利用点云数据进行三维重建。

简介：
文章的第二章，从三维激光扫描数据的固有特性入手，详细阐述了数据处理的基本流程，并着重介绍了预处理环节。具体而言，首先，阐述了利用FARO Laser Scanner 880配套软件FARO Scene以及商业软件Geomagic Studio去除点云数据噪点的具体操作步骤；其次，深入探讨了多站数据配准的基础理论和若干关键算法，包括基于靶控制的点云配准方法、迭代最近点（ICP）算法以及四元数法，并对每种方法的优缺点进行了系统性的总结与分析。第三章的核心研究内容集中于基于塑像的三维点云数据模型重建技术。针对塑像表面不规则性的固有特点，在建模过程中采用了逐点插入法构建空间三维网格，并对该算法的原理及实施流程进行了更为细致的描述。同时，鉴于三维激光扫描数据量庞大的问题，提出了基于构不均匀网格对点云数据进行压缩的有效算法，旨在显著减少数据规模的同时，确保保留扫描对象的关键特征。第四章以贝多芬头像作为扫描对象，精心设计了一套切实可行的实验方案以获取塑像点云数据，并对其进行去噪、配准和网格化处理等一系列预处理操作。此外, 实验验证了本文所描述的三维建模流程的可行性及其效果；并且, 对获得的塑像点云数据进行了压缩处理, 最终取得了令人满意的结果.