- 1、本文档共25页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
PAGE21/NUMPAGES25
点云城市建模与实时渲染
TOC\o1-3\h\z\u
第一部分点云获取与预处理 2
第二部分点云分割与分类 4
第三部分点云配准与融合 6
第四部分数字城市建模 9
第五部分实时渲染算法 13
第六部分渲染管线优化 15
第七部分可视化与交互 18
第八部分应用与展望 21
第一部分点云获取与预处理
关键词
关键要点
点云获取
1.扫描仪的选择:激光扫描仪类型(如ToF、相位阵列、多普勒)、精度、分辨率、扫描速度等影响获取效果。
2.扫描策略:扫描角度、重叠率、扫描位置等的设置影响点云覆盖率和质量。
3.数据采集:涉及实际扫描过程,需考虑环境光照、目标物运动、数据格式等因素。
点云预处理
1.数据清洗:去除噪声点、离群点和冗余点,提升点云质量。
2.点云分割:根据语义、几何或其他属性将点云分为不同的区域或对象。
3.点云配准:将不同视角或不同时刻获取的点云数据对齐到统一的坐标系中。
点云获取与预处理
点云获取与预处理是点云城市建模与实时渲染流程中的关键步骤,涉及点云数据的采集、清理、处理和组织,以优化后续建模和渲染过程。
点云获取
点云获取涉及使用传感器从物理环境中采集三维点云数据。常见的点云采集技术包括:
*激光雷达(LiDAR):LiDAR使用激光脉冲探测目标环境,并测量激光反射回传的时间,以确定点云空间位置。
*摄影测量:摄影测量使用重叠图像来生成三维点云。通过对图像进行三维重建,可以准确地提取场景的几何形状和纹理。
*结构光:结构光技术使用投射到目标上的光模式,并使用相机捕获反射的模式。通过三角测量,可以计算出点云的位置。
点云预处理
点云预处理涉及以下关键步骤:
噪声滤波:点云通常包含由于传感器噪声或环境因素(如风)而产生的噪声点。噪声滤波技术用于识别和移除这些噪声点,提高点云质量。
异常值检测:异常值是指异常点,可能由错误测量或数据损坏引起。异常值检测算法用于识别和移除这些异常点,以防止后续处理中的误差。
去地平面:由于点云扫描通常包括地面表面,因此去地平面步骤会移除地面点,以专注于感兴趣的关注区域。
降采样:降采样用于减少点云数据的大小,通过保留关键点并移除不必要点来实现。这可以提高后续建模和渲染的效率。
点云配准:当点云数据是从不同来源或传感器采集时,需要进行配准以将其合并到共同的坐标系中。配准算法用于匹配和对齐不同的点云,以生成连贯的三维模型。
纹理映射:纹理映射将图像纹理应用于点云模型,以增强其逼真度。纹理映射涉及将图像投影到点云表面,并根据点云几何形状进行调整。
点云组织:预处理的最后一步是组织点云数据,以使其适合于建模和渲染。组织涉及创建层次结构,将点云分解为较小的子集,例如网格或块。这提高了后续处理的效率并优化了渲染性能。
通过执行这些点云获取和预处理步骤,可以生成高质量的点云数据,为点云城市建模和实时渲染奠定了坚实的基础,进一步提高建模精度和渲染效率。
第二部分点云分割与分类
关键词
关键要点
主题名称:点云语义分割
1.定义:识别和标记点云中不同对象或语义类的过程,将其分为具有明确语义意义的区域。
2.方法:使用深度学习技术,如卷积神经网络,对每个点云中的每个点进行分类,并将其分配给预先定义的语义类。
3.应用:场景理解、自动驾驶、机器人技术、AR/VR。
主题名称:点云实例分割
点云分割与分类
点云分割是指将点云中的点分配到不同的类别或语义标签的过程。点云分类是分割的延伸,它将点进一步细分到特定的对象类别中。这两个过程都是点云建模和实时渲染的重要组成部分,因为它们允许对复杂的城市环境进行结构化和语义理解。
点云分割方法
*基于区域的方法:这些方法将点云细分为连通的区域,并根据区域几何形状或点属性(例如颜色、法向量)分配标签。常见的基于区域的方法包括:
*区域生长
*分水岭变换
*图割
*基于模型的方法:这些方法使用统计或机器学习模型来预测每个点的类别标签。常见的基于模型的方法包括:
*支持向量机(SVM)
*随机森林
*卷积神经网络(CNN)
*基于谱的方法:这些方法使用点云的频谱表示来进行分割。常见的基于谱的方法包括:
*节点谱聚类
*归一化割
点云分类方法
*基于模板的方法:这些方法使用预先定义的模板或模型来匹配点云中的对象。常见的基于模板的方法包括:
*几何模板
*统计模型
*基于语义的方法:这些方法使用点云的语义信息来分类对象。常见的基于语义的方法包括:
*语义分割神经网络
您可能关注的文档
- 科技成果转化与区域创新创业生态建设.pptx
- 科技成果转化与区域创新体系构建.pptx
- 科技成果转化与区域产业结构调整路径.pptx
- 科技成果评价与科技推广绩效考核研究.pptx
- 炼铁数字化转型应用.docx
- 炼铁工艺建模与仿真.docx
- 科技对归还行为的塑造.pptx
- 科技对非营利组织影响力.pptx
- 点突变的影响.docx
- 炼化产业链协同副产物利用.docx
- 第十一章 电流和电路专题特训二 实物图与电路图的互画 教学设计 2024-2025学年鲁科版物理九年级上册.docx
- 人教版七年级上册信息技术6.3加工音频素材 教学设计.docx
- 5.1自然地理环境的整体性 说课教案 (1).docx
- 4.1 夯实法治基础 教学设计-2023-2024学年统编版九年级道德与法治上册.docx
- 3.1 光的色彩 颜色 电子教案 2023-2024学年苏科版为了八年级上学期.docx
- 小学体育与健康 四年级下册健康教育 教案.docx
- 2024-2025学年初中数学九年级下册北京课改版(2024)教学设计合集.docx
- 2024-2025学年初中科学七年级下册浙教版(2024)教学设计合集.docx
- 2024-2025学年小学信息技术(信息科技)六年级下册浙摄影版(2013)教学设计合集.docx
- 2024-2025学年小学美术二年级下册人美版(常锐伦、欧京海)教学设计合集.docx
文档评论(0)