树木三维点云数据分析与建模技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 三维激光扫描在林业中的应用 | 第10-12页 |
| 1.2.2 点云数据去噪研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 网格建模算法发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究方法、目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第15页 |
| 1.3.2 研究目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第16-17页 |
| 2 基于三维激光扫描技术的数据采集 | 第17-23页 |
| 2.1 三维激光扫描技术简介 | 第17页 |
| 2.2 三维激光扫描系统的组成 | 第17-18页 |
| 2.3 三维激光扫描技术的优势 | 第18页 |
| 2.4 三维激光扫描系统的测量原理 | 第18-19页 |
| 2.5 三维激光扫描系统数据采集 | 第19-21页 |
| 2.6 不同站点点云数据的配准 | 第21-23页 |
| 3 树木点云数据的去噪处理 | 第23-41页 |
| 3.1 点云预处理技术简介 | 第23-25页 |
| 3.1.1 三维点云处理技术的研究内容 | 第23页 |
| 3.1.2 点云数据预处理技术 | 第23-25页 |
| 3.2 噪声产生原因分析 | 第25-26页 |
| 3.3 点云数据类型 | 第26-27页 |
| 3.4 点云数据格式 | 第27-28页 |
| 3.5 点云噪声的数学模型 | 第28-29页 |
| 3.6 点云去噪方法 | 第29-33页 |
| 3.6.1 常用的有序点云去噪方法 | 第29-30页 |
| 3.6.2 散乱点云去噪方法 | 第30-33页 |
| 3.7 双边滤波去噪算法 | 第33-41页 |
| 3.7.1 双边滤波点云模型去噪方法 | 第33-34页 |
| 3.7.2 实验结果和分析对比 | 第34-38页 |
| 3.7.3 应用 | 第38-39页 |
| 3.7.4 结论与讨论 | 第39-41页 |
| 4 树木点云数据建模 | 第41-57页 |
| 4.1 树木点云数据的三角网格化 | 第41-42页 |
| 4.2 Delaunay三角网及其特性 | 第42-44页 |
| 4.2.1 Delaunay三角网介绍 | 第42-43页 |
| 4.2.2 Delaunay三角网特性 | 第43-44页 |
| 4.3 Delaunay三角网生成算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 三角网增长算法 | 第45页 |
| 4.3.2 分隔归并算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 逐点插入算法 | 第46-47页 |
| 4.4 Delaunay三角网逐点插入改进算法 | 第47-54页 |
| 4.4.1 算法基本流程 | 第47-48页 |
| 4.4.2 区域划分管理 | 第48-49页 |
| 4.4.3 数据结构 | 第49-50页 |
| 4.4.4 逐点插入算法的关键步骤 | 第50-54页 |
| 4.5 模型文件的输出 | 第54-55页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第55-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
