三维离散点云的计算与显示方法研究+Matlab代码
本文分别对机载激光雷达和车载激光雷达所获得的点云数据利用Matlab编程来进行插值，配准，三角网格化以及滤波处理，并与图像数据加以融合，最后得到了既有三文空间坐标，又有光谱信息的数据。27157
本文对点云数据的每一步处理的算法都加以详细的介绍，并且配有处理之后的数据以及图像。
关键词 点云数据 插值 配准 融合 三角化 滤波
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Study on The Method of Compute and Display of Three-Dimensional Discrete Point Cloud
Abstract
In recent years, with the development of laser scanning technology, access to objects of each point on the surface of the three-dimensional coordinate data has become very convenient, people can use to obtain the coordinates of the data in various fields to be applied, provides a great convenience for people's production and life. The 3D coordinates of sampling points obtained we called point cloud data. For the treatment of point cloud data is displayed before the indispensable step, it is very necessary to study the.
In this paper, the airborne laser radar and mobile lidar acquired point cloud data using Matlab programming, interpolation, registration, the triangulation and filtering, and image data fusion. Finally, we get 3D space coordinate and spectral information of the data.
In this paper, the algorithm of point cloud data of every step of the treatment are to be introduced in detail, and is equipped with processing of data and image.
Keywords point cloud data registration interpolation fusion triangulation filterin
目 次
1 绪论 1
1.1 研究的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 3
1.3 本文主要研究内容 4
2 三文离散点云数据的获取方法和处理流程 6
2.1 接触式点云数据测量法 6
2.2 非接触式点云数据测量法 7
2.3 本次实验所用的点云数据采集设备 8
2.4 三文离散点云数据的处理流程 9
3 机载LiDAR点云数据的具体处理过程 11
3.1 点云数据的读入 11
3.2 利用x坐标对点云数据进行排序 11
3.3 将点云数据的z值转换为灰度图 12
3.4 对灰度图进行插值 13
3.5 将灰度图和可见光图像进行配准 14
3.6 将点云数据和图像数据进行融合 15
3.7 融合后数据的三角化显示 15
3.8 滤波 15
3.9 用MeshLab查看融合后的结果 18
4 HDL-64E激光雷达传感器获得的点云数据处理过程 19
4.1 点云数据的读入 19
4.2 将点云数据的z值转换为灰度图 20
4.3 将灰度图和可见光图像进行配准 20
4.4 用MeshLab查看融合后的结果 21
结 论 22
致 谢 23
参考文献24
附录A 处理机载LiDAR获得的点云数据的Matlab程序代码 25
附录B 处理HDL-64E激光雷达传感器获取的点云数据的Matlab程序代码 29
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