点云数据处理与塑像三维重建研究

"基于点云数据的三维重建(同济大学硕士论文) - 李巧丽 - 摄影测量与遥感 - 程效军导师 - 20090301" 这篇硕士论文详细探讨了利用点云数据进行三维重建的过程，特别是针对塑像这种具有不规则表面特征的对象。作者首先介绍了三维激光扫描技术的基本概念和当前的研究进展，强调了这项技术在文物保护等领域的应用价值。点云数据因其非接触式采集和丰富的信息量而具有广泛的应用前景，但也带来了复杂的处理挑战。 在论文的第二章，作者深入讨论了点云数据的处理流程，尤其是预处理阶段。预处理主要包括去噪和多站数据配准。去噪是通过FARO Laser Scanner 880的配套软件FARO Scene和Geomagic Studio实现的，这些工具能够有效地去除点云中的噪声点。数据配准部分，论文涵盖了有靶控制的配准方法、迭代最近点（ICP）算法和四元数法，分析了它们各自的优缺点。 第三章则集中在基于塑像点云数据的模型重建技术上。考虑到塑像表面的不规则性，论文提出使用逐点插入法构建三维网格，这种方法可以精细地捕捉表面细节。同时，为了应对大数据量的问题，论文提出了构建不均匀网格的压缩算法，旨在减少数据存储需求的同时保持扫描对象的几何特性。 在第四章的实验部分，作者以贝多芬头像为实例，设计了数据采集方案，并对获取的点云数据执行了去噪、配准和网格化等一系列操作，验证了所提出的建模流程。实验结果表明，采用提出的压缩方法能有效减小数据规模且保持重建质量。 论文的结论部分总结了整个研究工作，并指出了未来可能的研究方向，如进一步优化数据处理效率和提高重建精度等。关键词包括三维激光扫描技术、塑像三维建模、点云数据处理、数据配准、三角网格化和数据缩减。 这篇论文对于理解点云数据在三维重建中的应用，特别是在文化遗产保护领域的应用，提供了重要的理论基础和技术参考。同时，它也为后续研究者提供了实用的方法和思路。