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《基于小波的分析地面三維激光掃描點云數據濾波方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、TheResearchonFilteringMethodofTerrestrialThree-DimensionalLaserScanningPointCloudDataBasedonWaveletCandidate：JinJieSupervisor：Prof.TianYongruiChang’anUniversity,Xi’an,China摘要隨著計算機技術和測量自動化技術的高速發(fā)展，三維激光掃描技術在國內的應用也日漸普及。由于三維激光掃描技術具有非接觸，高精度，高效率，自動化測量等多方面技術優(yōu)勢，該技術被廣泛的應用于各個領域，是科學技術和信息產業(yè)的又一次技術革新。但國內對三
2、維激光掃描數據的處理研究還相對滯后，如何構建出高精度的三維模型，迫切的需求一種自動化，可靠，快速的點云數據處理方法，以滿足高精度數據質量的要求，也是很多學者研究的熱點。點云數據的預處理是數據處理過程中的關鍵步驟之一，點云數據的濾波是數據預處理階段重點和熱點問題，因此對地面三維激光掃描點云數據的濾波研究，形成較系統(tǒng)的地面三維激光掃描點云數據濾波理論是十分必要的。本文主要闡述了三維激光掃描技術及點云數據濾波理論國內外的研究現狀和發(fā)展，根據點云數據的排列規(guī)則對其進行分類，對不同類型點云數據的常用濾波方法進行了分析，研究了小波分析和小波濾波的相關理論，本文采用了B樣條小波濾波的算法對點
3、云數據進行了濾波處理。利用GeomagicStudio軟件的濾波工具對同一組點云數據進行濾波處理，并與前一種濾波方法進行對比，對兩種濾波方法的結果進行了定量和定性的分析，經試驗結果的分析表明B樣條小波濾波法取得了良好的濾波效果，能有效去除點云數據的噪聲，并有效的保持了地形特征。關鍵詞：三維激光掃描，點云數據濾波，小波分析，B樣條小波IAbstractWiththehigh-speeddevelopmentofcomputertechnologyandmeasurementautomationtechnology,3Dlaserscanningtechnologyindomest
4、icapplicationsareincreasinglypopular.Becauseof3Dlaserscanningtechnologywithnon-contact,highprecision,highefficiency,automaticmeasurementtechnologyadvantagesinmanyaspects,thistechnologyhasbeenwidelyappliedinvariousfields,isascienceandtechnologyandinformationindustry'stechnologicalinnovationon
5、ceagain.Butthedomesticresearchon3Dlaserscanningdataprocessingisrelativelylaggingbehind,howtobuildathree-dimensionalmodelofhighprecision,urgentlyneedsakindofautomation,reliable,fastpointclouddataprocessingmethod,inordertomeettherequirementsofhighprecisiondataquality,alsomanyscholarsresearchho
6、tspot.Pointclouddatapreprocessingisoneofthekeystepsintheprocessofdataprocessing,pointclouddatafilteringisthekeyandhotissuesdatapreprocessingphase,soonthesurfaceof3Dlaserscanningpointclouddatafiltering,formedthesystemofthegroundthree-dimensionallaserscanningpointclouddatafilteringtheoryisvery
7、necessary.Thisarticlemainlyelaboratedthe3Dlaserscanningtechnologyandpointclouddatafilteringtheoryresearchpresentsituationanddevelopmentathomeandabroad,accordingtotherulesofthearrangementofpointclouddatatoitsclassification,filteringmethodscommonlyus
