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基于PCL的点云实时处理系统设计与实现
摘要：随着三维激光扫描技术的日臻成熟并被逐步应用于三维重建工作，三维激光点云正成为重建工作中的重要基础数据。三维激光扫描技术得到越来越多的应用, 而目前已有点云处理软件存在算法单一、交互性弱的缺点, 经常需要多个软件联合操作, 耗费大量时间和精力。并且三维重建工作中的核心内容是点云数据处理，因此，参考海内外现有的先进技术，自主研发设计点云数据处理系统具有非常重要的意义。
关键词：激光雷达，点云数据处理， 滤波，分割，曲面重建，可视化
- 研究目的及意义
三维激光扫描技术是近年来发展的集光、机、电和计算机技术于一体的高新技术，能够完整而高精度地对空间物体的外形和结构进行三维扫描，快速获取物体表面的空间坐标点集。该技术可以直接对地物进行快速的点云数据采集及逆向模型重构，获得目标的真实三维坐标数据，重建出真实可靠的三维场景或物体模型[2]。随着对软硬件技术越来越深入的研究，三维激光扫描技术快速地发展起来，在测绘领域得到广泛地应用，如城市环境监测、地形测绘、建筑测绘、地理学。
- 国内外研究概况
激光雷达[3]最早用于军事领域，但是随着技术的进步和社会的需求，激光雷达在商业领域已经有了广泛的应用。激光雷达扫描系统基本上都是由国外公司研发的，例如莱卡、CYRA、3D Digital 和 OPTECH 等公司的技术都比较成熟。这些公司推出的商业产品既有针对大型建筑物体进行扫描的，也有扫描小型物体的，精度比较高，能够远距离扫描[4]。随着激光雷达设备技术和性能的提升，应用的领域越来越广泛，更多的国内外学者开始研究点云数据的处理算法和三维曲面重建技术。
2.1 国外研究概况
国外很早就开始了对点云数据处理算法的研究。Hofmann等人提出了一种基于TIN 结构的簇空间分析的数据驱动方法分割点云，同年Rottensteiner/Briese通过基于局部表面坡度的区域生长方法提取屋顶表面。Schwalbe等人提出了一种从高度直方图面元的分析中导出建筑物方位，再根据定向正交的 2D 投影，利用线追踪算法提取由线条代表的平面，将两个或更多个相邻平面分组生成三维建筑模型[5]。Wang和Hsu尝试利用小波变换对物体的边界进行检测，采用Kriging内插法网格化点云数据，构建一种比较规则的网格模型，采用一种形态学闭运算的方法逼近物体边缘，提取线条，实现曲面重建[6]。KaiW等人针对点阵点云和线扫描点云提出种随机滤波除噪算法，通过求得待定点与近邻点的空间尺寸和角度信息来判断该点是否为离群点，此算法采用扫描线进行处理，不考虑扫描线间点云数据的空间变化，并且近邻选择时尽考虑4、5个点，有一定的局限性[7]。和提出了基于非均匀热传导理论的点云去噪数学模型，主要应用于处理平面点云和散乱点云数据，但是在除噪过程中不能对离群点进行分类，并且平滑处理是在全局范围内进行的[8,9]。
2.2国内研究概况
