我们都知道，现在在三维扫描这个领域里面，不论你的这些设备精度有多高，同时扫描得到的这些产品，三维数据也会不可避免的引入数据误差，尤其是尖锐片或者是边界附近的一些测量数据，同时整个测量数据当中的坏点，也可能会在使得该点以及周围的曲面片偏离原曲面。那么对于使用三维激光扫描仪获得的这些数据来说是需要进行处理的吗？现在我跟大家简单的说一下。
使用三维激光扫描仪所获得的这些数据都是需要对于原始的点云数据进行处理加工的，通常是需要一些步骤的，首先是需要去掉噪音点而常用的检查方法，实际上这些点已经显示在整个图形的终端上面或者生成一些曲线以及曲面，采用半交互半自动的光顺方法，对于点云数据及以及一些检查或者是调整。同时还需要进行一些数据的插补，对于一些描述不到的区域，他们的数据只能通过数据查补的方式来进行补齐，那么在这里我们就需要考虑到两种曲面造型的技术，基于点一样的曲面反求造型以及基于点的曲面拟合技术。同时数据平滑也是非常重要的，而数据平滑的目的是为了这些消除噪音点得到非常精确的模型以及良好的特征提取效果，采用平滑法处理方式可以使得保持待求参数能够提供的信息不变。
那么对一些三维激光扫描仪的数据还需要进行数据光顺，而光顺指整个光滑以及顺延，但是由于精度的要求，不允许对于测量的数据点施加于过大的修改量来满足光顺的要求，那么另一方面由于整个实物边界曲面的多样性，而边界上的某些特征点必须予以保留，而不能够被视为坏点。最后则是典型的重定位整合再重新装下之后多次扫描所形成的数据一定要进行重定位的整合，目前一般来说这些软件还没有达到这个功能，需要造型，人员是进行手工的操作，在测量线上选取两次定位状态之下的基准点，在两次定位测量的过程当中，分别测量它们不同状态之下的基准点的坐标值，然后以一定的判断规则，判别出他们各自基准点的测量精度，从而进行处理得到最终的数据。
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