面向建筑物的三维点云生成、增强和重建技术研究
| 目录 | 第1-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 图目录 | 第9-12页 |
| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-39页 |
| ·课题背景 | 第16-17页 |
| ·建筑物三维重建概述 | 第17-30页 |
| ·三维点云数据获取 | 第18-23页 |
| ·数据处理 | 第23-27页 |
| ·建筑物三维重建 | 第27-30页 |
| ·研究问题与相关工作 | 第30-35页 |
| ·本文主要工作 | 第35-37页 |
| ·论文结构 | 第37-39页 |
| 第二章 无序建筑图像快速排序算法 | 第39-66页 |
| ·基于图像的三维重建简介 | 第39-42页 |
| ·从运动恢复结构（SfM） | 第41页 |
| ·多维立体视觉（MVS） | 第41-42页 |
| ·相关工作 | 第42-44页 |
| ·图像匹配 | 第42页 |
| ·矫正图像匹配 | 第42-43页 |
| ·从运动恢复结构 | 第43页 |
| ·分段平面多维立体视觉 | 第43-44页 |
| ·算法框架 | 第44-45页 |
| ·单幅图像分析 | 第45-51页 |
| ·线段提取及消隐点计算 | 第46页 |
| ·图像矫正 | 第46-47页 |
| ·一维分割问题 | 第47-48页 |
| ·后处理阶段 | 第48-49页 |
| ·相机参数求取及局部分段平面 | 第49-51页 |
| ·墙面图像排序 | 第51-57页 |
| ·墙面图像聚类 | 第51-52页 |
| ·墙面有向图 | 第52页 |
| ·墙面有向图分析 | 第52-57页 |
| ·分段平面模型及全局相机参数 | 第57-59页 |
| ·分段平面模型 | 第57-58页 |
| ·全局相机参数 | 第58页 |
| ·相机参数优化和密集点云生成 | 第58-59页 |
| ·实验结果及对比 | 第59-65页 |
| ·实验结果 | 第59-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第三章 基于图像分割和高阶MRF的立体匹配 | 第66-88页 |
| ·基础知识 | 第66-68页 |
| ·标记赋值问题 | 第66-67页 |
| ·图割算法 | 第67页 |
| ·基于移动的图割求解算法 | 第67-68页 |
| ·相关工作 | 第68-70页 |
| ·高阶马尔可夫项 | 第68页 |
| ·二维立体匹配 | 第68-69页 |
| ·多维立体匹配 | 第69-70页 |
| ·高阶马尔可夫项的定义 | 第70-72页 |
| ·高阶马尔可夫模型的图割求解方法 | 第72-76页 |
| ·α-扩展移动的高阶马尔可夫模型 | 第73-75页 |
| ·α-β 交换移动的高阶马尔可夫模型 | 第75-76页 |
| ·高阶马尔可夫项在立体匹配中的应用 | 第76-87页 |
| ·二维立体匹配 | 第76-80页 |
| ·多维立体匹配 | 第80-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第四章 车载LIDAR扫描点云数据的增强和去噪 | 第88-107页 |
| ·激光扫描三维数据获取简介 | 第88-89页 |
| ·相关工作 | 第89-91页 |
| ·非局部去噪思想 | 第90页 |
| ·基于几何体拟合的重建 | 第90-91页 |
| ·重复性及对称性检测 | 第91页 |
| ·算法框架 | 第91-95页 |
| ·重复区域提取 | 第95-96页 |
| ·非局部点云增强算法 | 第96-100页 |
| ·平面提取 | 第96-98页 |
| ·ICP注册 | 第98页 |
| ·平面聚类 | 第98页 |
| ·计算代表平面 | 第98-99页 |
| ·“面内”去噪 | 第99-100页 |
| ·实验结果及对比 | 第100-106页 |
| ·实验结果 | 第100-105页 |
| ·结果对比 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第五章 基于语法分割的三维墙面重建 | 第107-129页 |
| ·三维重建简介 | 第107-110页 |
| ·三角网格表面重建 | 第108-109页 |
| ·参数曲面重建 | 第109页 |
| ·基于基本几何元素的重建 | 第109-110页 |
| ·相关工作 | 第110-112页 |
| ·结构化网格重建 | 第110-111页 |
| ·基于语法规则的建筑重建 | 第111页 |
| ·基于语法规则的图像分割 | 第111-112页 |
| ·算法框架 | 第112页 |
| ·点云数据的预处理 | 第112-113页 |
| ·基于语法规则的深度层分割 | 第113-118页 |
| ·二维语法分割系统 | 第114-115页 |
| ·基于二维分割语法的求解空间 | 第115页 |
| ·二维分割的能量定义 | 第115-116页 |
| ·基于随机游走的能量最大化 | 第116-118页 |
| ·模型重建 | 第118-120页 |
| ·实验结果及对比 | 第120-128页 |
| ·实验结果 | 第121-124页 |
| ·结果对比 | 第124-128页 |
| ·局限性 | 第128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 第六章 结论与展望 | 第129-133页 |
| ·工作总结 | 第129-131页 |
| ·研究展望 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-148页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第148-149页 |
