吴 静，靳奉祥，王 健
(山东科技大学地球信息科学与工程学院，山东青岛266510) 摘 要：给出基于三维激光扫描测量仪所获得的点云数据来实现建筑物三维建模的方法。文中介绍了三维激光扫描测量仪的系统组成与工作原理，给出对点云数据处理的过程和方法，阐述建筑物三维建模的方法，并用实例介绍整体方法的实现过程和效果。
关键词：三维激光扫描测量；点云数据；三维建模
中图分类号:P209 文献标识码:A 文章编号:1006-7949(2007)05-0057-04
Three dimension modeling of buildings based on three dimension laser scanner data
WU Jing ,JIN Feng -xiang ,WANG Jian
(G eo -info Science &Engineering College ,Shandong University of Science and Technology ,Q ingdao 266510,China )
A bstract :The approaches producing the 3D models of building s based o n points cloud obtained from 3d laser scanner are discussed in this paper .This paper first introduces the system composition and the w orking principle of 3D laser scanner ,and then points out the procedure and methods to process the points cloud .Finally ,the method producing the 3D models of buildings is expatiated and the procedure and the result of this approach are introduced with a factual example .
Key words :three dimension laser scanning surreying ;points cloud ;three dimension modeling 收稿日期:2006-12-20项目来源：国家自然科学基金资助项目(40574001)；山东省教育厅科技计划资助项目(J06G07)作者简介：吴 静(1983～)，女，硕士.
激光扫描技术在工业模具设计和制造方面，特别是在逆向工程中，已经有了广泛的应用。随着激光中远程激光扫描仪的出现，激光扫描技术开始应用于测绘领域[1-4]。与传统的高精度的点测量方式不同，三维激光扫描测量仪采用形测量方式，获取被测量目标的大量三维点，满足了高精度逆向工程对三维点的数据量的需求。作为现代高精度传感技术，三维激光扫描测量仪可以深入到复杂的环境和现场进行扫描操作，并直接将各种大型的、复杂的、不规则实体的三维数据完整地采集到计算机中，从而快速重构出扫描物体的三维模型。同时，它所采集的三维激光点云数据不仅包含目标的空间信息，而且记录了目标的反射强度信息和彩灰度信息。通过对三维点云数据的后处理，可以实现分析、量测、仿真、模拟、监测等功能。
随着信息技术的发展，数字城市的建设在全国已经形成一个势不可挡的浪潮[5]。城市空间信息
的获取成为数字城市的基础工程。近年来三维激光扫描测量技术在空间信息获取方面迅速发展，其应用领域和范围在深度和广度上也不断扩大。目前国内对地面三维激光扫描技术的应用多集中于文物保护领域，如秦兵马俑二号坑的三维数字建模项目[6]，北京故宫太和殿的三维建模项目[7]。对于城市建筑物的三维建模，国内研究的较少。本文结合三维激光扫描测量仪的测量原理，介绍了对地面三维激光扫描测量仪所获得数据的处理流程，给出基于点云数据进行建筑物三维建模的方法，并以山东科技大学信息学院某大楼为例，分析和阐述了数据处理的过程及其实现。
