不同平台激光点云数据面状信息自动提取研究
| 摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 详细摘要 | 第7-9页 |
| Detailed Abstract | 第9-16页 |
| 1 绪论 | 第16-28页 |
| ·选题背景及意义 | 第16-20页 |
| ·选题的背景 | 第16-18页 |
| ·选题的目的及意义 | 第18-20页 |
| ·研究现状 | 第20-24页 |
| ·大场景 LIDAR 点云滤波的研究进展 | 第20-21页 |
| ·点云分割进展 | 第21-23页 |
| ·不同平台面状信息提取研究进展 | 第23-24页 |
| ·本文所做工作 | 第24-25页 |
| ·研究方法及其技术路线 | 第25-26页 |
| ·论文结构 | 第26-28页 |
| 2 不同平台激光扫描技术基础 | 第28-46页 |
| ·激光与激光器 | 第28-31页 |
| ·激光原理与产生的条件 | 第28-30页 |
| ·激光器 | 第30-31页 |
| ·激光测距与扫描原理 | 第31-36页 |
| ·激光脉冲测距 | 第31-33页 |
| ·激光相位差测距 | 第33-35页 |
| ·激光扫描原理 | 第35-36页 |
| ·机载激光扫描系统 | 第36-37页 |
| ·地基激光扫描系统 | 第37-39页 |
| ·车载激光扫描系统 | 第37-38页 |
| ·地面激光扫描系统 | 第38-39页 |
| ·LIDAR 方程及点云数据 | 第39-42页 |
| ·LIDAR 坐标系与 LIDAR 方程 | 第39-41页 |
| ·LIDAR 点云的特点 | 第41-42页 |
| ·不同平台 LIDAR 数据特点比较 | 第42-44页 |
| ·不同平台点云数据相同点 | 第42-43页 |
| ·不同平台点云数据的差异 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 3 激光点云数据组织及 OPENGL 可视化 | 第46-66页 |
| ·点云数据组织 | 第46-47页 |
| ·深度（距离）图像表示 | 第46页 |
| ·带拓扑关系的表示 | 第46-47页 |
| ·基于点集的直接表示 | 第47页 |
| ·基于点集的点云数据文件格式 | 第47-50页 |
| ·ASCII 文件 | 第47页 |
| ·LAS 格式介绍 | 第47-50页 |
| ·基于点集的点云空间索引技术 | 第50-59页 |
| ·基于格网的索引 | 第50-53页 |
| ·八叉树索引 | 第53-57页 |
| ·基于 K-D 树的点云空间索引技术 | 第57-59页 |
| ·利用 K-D 树的散乱激光点云数据组织 | 第59-61页 |
| ·K-D 树空间剖分规则 | 第59页 |
| ·基于 K-D 树的点云邻域搜索 | 第59-61页 |
| ·OPENGL 点云数据可视化 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-66页 |
| 4 自适应多格网分辨率点云滤波 | 第66-82页 |
| ·概述 | 第66-67页 |
| ·城区代表性滤波方法简述 | 第66-67页 |
| ·城区滤波的难点及算法设计整体思路 | 第67页 |
| ·自适应多格网分辨率点云滤波 | 第67-72页 |
| ·滤波思想与基本原理 | 第67-68页 |
| ·多分辨率格网数据组织及滤波思想 | 第68-69页 |
| ·滤波实现 | 第69-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-80页 |
| ·实验结果 | 第72-77页 |
| ·结果分析 | 第77-80页 |
| ·小结 | 第80-82页 |
| 5 顾及局部点云密度的多平台点云面状信息分割 | 第82-104页 |
| ·概述 | 第82-86页 |
| ·点云面状信息分割定义 | 第82-83页 |
| ·分割的目的 | 第83-84页 |
| ·分割技术概述 | 第84-86页 |
| ·顾及局部点云密度的点云分割方法 | 第86-96页 |
| ·法向量计算 | 第86-91页 |
| ·种子点自动生成 | 第91-92页 |
| ·生长半径的确定 | 第92-94页 |
| ·顾及局部点云密度的区域生长分割方法 | 第94-96页 |
| ·点云分割质量控制 | 第96-97页 |
| ·分割质量控制问题描述 | 第96页 |
| ·分割质量控制 | 第96-97页 |
| ·是否顾及点云密度的点云分割对比实验 | 第97-98页 |
| ·不同平台点云分割实验及分析 | 第98-102页 |
| ·机载激光点云 | 第98-100页 |
| ·地基激光点云 | 第100-102页 |
| ·小结 | 第102-104页 |
| 6 轮廓自动提取与模型重建实验 | 第104-118页 |
| ·面状轮廓的自动提取 | 第104-109页 |
| ·点云平面片投影及坐标转换 | 第104-106页 |
| ·提取边界 | 第106-108页 |
| ·边界坐标转换 | 第108-109页 |
| ·面状信息交线和角点的提取 | 第109-114页 |
| ·特征线的提取 | 第111-112页 |
| ·特征点的提取 | 第112-114页 |
| ·轮廓提取实验及分析 | 第114-116页 |
| ·机载激光点云 | 第114-115页 |
| ·地基激光点云 | 第115-116页 |
| ·模型重建实验 | 第116-117页 |
| ·小结 | 第117-118页 |
| 7 不同平台激光点云数据面状信息提取软件研制 | 第118-128页 |
| ·开发背景及需求分析 | 第118-119页 |
| ·开发背景 | 第118-119页 |
| ·功能需求分析 | 第119页 |
| ·性能需求分析 | 第119页 |
| ·LPS 软件设计 | 第119-122页 |
| ·系统开发平台 | 第119-120页 |
| ·LPS 软件系统模块 | 第120-121页 |
| ·LPS 软件系统界面设计 | 第121-122页 |
| ·LPS 软件功能 | 第122-126页 |
| ·点云数据可视化 | 第122-123页 |
| ·数据管理 | 第123-124页 |
| ·自适应多格网分辨率点云滤波 | 第124-125页 |
| ·顾及局部点云密度的多平台激光点云数据分割 | 第125页 |
| ·轮廓自动提取 | 第125-126页 |
| ·小结 | 第126-128页 |
| 8 结束语 | 第128-132页 |
| ·本文所做的工作 | 第128-129页 |
| ·论文的创新点 | 第129-130页 |
| ·自动提取和建模的展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-142页 |
| 致谢 | 第142-144页 |
| 作者简介 | 第144-145页 |
