基于三维重建的激光扫描点云后处理开题报告

1. 研究目的与意义

激光扫描技术作为一种快速、准确获取真实物体空间数据的技术，不仅十分简单，而且精度很高，已经逐渐成为精确构建树木模型的一种方法。为实现树木三维重建，如何获取效果更好的原始扫描数据以及如何对原始点云数据进行处理是必须解决的两个问题。提高原始点云数据处理的准确性与有效性已经成为增强树木重建精度与真实感的关键。本次研究将针对树木点云数据的特点，提出更为有效的点云去噪方法，从而为提高树木三维重建精度打下基础。

2. 国内外研究现状分析

基于三维激光扫描技术进行树木三维重建的研究可以分为两大类：一类是根据树木点云的空间拓扑关系，用圆柱直接对树木枝干建模；另一类是对树木点云分层，设计相关算法构建出单层点云轮廓线，层与层之间利用三角格网连接，最后建出整株树木的枝干模型。

目前国内已经发表了众多树木三维重建的方法，尤其是近几年发展相当迅速。尤其是利用改进的自适应八叉树法对单棵树木的点云进行分割，提高了分割的精度。但相比于国外，由于我国数字化林业起步较晚，基础薄弱，很多问题还有待突破。其中最为困难的是如何解决树叶和枝干之间存在的严重遮挡，导致枝干点云缺失的问题。

国外的学者们也同样提出了一系列树木三维模型重建的方法，其中包括当前最常用的自动跟踪匹配圆柱体构建枝干模型的方法，但该算法只适合树叶少并且枝干规则的树木三维建模。近年来，也出现了根据树木骨架及枝干直径，利用深度图像重建树干模型的方法，与之前的方法相比，重建精度有所提高。对树干的点云数据进行网格化处理是当下研究的热点方向，这种方法可以对获取的树木骨干进行优化。除了上述几种方法，还有一些利用独特算法来对树木点云数据进行细分的方法，也取得了不错的效果。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容:本实验将搭建三维激光扫描试验台，研究扫描距离对于三维激光扫描结果的影响以及树枝扫描数据的最佳去噪阈值,再基于matlab编写点云数据的筛选与去噪程序。

研究计划:前期收集资料,文献；撰写开题报告，确定总体测试方案和测试装置搭建。中期完成大部分的实验任务，进行部分数据处理。后期完成全部设计任务，撰写论文，准备答辩。

4. 研究创新点

1.本实验通过扫描测距以获得效果更好的原始点云数据，减下点云后处理的工作量，提高树木模型重建的精度。

2.本实验采取阈值去噪法进行点云数据的处理，操作简单，能通过编程实现自动化，在保证重建模型精度的基础上，减轻人工负担。