1 三维激光扫描测量仪基本工作原理唐溶
地面三维激光扫描测量系统由地面三维激光扫描测量仪、后处理软件、电源以及附属设备构成。其中地面三维激光扫描测量仪主要由激光发射器、接
第16卷第5期 测 绘 工 程 Vol .16№.52007年10月 ENGINEERING OF S URVEYING AND MAPPING Oct .,2007
收器、时间计数器、马达控制可旋转的滤光镜、彩CCD 相机、控制电路板、微电脑和软件等组成。激光脉冲发射器周期地驱动一激光二极管发射激光脉冲，然后由接收透镜接受目标表面后向反射信号，
产生一接收信号，利用一稳定的石英时钟对发射与接收时间差作计数，最后由微电脑通过软件，按照算法处理原始数据，从中计算出采样点的空间距离；通过传动装置的扫描运动，完成对物体的全方位扫描；然后进行数据整理，通过一系列处理获取目标表面的点云数据[1]。
同时，彩CCD 相机拍摄被测物体的彩照片，记录物体的颜信息，采用贴图技术将所摄取的物体的颜信息匹配到各个被测点上，得到物体的彩三维信息。三维激光扫描测量仪原理如图1所示
。
图1 三维激光扫描测量仪原理示意图
2 扫描数据处理
地面三维激光扫描测量仪扫描得到的数据是点云数据(Points Cloud )，记录了有限体表面上离散点的空间坐标和某些物理参量。点的表示形式为(x ,
医疗机构诊疗科目名录y ,z ,intensity ,R ,G ,B )，不仅包含了点的空间位置关系，还包括点的强度信息和颜灰度信息。离散的点云数据并不能够真实准确地表达建筑物的整体模型，为了满足建筑物三维建模的需求，首先要对所获得的原始点云数据进行处理，包括数据配准、数据滤波和坐标系转换。2.1 数据配准
建立建筑物整体的三维模型需要获得建筑物整体的空间数据信息。城市建筑物周围环境复杂以及建筑物自遮挡问题导致不可能在一个测站获取一栋建筑物的整体信息。同时，根据地面三维激光扫描测量仪的仪器特性，仪器无法扫描得到建筑物表面上法向量与激光发射方向角度接近垂直的部分，建筑物表面法向变化较频繁的区域必须在扫描时多次更换视点。因此，分块多站扫描成为获取建筑物整体空间信息的测量方法。
所获得的原始测量数据是多个不同坐标系下建筑物的分块点云集合，为了得到建筑物整体空间数
据信息，需要对多个测站的数据进行数据配准。数
据配准是将两个或两个以上坐标系中的大容量三维空间数据点集转换到同一坐标系统中的数学计算过程。业界很多学者在数据配准方面进行研究。Besl 等提出的迭代最邻近点ICP (Iterative Closest Point )算法是基于刚性配准的经典算法[8]
，
适用于旋转角度不大的情况下的点云数据融合。Thom as M .对基于曲面配准方法中迭代最邻近点算法进行了详细的理论推导和分析[9]。在逆向工程领域,J -Y Lai 等人提出了三点到三点、三球到三球、三平面到三平面的配准方法[10]。迭代最邻近点算法要求配准点云数据有一定的重叠，同时配准前需要对点云数据进行粗校准。当旋转角度较大时，通过最邻近点到的对应关系存在的局限性导致最后配准的效果不够理想。鉴于ICP 算法的局限性，采用三点到三点的配准方法，在扫描区域中设置控制点，使得相邻的点云图中至少有3个同名控制点。通过控制点的强制符合，可以将相邻的扫描点云数据统一到同一个坐标系下。对多个点云数据进行配准时，需要将多个点云数据中的控制点组成一个闭合环，可以有效地防止配准过程中坐标转换误差的积累。2.2 数据滤波
扫描建筑物前存在树木、路灯、行人、车辆等遮挡物，在点云数据中建筑物的表面形成空洞，造成数据缺失。同时，建筑物表面往往存在玻璃等透明物体，激光穿过透射物体在建筑物表面也会形成冗余数据。这些冗余数据是无效的，同时增加了计算机内存，降低数据处理效率。需要对点云数据进行滤波，剔除冗余数据，提取建筑物表面的点云数据。通过对点云的分割和滤波，剔除冗余数据，提取建筑物表面的数据。图2为信息学院某大楼西侧原始扫描数据，图中圈内的部分为冗余数据，矩形框内部分为建筑物的墙面点云数据；图3为预处理后的建筑物墙面的点云数据，即图2中矩形框内的部分。
图2 信息学院某大楼西侧原始扫描数据
