| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 本文的研究目的与研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3 关键问题和技术路线 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 国内外研究发展现状 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 点云滤波简介 | 第17-18页 |
| 2.3 滤波算法设计思路 | 第18-23页 |
| 2.3.1 数据组织结构 | 第19-20页 |
| 2.3.2 一次滤波参与的点数 | 第20页 |
| 2.3.3 不连续性的量测 | 第20-22页 |
| 2.3.4 滤波假设 | 第22页 |
| 2.3.5 单次或迭代与替换或剔除 | 第22-23页 |
| 2.3.6 多次回波数据 | 第23页 |
| 2.4 经典的滤波算法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 数学形态学滤波(斜率/坡度) | 第24-26页 |
| 2.4.2 逐渐加密的滤波算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 基于表面的方法 | 第27-28页 |
| 2.4.4 基于分割的方法 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 改进的基于高程信息偏度平衡的滤波算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 理论基础 | 第30-32页 |
| 3.3 算法研究 | 第32-37页 |
| 3.3.1 基于偏度平衡的滤波算法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于偏度平衡迭代的滤波算法 | 第33页 |
| 3.3.3 联合利用偏度和峰度的滤波算法 | 第33页 |
| 3.3.4 基于偏度与峰度变化曲线的滤波算法 | 第33-35页 |
| 3.3.5 基于偏度与峰度变化曲线的点云多模型分割方法 | 第35-37页 |
| 3.4 算法分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 方向1：基于平衡约束地面点分离 | 第37-38页 |
| 3.4.2 方向2：基于变化曲线特征点的点云分割 | 第38-39页 |
| 3.5 算法的改进与设计 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于TIN逐渐加密并顾及地形结构特征的滤波 | 第42-49页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 二次滤波方法的选择 | 第42-43页 |
| 4.3 基于TIN逐渐加密算法的改进 | 第43-45页 |
| 4.4 地形特征的提取与表达 | 第45-48页 |
| 4.4.1 地形特征的获取方式 | 第45页 |
| 4.4.2 地形特征的自动提取 | 第45-46页 |
| 4.4.3 Douglas-Peucker算法 | 第46-47页 |
| 4.4.4 地形特征的表达 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验与分析 | 第49-74页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 实验数据 | 第49-51页 |
| 5.3 实验平台 | 第51页 |
| 5.3.1 硬件平台 | 第51页 |
| 5.3.2 软件平台 | 第51页 |
| 5.4 滤波模型与参数计算 | 第51-56页 |
| 5.4.1 预测模型的建立 | 第51-56页 |
| 5.4.2 统计样本最小可靠点数 | 第56页 |
| 5.5 平坦类点云滤波实验 | 第56-62页 |
| 5.5.1 数据选择 | 第56-58页 |
| 5.5.2 低点粗差剔除 | 第58-59页 |
| 5.5.3 基于偏度平衡的一次滤波 | 第59-61页 |
| 5.5.4 基于TIN逐渐加密的二次滤波 | 第61-62页 |
| 5.6 起伏类点云滤波实验 | 第62-70页 |
| 5.6.1 数据选择 | 第62-63页 |
| 5.6.2 低点粗差剔除 | 第63-64页 |
| 5.6.3 特征提取与表达 | 第64-65页 |
| 5.6.4 滤波结果 | 第65-70页 |
| 5.7 滤波质量评价 | 第70-73页 |
| 5.8 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论与展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |