基于倾斜影像的建筑物提取与参数化三维重建
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 倾斜摄影测量技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 点云数据滤波研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 建筑物点云提取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 建筑物三维重建研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 2 相关理论概述 | 第16-19页 |
| 2.1 倾斜摄影测量技术 | 第16-17页 |
| 2.1.1 倾斜摄影测量基本原理 | 第16页 |
| 2.1.2 倾斜摄影测量相机系统 | 第16-17页 |
| 2.1.3 倾斜摄影测量数据特点 | 第17页 |
| 2.2 建筑物三维重建方法 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于数学形态学算法的点云滤波 | 第19-31页 |
| 3.1 点云数据组织方式 | 第19-20页 |
| 3.2 数学形态学滤波算法的改进 | 第20-25页 |
| 3.2.1 数学形态学滤波 | 第20-22页 |
| 3.2.2 虚拟格网的数据组织方式 | 第22-23页 |
| 3.2.3 自动确定迭代次数 | 第23-25页 |
| 3.3 点云滤波实验与分析 | 第25-30页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第25-28页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 建筑物边缘提取 | 第31-42页 |
| 4.1 Canny边缘检测算法 | 第31-33页 |
| 4.1.1 Canny算法实现 | 第31-32页 |
| 4.1.2 Canny算法缺陷 | 第32-33页 |
| 4.2 改进的Canny算法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 自适应中值滤波 | 第33-34页 |
| 4.2.2 改进的梯度幅值计算 | 第34-35页 |
| 4.2.3 Otsu算法求取阈值 | 第35页 |
| 4.2.4 改进的Canny算法流程 | 第35-36页 |
| 4.3 Hough变换原理 | 第36页 |
| 4.4 建筑物边缘提取实验与分析 | 第36-41页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第37-38页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于参数化技术的三维重建 | 第42-48页 |
| 5.1 参数化三维重建技术 | 第42-43页 |
| 5.2 基于CityEngine参数化重建 | 第43-45页 |
| 5.3 建筑物三维重建实验 | 第45-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48页 |
| 6.2 展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 附录 | 第56页 |
