的临时文件夹中。所述的超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，其特征在于步骤2)中，定义一个点云球层管理结构数组，字段有：点云球层序号、点云球层数据文件名、点云球层点个数、点云球层外半径、点云球层内半径、打开点云球层时的设备号；各同心球层从内到外可按功能归总为扫描盲区(NC,NullCell)、高密度区(HDC,HighDensityCell)、中密度区(MDC,MiddleDensityCell)和无效区(IC,InvalidCell)，其对应的球层外半径分别为r0、rH、rM、rD；扫描盲区为扫描仪有效扫描最短距离到扫描仪之间区域；高密度区为扫描点分辨率大于给定规则化点云分辨率的区域，需要抽稀；中密度区为扫描点分辨率等于或小于给定规则化点云分辨率且能满足工程要求的有效区域，不需要抽稀，直接写入抽稀后文件；无效区为不能满足工程要求且点数稀少的外围区域；高密度区球层外半径为其中，L为高密度区球层外球空间分辨率；中密度区球层外半径rM由工程需要的精度决定，rM为保证精度的有效距离，远于rM扫描点精度无法满足精度要求；根据点云球层管理结构数组，点云球层外半径与点云球层内半径的值小于rH的点云球层进行抽稀，抽稀密度由工程需要的精度决定。本专利技术与现有技术相比，其优点在于：1.解决现有模型存在的问题，在不损失整体精度的情况下，减少数据量，节约数据处理时间；2.本专利技术比已有的数据处理软件快20％。附图说明图1为本专利技术实施例中扫描站角分辨率示意图；图2为扫描仪在水平地面上的扫描点构成的同心扫描线的空间分辨率示意图；图3为本专利技术实施例中三维激光扫描点云同心球层水平剖面图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图1～3，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本实施例所用数据来自山东理工大学假山扫描点云，实验所用扫描仪器为RieglVZ-1000。电脑配置：CUPi534703.20GHz，内存4GB，硬盘500GB。该站点云数据约2.2亿个点，数据处理使用IDL语言开发的软件，点云数据文件存储格式为二进制。具体步骤是：步骤1)中，以扫描站为球心，将点云按密度分成同心球层(SCS,StratificationofConcentricSpheres)，每个点云球层扫描点个数不超过500万：见图1，取水平角分辨率和垂直角分辨率相等，即θ＝Δφ＝Δψ(1)其中，θ为角度分辨率，Δφ为水平角分辨率，Δψ为垂直角分辨率；则角度分辨率为其中，Δ10为仪器10米处扫描点的空间分辨率，根据激光扫描仪型号获取；设置扫描盲区半径r0、根据工程要求设置抽稀X轴方向分辨率XFBL，设置抽稀Y轴方向分辨率YFBL，设置抽稀Z轴方向分辨率ZFBL，设置无效区半径rD；扫描仪在水平地面上的扫描点构成半径逐渐增加的同心扫描圆线，每条扫描线上点的个数为其中，NL为所述每条扫描线上点的个数,每条扫描线上的扫描点个数相等；每个点云球层内不超过500万个点，有其中，n为每个点云球层包含的扫描线条数；根据式(2)，在扫描盲区外第一条扫描线上点的空间分辨率为Δ1＝0.1Δ10r0(5)其中，r0为点云扫描盲区球层半径，为扫描盲区外第一条扫描线上点的空间分辨率；进一步地，由图2可推出第二条扫描线上点的空间分辨率为Δ2＝Δ1+θΔ1＝Δ1(1+θ)(6)其中，Δ2为所述第二条扫描线上点的空间分辨率；进一步地，由图2可推出第三条扫描线上点的空间分辨率为Δ3＝Δ2+θΔ2＝Δ1(1+θ)2(7)其中，Δ3为所述第三条扫描线上点的空间分辨率；依此类推，第n条扫描线上点的空间分辨率为Δn＝Δ1(1+θ)n-1(8)其中，Δn为所述第n条扫描线上点的空间分辨率；第一个点云球层的厚度为其中,W1为所述第一个点云球层的厚度，引入k＝(1+θ)n，定义为分辨率膨胀指数，r1为第1个点云球层的外半径；第2个点云球层的外半径为r2＝r1k＝r0k2(10)其中,r2为所述第2个点云球层的外半径，第m(m∈N*)个点云球层的外半径为rm＝r0km(11)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，其特征在于采取以下步骤：1)以扫描站为球心，将超大地面三维激光扫描原始点云按密度分割为数个同心球层(SCS，Stratification of Concentric Spheres)；2)对步骤1)中所述已进行球层分割的点云建立数据管理体系，并进行高密度区点云抽稀。

【技术特征摘要】
1.一种超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，其特征在于采取以下步骤：1)以扫描站为球心，将超大地面三维激光扫描原始点云按密度分割为数个同心球层(SCS，StratificationofConcentricSpheres)；2)对步骤1)中所述已进行球层分割的点云建立数据管理体系，并进行高密度区点云抽稀。2.所述的超大地面三维激光扫描原始点云空间规则化方法，其特征在于步骤1)中，取水平角分辨率和垂直角分辨率相等，即θ＝Δφ＝Δψ(1)其中，θ为角度分辨率，Δφ为水平角分辨率，Δψ为垂直角分辨率；则角度分辨率为其中，Δ10为仪器10米处扫描点的空间分辨率；扫描仪在水平地面上的扫描点构成半径逐渐增加的同心扫描圆线，每条扫描线上点的个数为其中，NL为所述每条扫描线上点的个数,每条扫描线上的扫描点个数相等；每个点云球层内不超过500万个点，有其中，n为每个点云球层包含的扫描线条数；根据式(2)，在扫描盲区外第一条扫描线上点的空间分辨率为Δ1＝0.1Δ10r0(5)其中，r0为点云扫描盲区球层半径，Δ1为扫描盲区外第一条扫描线上点的空间分辨率；第二条扫描线上点的空间分辨率为Δ2＝Δ1+θΔ1＝Δ1(1+θ)(6)其中，Δ2为所述第二条扫描线上点的空间分辨率；第三条扫描线上点的空间分辨率为Δ3＝Δ2+θΔ2＝Δ1(1+θ)2(7)其中，Δ3为所述第三条扫描线上点的空间分辨率；依此类推，第n条扫描线上点的空间分辨率为Δn＝Δ1(1+θ)n-1(8)其中，Δn为所述第n条扫描线上点的空间分辨率；第一个点云球层的厚度为其中,W1为所述第一个点云球层的厚度，引入k＝(1+θ)n，定义为分辨率膨胀指数，r1为第1个点云球层的外半径；第2个点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘科利，王建，赵雪莹，姚吉利，赵猛，田鹏艳，杨承昆，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：山东,37