2.3 坐标系转换
点云数据中，点的空间位置信息是以扫描仪自
·58·测 绘 工 程 第16卷
图3 预处理后的点云数据
身特定的坐标系统为基准，该坐标系统以仪器中心为原点，以仪器竖向扫描面向上的正方向为Z 轴，以仪器横向扫描面内与Z 轴垂直的方向为X 轴，以仪器横向扫描面内与X 轴垂直的方向为Y 轴,X 轴、Y 轴和Z 轴共同构成右手直角坐标系，如图4所示
。微宝石
图4 点的空间坐标系
物体表面点云的空间信息位于相对坐标系中。实际应用中，通常要把相对坐标系转化为国家统一
坐标系或者是地方独立坐标系。与传统摄影测量中的小角度空间直角坐标转换模型不同，地面三维激光扫描测量仪得到的点云数据所在的三维直角坐标系与实际所采用坐标系之间的欧勒角一般较大，需要采用大旋转角的空间直角坐标转换模型。两个空间直角坐标系的坐标变换的参数一般包括3个平移参数、3个旋转参数和1个尺度变化参数，这里两个坐标系的尺度相同，即两个空间直角坐标系之间的变化有6个独立的参数。采用迭代法[11]来解决非线性三维基准变换，它的主要思想是将三维基准变换中的3个平移量和旋转矩阵中的9个方向余弦都设为未知量，一共12个未知量。由于3个旋转参数是相互独立的，根据旋转矩阵的正交特性，可列出6个条件式。采用3个公共点，可列出9个观测方程，将前面分析的6个条件式作为条件方程，按附有条件的间接平差方法求解，就可以获得12个转换参数的最小二乘解。
3 建筑物三维建模
当建筑物数字化为大量离散的空间点云数据后，在此基础上来构造建筑物的三维模型。构造方法主要有以下几种:①三角形网格蒙片法，用来满足不规则几何体的建模需求[12];②使用点云匹配算法，将分割后的点云与三维模型组件库中的组件相
对应，用来满足规则几何体的建模需求[3];③提取建筑物边界点、特征线、高度等信息，为三维建模提
供精确的几何信息，采用AutoCAD 或专业建模工具3DSMax 进行建模。建模过程中，通常对这些方法
综合应用，以满足具有多种几何形状的复杂的建筑物的建模需求。
4 应用实例
试验采用Trimble GS200三维激光扫描测量仪对信息学院某大楼进行三维激光扫描测量，并建立了信息学院某大楼的三维模型。4.1 扫描前的准备工作
对信息学院某大楼周围的环境进行踏勘，根据建筑物的特点及周围环境确定测站数目和位置，以及球形标志的安放位置。试验中，测站数目为4个。由于建筑物的自身遮挡，一个测站中，球形标志在测站的两侧均有放置，每一侧放置4个球形标志，这样在后期的数据处理中有所选择。
4.2 扫描过程
在选定的位置架设好仪器后，做好扫描的准备工作。针对不同的扫描目标，设置扫描的密度和各项参数，对指定的目标进行扫描。对于建筑物表面，根据建模的精度要求来设置扫描密度进行扫描。球形标志是数据配准的控制点，需要进行高密度扫描，以满足配准的精度要求。
4.3 三维建模
通过数据配准和数据滤波得到信息学院某大楼外表面信息，如图5所示。将通过投影得到的信息学院某大楼的轮廓数据转化为dxf 格式文件，导入AutoCAD 中。利用分块功能、曲面创建等功能，将信息学院某大楼细部特征化，完成信息学院某大楼的三维建模，如图6所示。
5 结 论
地面三维激光扫描测量仪使得传统的单点采集数据的测量方式变为密集、连续地自动获取数据的测量方式，获取的信息量也从点的空间位置信息扩展到目标的纹理和颜灰度信息。本文主要研究了
·
59·第5期 吴 静，等：基于三维激光扫描数据的建筑物三维建模
图5
信息学院某大楼外表面点云信息
图6 信息学院某大楼三维模型
使用地面三维激光扫描测量仪进行建筑物三维建模的方法，并对数据配准、数据滤波和坐标系转换进行
了详细地阐述和分析，探索了基于点云数据进行建筑物三维建模的方法，初步试验表明该方法可以应用于城市建筑物的三维建模，是“数字城市”建设最为现代的技术手段。另外，获取的建筑物表面的三维点云数据的数据量庞大，如何管理和处理海量数据，并且保证数据在处理过程中精度不受损失仍然亟待解决，是下一步研究的重点和难点问题。
参考文献
[1]李清泉，杨必胜.三维空间数据的实时获取建模与可视化[M ].武汉：武汉大学出版社,2003.
