【摘 要】
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当前三维重建生成密集点云的过程中存在质量评估研究并不深入的问题,而且也未形成一个完整的体系,并且缺乏对新设计软件系统的比较和验证,所以极易导致用户在选择时存在一定程度的盲目性.为了解决上述问题,对基于影像生成的点云进行深入的研究,提出通过扩展评价指标来构建点云质量评价体系的解决方案,利用数码相机和无人机获取多视影像并使用九种开源算法和商业软件生成密集点云,计算激光扫描点云与密集点云数据之间的最邻近距离.不仅从点云精度和完整度,还从点云数目、点云密度、点云生成时间、程序运行占用的内存等角度对密集点云进行评估
【机 构】
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山东理工大学建筑工程学院,山东 淄博 255000
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当前三维重建生成密集点云的过程中存在质量评估研究并不深入的问题,而且也未形成一个完整的体系,并且缺乏对新设计软件系统的比较和验证,所以极易导致用户在选择时存在一定程度的盲目性.为了解决上述问题,对基于影像生成的点云进行深入的研究,提出通过扩展评价指标来构建点云质量评价体系的解决方案,利用数码相机和无人机获取多视影像并使用九种开源算法和商业软件生成密集点云,计算激光扫描点云与密集点云数据之间的最邻近距离.不仅从点云精度和完整度,还从点云数目、点云密度、点云生成时间、程序运行占用的内存等角度对密集点云进行评估.实验表明,研究提高了质量评估的可靠性与实用性,进一步完善了密集点云的评价体系,可为相关工程实践应用提供参考依据.
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