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地面激光扫描点云与鱼眼全景影像的配准与整合研究

摘要第1页
Abstract第7-8页
详细摘要第8-11页
Detailed Abstract第11-20页
1 绪论第20-41页
   ·选题背景与意义第20-22页
   ·点云与影像整合的三个层级第22-24页
   ·国内外相关研究现状第24-35页
     ·点云与影像的配准研究第25-31页
     ·点云与影像的整合研究第31-35页
   ·本文研究拟要解决的问题第35页
   ·技术路线与研究内容第35-39页
     ·技术路线第35-36页
     ·研究内容第36-38页
     ·Integration 与数据整合的概念约定第38-39页
   ·本文组织结构第39-41页
2 鱼眼全景影像与地面激光扫描第41-63页
   ·数据获取技术的发展第41-44页
     ·全景影像技术第41-42页
     ·激光扫描技术第42-44页
   ·鱼眼影像的成像模型第44-45页
   ·地面激光扫描的工作原理与点云数据配准第45-49页
     ·激光扫描的工作原理第45页
     ·地面型三维激光扫描仪第45-49页
   ·实验数据采集与预处理第49-61页
     ·实验主要设备介绍第49-55页
     ·实验数据采集第55-58页
     ·内业数据预处理第58-61页
   ·本章小结第61-63页
3 基于柱面模型的数据投影变换第63-86页
   ·引言第63-64页
   ·柱面投影模型的选择第64页
   ·鱼眼影像数据变换第64-73页
     ·鱼眼影像校正方法第65-67页
     ·鱼眼影像柱面投影变换第67-71页
     ·球面全景影像展开变换第71-72页
     ·图像双线性插值第72-73页
   ·激光扫描点云数据变换第73-78页
     ·点云投影变换概念第73-75页
     ·激光扫描点云数据变换第75-78页
   ·实验结果与分析第78-84页
     ·实验结果第78-84页
     ·实验分析第84页
   ·本章小结第84-86页
4 基于 Hough 变换的线特征提取第86-105页
   ·引言第86页
   ·边缘检测第86-94页
     ·梯度的概念第87-88页
     ·常见的几种边缘检测算法第88-90页
     ·Canny 边缘算子第90-94页
   ·Hough 变换第94-98页
     ·Hough 变换的相关研究第94-95页
     ·Hough 变换算法第95-98页
   ·实验与结果分析第98-104页
     ·鱼眼全景影像线特征提取第99-101页
     ·点云距离影像的线特征提取第101-104页
   ·本章小结第104-105页
5 影像配准与数据整合第105-126页
   ·引言第105页
   ·基于 MIHT 的影像配准第105-111页
     ·MIHT 算法简介第105-106页
     ·MIHT 算法原理第106-107页
     ·配准变换模型第107页
     ·相似性测度第107-108页
     ·参数解算第108-109页
     ·工作策略第109-110页
     ·实现步骤第110-111页
   ·鱼眼全景影像与地面激光点云数据整合第111-115页
     ·真彩色混合点云赋值第112页
     ·“空像元”虚拟点云第112-113页
     ·离散点数据索引第113页
     ·鱼眼全景影像的深度赋值第113-115页
   ·实验与分析第115-124页
     ·配准实验分析第115-120页
     ·数据整合实验及其应用示例第120-123页
     ·鱼眼全景影像深度赋值第123-124页
   ·本章小结第124-126页
6 结论与展望第126-131页
   ·主要结论第126-128页
   ·创新与不足第128-131页
参考文献第131-139页
致谢第139-141页
作者简介第141页
在学期间发表的学术论文第141-142页
在学期间参加科研项目第142页
主要获奖第142页

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