[2]卢秀山，李清泉，冯文灏，等.车载式城市信息采集与三
维建模系统[J ].武汉大学学报：工学版,2003,36(3):76-80.
[3]王健，靳奉祥，卢秀山.动态激光测图数据处理系统[J ].
山东科技大学学报：自然科学版,2005,24(4):63-65.[4]郑德华.三维激光扫描数据处理的理论与方法[D ].上
海：同济大学,2005.
[5]李德仁，朱庆，李霞飞.数码城市：概念、技术支撑和典型
应用[J ].武汉测绘科技大学学报,2000,25(4):283-288.
止水帷幕
[6]杨永林.我首次应用激光扫描保护大型文物遗址[N ].人
民日报,2006,4(5):10.
[7]刘旭春，丁延辉.三维激光扫描技术在古建筑保护中的应
用[J ].测绘工程,2006,15(1):48-49.
[8]PA U L J .BESL ,N EIL D .M CK AY .A method fo r registra -tion of 3-D shapes [J ].IEEE T ransactio ns on pattern analy -sis and machine intelligence ,1992,14(2):239-256.
[9]BU RT O N M a .Robust surface -based registration from
sparse measurements [D ].M aster dissertatio n of the Queen 's University ,September 1998.
[10]LAI J Y ,U ENG W D ,YAO C Y .Registration and data
merging for multiple sets of scan data [J ].T he Inter nation -al Jour nal of Advanced M anufacturing Technology ,1999,15:54-63.
[11]陈义，沈云中.非线性三维基准转换的稳健估计[J ].大
地测量与地球动力学,2003,23(4):49-53.
[责任编辑：刘文霞]
(上接第56页)
[8]Lin Q ,V esecky J F .New Approaches in I nterferome tric南京
SA R Data Processing [J ].I EEE T rans Geoscience Remote Sensing ,1992,30(3):560-567.
[9]Goldestin R .M .,Zebker H .A ..Satellite radar interferom -etry :T wo -dimensio nal phase U nw rapping [J ].Radio Sci -ence ,1988,23:713-720.
[10]Wei Xu ,Ian Cumming .A regio n -grow ing algorithm for
InSA R phase unw rapping [J ].IEEE T ransaction on Geo -science and Remote Sensing ,1999,37(1):
124-134.[11]F lynn T .J ..Consistent 2-D phase unwrapping guided by
a quality map [J ].P ro ceedings of the 1996International G eoscience and Remo te Sensing Symposium ,1996,2057-2059.
[12]Ghiglia D .C .,Romero L .A ..M inimum LP -norm two -dimensio nal phase unwrapping [J ].Journal of the Optical
Society of A merica ,1996,13(10):1-15.
[13]P ritt M .D ..L east -squares two -dimensional phase unwrap -ping using FF T 's [J ].I EEE T ransaction on Geoscience and Remote Sensing ,1994,32(3):706-708.[14]G higlia D .C .,Romero L .A ..Robust two -dimensional
w eighted and unweig hted phase unw rapping that uses fast transforms and iterative methods [J ].J .O ptical Society of America ,1994,11(1):107-117.
[15]Costantini M ..A novel phase unw rapping method based玩3Q体会
on netwo rk programming [J ].IEEE T ransaction o n Geo -science and Remote Sensing ,1998,36(3):813-821.[16]于勇，王超，张红，等.基于不规则网络下网络流算法的
相位解缠方法[J ].遥感学报,2003,7(6):472-477.
[责任编辑：张德福]
·60·测 绘 工 程 第16卷
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议