三维激光扫描系统采集的数据为点云数据，点云数据处理一般包含下面几个步骤：噪声去除、多视对齐、数据精简、曲面重构。 

噪声去除指除去点云数据中扫描对象之外的数据。在扫描过程中，由于某些环境因素的影响，比如移动的车辆、行人及树木等，也会被扫描仪采集。这些数据在后处理就要删除。

多视对齐其指由于被测件过大或形状复杂，扫描时往往不能一次测出所有数据，而需要从不同位置、多视角进行多次扫描，这些点云就需要对齐、拼接称为多视对齐。点云对齐、拼接可以通过在物体表面布设同名控制点来实现。多视对齐的实质是计算满足如下目标函数的旋转和平移变换矩阵R，T：

其中，pi，qi为需对齐的点云，上式是一个高度非线性问题。点云对齐的研究主要集中于寻求该问题的快速有效的求解方法。其中最著名的是Basl和Mokay于1992年提出的ICP算法。

点云的数据精简指的是由于点云数据是海量数据，在不影响曲面重构和保持一定精度的情况下需要对数据进行精简。常用的精简方法可采用下列方式：平均精简——原点云中每n个点保留1个；按距离精简——删除一些点后使保留的点云中点与点间的距离均大于某值。

为了真实地还原扫描日标的本来面日，需要将扫描数据用准确的曲面表示出来，这个过程叫曲面重构。曲面常见表示种类有：三角形网格，细分曲面，明确的函数表示，暗含的函数表示，参数曲面，张量积B样条曲面，NURBS曲面，曲化的面片等。

经过曲面重构后，就可以进行三维建模，还原扫描日标的本来面日。点云数据处理步骤基本完成，可以应用点云数据来解决问题。

以上即是三维激光扫描仪建模步骤，希望对您有所帮助。

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