| 主要创新点 | 第6-11页 |
| 摘要 | 第11-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 第1章. 绪论 | 第17-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 研究目标和内容 | 第19-20页 |
| 1.3 技术路线与研究方案 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第2章. 倾斜摄影技术 | 第22-35页 |
| 2.1 倾斜摄影测量系统 | 第23-27页 |
| 2.1.1 倾斜摄影测量系统的发展 | 第23-25页 |
| 2.1.2 主流的倾斜摄影硬件系统 | 第25-27页 |
| 2.2 倾斜影像的特点 | 第27-29页 |
| 2.2.1 倾斜角 | 第27页 |
| 2.2.2 变化的尺度 | 第27-28页 |
| 2.2.3 遮挡 | 第28-29页 |
| 2.3 倾斜影像的处理研究现状 | 第29-33页 |
| 2.3.1 几何问题 | 第29-31页 |
| 2.3.2 点云的生成 | 第31页 |
| 2.3.3 表面重建 | 第31-32页 |
| 2.3.4 纹理映射 | 第32页 |
| 2.3.5 数据量的问题 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章. 航空倾斜影像自动空中三角测量 | 第35-56页 |
| 3.1 倾斜影像的同名点匹配 | 第36-42页 |
| 3.1.1 确定影像连接关系 | 第36-37页 |
| 3.1.2 利用虚拟水平相片进行特征点提取与描述 | 第37-41页 |
| 3.1.3 特征点匹配 | 第41-42页 |
| 3.2 倾斜相机的联合平差 | 第42-43页 |
| 3.3 实验数据描述 | 第43-45页 |
| 3.4 实验与验证 | 第45-55页 |
| 3.4.1 五张不同相机获得的影像实验 | 第45-51页 |
| 3.4.2 区域影像的实验 | 第51-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章. 粗差探测 | 第56-75页 |
| 4.1 噪声检测算法 | 第58-64页 |
| 4.1.1 算法思想和流程 | 第58-59页 |
| 4.1.2 逐尺度层级分割点云数据 | 第59-60页 |
| 4.1.3 基于邻域的局部密度分析的噪声检测 | 第60-63页 |
| 4.1.4 误判噪声点的检测 | 第63-64页 |
| 4.2 试验与评价 | 第64-73页 |
| 4.2.1 算法应用于密集匹配得到的点云的效果评估 | 第64-65页 |
| 4.2.2 与其他算法的对比实验 | 第65-70页 |
| 4.2.3 本章算法在平差系统中的应用 | 第70-73页 |
| 4.2.4 参数对算法的影响分析 | 第73页 |
| 4.3 本文小结 | 第73-75页 |
| 第5章. 基于影像的表面重建 | 第75-104页 |
| 5.1 重建流程 | 第76-85页 |
| 5.1.1 立体像对自动选取 | 第77-78页 |
| 5.1.2 生成核线影像 | 第78页 |
| 5.1.3 双相密集匹配 | 第78-85页 |
| 5.2 实验 | 第85-101页 |
| 5.2.1 初始像对生成 | 第85-101页 |
| 5.3 对比PMVS算法 | 第101-102页 |
| 5.4 本章小结 | 第102-104页 |
| 第6章. 利用影像高程同步模型获取矢量数据和建筑物模型 | 第104-119页 |
| 6.1 OESM模型 | 第107-111页 |
| 6.1.1 OESM模型的几何特性 | 第107-108页 |
| 6.1.2 OESM模型的生产步骤 | 第108-110页 |
| 6.1.3 OESM模型的实例 | 第110-111页 |
| 6.2 OESM模型用于大比例尺城市测图 | 第111-113页 |
| 6.3 验证实验 | 第113-115页 |
| 6.3.1 实验一：OESM的模型精度评估 | 第113-114页 |
| 6.3.2 实验二：OESM的模型的三维测图精度 | 第114-115页 |
| 6.4 倾斜影像在OESM模型测图上的应用 | 第115-117页 |
| 6.5 OESM模型效率和精度讨论 | 第117页 |
| 6.6 结论 | 第117-119页 |
| 第7章. 总结与展望 | 第119-123页 |
| 7.1 工作总结 | 第119-120页 |
| 7.2 展望 | 第120-123页 |
| 参考文献 | 第123-135页 |
| 攻读博士期间发表的论文和科研情况 | 第135-136页 |
| 后记 | 第136-138页 |