| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 点云数据聚类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 点云填补技术 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 车载点云缺失区域提取 | 第18-32页 |
| 2.1 点云数据的预处理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 点云数据的空间组织 | 第18-20页 |
| 2.1.2 车载点云数据的去噪滤波 | 第20-21页 |
| 2.2 点云聚类 | 第21-28页 |
| 2.2.1 基于DBSCAN聚类的超体素构造方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图割聚类 | 第23-28页 |
| 2.3 典型地物及缺失边缘点提取 | 第28-31页 |
| 2.3.1 典型地物提取 | 第28-30页 |
| 2.3.2 缺失边缘提取 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 车载点云与全景影像的配准参数的精化 | 第32-40页 |
| 3.1 车载移动测量系统构成 | 第32-34页 |
| 3.1.1 车载移动测量系统的集成 | 第32-33页 |
| 3.1.2 车载点云与全景影像间的配准参数误差原因分析 | 第33-34页 |
| 3.2 全景影像球面共线方程 | 第34-36页 |
| 3.3 车载点云与全景影像配准参数精化误差方程 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 车载点云缺失填补 | 第40-52页 |
| 4.1 基于全景影像的点云数据填补方法 | 第40-41页 |
| 4.2 点云缺失区域的填补影像选择 | 第41-43页 |
| 4.3 基于局部仿射变换的全景影像密集匹配 | 第43-47页 |
| 4.3.1 仿射变换 | 第43页 |
| 4.3.2 局部区域增长的密集匹配 | 第43-47页 |
| 4.4 点云生成及填补 | 第47-51页 |
| 4.4.1 全景影像前方交会 | 第47-50页 |
| 4.4.2 车载点云填补融合 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验与分析 | 第52-66页 |
| 5.1 实验数据 | 第52-53页 |
| 5.2 车载点云缺失区域提取实验 | 第53-61页 |
| 5.2.1 基于图割的超体素车载点云聚类 | 第54-57页 |
| 5.2.2 地物分类及缺失区域提取 | 第57-61页 |
| 5.3 车载点云缺失区域数据填补实验 | 第61-65页 |
| 5.3.1 点云填补方法有效性验证 | 第61-64页 |
| 5.3.2 实验数据的点云缺失填补 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |