三维激光扫描点云扫描线数据压缩算法研究

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摘 要：文章结合笔者多年的工作实践和总结，主要介绍了扫描线数据压缩算法以及编程实现过程，并结合实例，针对三维激光扫描点云扫描线数据压缩算法的在实践中的应用进行了分析与研究，以供大家参考。

关键词：三维激光扫描；点云扫描线；接压缩算法；实例

1 引言

三维激光扫描测量系统，也称为三维激光成图系统，主要由三维激光扫描仪和系统软件组成，其工作目标就是快速、方便、准确地获取近距离静态物体的空间三维模型，以便对模型进行进一步的分析和数据处理。激光扫描仪（laserscanner，LS）所获得的数据是由离散的矢量距离点构成的点云（pointscloud）。每一个像素所包含的是一个距离值和两个角度值。

然而三维激光扫描获得的数据，其数据量很大。其次采用点云数据建立物体模型，存在模型分辨率的问题。模型的多分辨率表示是指对于同一模型，存在着由简到繁、由粗到精的集中表示。三维激光扫描的采样精度很高，一般可以达到毫米至厘米的精度。一般的激光扫描数据都会有数十万到上百万个点，对于如此海量数据，一般微型计算机无论在硬件还是软件上都无法满足处理速度和处理能力的要求。因此对数据按一定准则进行压缩是非常有必要的。

2 基于扫描线数据压缩算法

激光扫描仪是一种高度自动化的电子仪器，仪器开始工作之后一般不需要协作目标和操作人员，按照事先设定的视域范围进行扫描。在一个自下而上或者自上而下的扫描过程中，扫描点都位于同一个扫描面内，也就是说扫描点在垂直扫描面的平面（XOY面）上的投影点基本上都是共线的。

图5 界限值与压缩后的点数对应关系

由图5可知基于扫描共线的方法进行数据压缩，该方法计算量小，模型简单。但是没有考虑扫描线和扫描线之间的关系。在特征丰富的区域，压缩过程往往会将一些特征点删除。此外，考虑点云数据在空间上是不规则分布的，正对扫描仪，激光容易到达并反射的区域数据多，反之则数据量少。用扫描线方法进行压缩的时候，虽然保证了压缩之后仍然保留一些重要的几何特征。但是，也会造成本来数据量少的区域压缩之后点更稀疏，甚至一大片区域没有点，显然这种情况也是必须考虑和避免的。

5 结束语

综上所述，本文主要阐述了三维激光扫描测量系统采用点云数据的特点及进行数据压缩的必要性，从中提出了扫描线数据压缩算法，并结合实例，论述了三维激光扫描点云扫描线数据压缩算法的实践与应用，通过应用分析得知，此方法取得了很好的应用效果，值得使用与推广。