论文总字数：54720字

摘 要

点云通常是数据量在百万以上的三维激光扫描数据，其数据的组织与查询直接决定着利用的效率。八叉树具有实现简单、遍历速度快等特点，是点云数据组织中采用较多的数据结构。本次毕业的主要内容是依据八叉树的基本理论实现八叉树数据的组织与储存，并实现点云数据的可视化。本次毕业设计基于Qt框架进行C 编程，实现了八叉树数据结构及其相关算法，并利用QGLViewer库实现了点云数据的三维空间可视化。本文除了给出软件的具体实现方法与代码，还通过一个点云数据实例，展示了点云数据的显示效果，并基于该点云数据生成了一个深度为8的八叉树，通过显示八叉树各级节点对应的包围盒，验证了八叉树的正确性与代码的可行性。本次毕业设计实现的八叉树是点云数据处理的基本内容，为点云数据处理的进一步完善提供了基础。

关键词：三维激光扫描 点云数据 八叉树 可视化

Point cloud data organization and visualization based on octree

Abstract

Point clouds are usually 3D laser scanning data with a data volume of more than one million, and the organization and query of the data directly determine the efficiency of utilization. The octree has the characteristics of simple implementation and fast traversal speed, etc. It is the more data structure used in the point cloud data. The main content of this graduation project is to realize the organization and storage of octree data based on the basic theory of octree, and to realize the visualization of point cloud data. This graduation project is based on the Qt framework for C programming, which realizes the octree data structure and related algorithms, and uses the QGLViewer library to realize the three-dimensional space visualization of point cloud data. In addition to giving the specific implementation method and code of the software, this article also shows the display effect of point cloud data through an example of point cloud data, and generates an octree with a depth of 8 based on the point cloud data. The bounding boxes corresponding to the nodes at all levels of the tree verify the correctness of the octree and the feasibility of the code. The octree implemented in this graduation project is the basic content of point cloud data processing, which provides a basis for the further improvement of point cloud data processing.

Key words: 3D laser scanning; point cloud data; octree; visualization

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究内容 1

1.2 研究意义 1

1.2.1 研究背景 2

1.2.2国内外研究现状 3

1.3 本次毕业设计内容 4

第二章 点云数据的组织与可视化 5

2.1 八叉树 5

2.1.1 基本理论 5

2.1.2 八叉树的构建 7

2.2 其它数据结构 10

2.2.1 K-D树 10

2.2.2 R树 10

2.3 点云数据可视化技术 11

2.3.1 点云可视化 11

2.3.2 OpenGL 12

2.4 本章小结 12

第三章 点云数据组织与可视化软件的实现 13

3.1 Qt框架 13

3.2 libQGLViewer库配置 13

3.3 软件实现过程 15

3.3.1 文件读取 15

3.3.2 八叉树的实现 16

3.3.3 点云的可视化实现 22

3.3.4 界面设计 24

3.4 软件实现效果 25

3.4.1 点云显示效果 25

3.4.2 包围盒显示效果 26

第四章 总结与展望 32

4.1 总结 32

4.2 存在的不足与展望 33

参考文献 34

附录 36

致谢 63

第一章 绪论

1.1研究内容

三维激光扫描技术（3D Laser Scanning Technology）是一种新兴的空间数据的获取方式。不同于传统的全站仪、RTK等数据采集手段，该技术是利用三维激光扫描仪进行高精度快速扫描，可以在短时间内获取目标物表面海量的三维坐标，然后将获得的三维坐标数据在计算机系统中通过重新构造，还原目标物的三维模型。实际上三维激光扫描技术就是不断地采集数据，通过将采集到的海量的空间点可视化，表达对目标物的采样结果，即点云（Point Clouds）。通过点云数据可以构建三维模型、模拟三维场景、实现目标物测量、采集相关的空间信息，同时这些数据也可以作为GIS、数字城市等信息化管理平台的数据源，具有生产成本低、获取效率高、更新速度快等优点。

三维激光扫描是获取空间三维信息最直接的方法，具有数据获取快、数据采集密度高、数据格式简单、数字化程度高等优点，最重要的是获取的点云数据可以直接并准确地还原物体表面的信息。与全站仪等其他传统测量设备相比，三维激光扫描具有独特的技术优势，其测量速度、整体测量精度、测量范围、自动化程度等特点都是传统手段不具备的^[1-2]。

在海量三维点云数据处理与可视化的问题中，最为重要的是解决三维空间数据在计算机系统内的组织与储存问题，快速建立起点云数据的逻辑结构与相对应的物理储存之间的对应关系，并且要保证该对应关系拥有较高的数据检索效率，满足海量点云数据的应用要求。本次毕业设计的主要内容便是设计一个点云数据的处理程序，采用八叉树结构实现点云数据的组织并实现其可视化。

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