| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 点云滤波研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 点云平面拟合发展现状 | 第11页 |
| 1.3 当前存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要工作与结构安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 地面三维激光扫描测量技术 | 第14-22页 |
| 2.1 三维激光扫描系统的组成与原理 | 第14-16页 |
| 2.1.1 激光测距技术 | 第14-16页 |
| 2.1.2 空间三维坐标定位原理 | 第16页 |
| 2.2 Leica ScanStation C10主要功能和特点 | 第16-18页 |
| 2.3 点云数据的形式、特点和分类 | 第18-20页 |
| 2.3.1 点云数据的组织形式 | 第18页 |
| 2.3.2 点云数据分类 | 第18-19页 |
| 2.3.3 点云数据特点 | 第19-20页 |
| 2.4 三维激光点云数据采集 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 三维点云数据预处理 | 第22-31页 |
| 3.1 基于标靶的点云拼接 | 第22-24页 |
| 3.2 点云数据压缩 | 第24-26页 |
| 3.3 目标点云的分割提取 | 第26-28页 |
| 3.4 点云数据的噪声分析 | 第28-30页 |
| 3.4.1 点云数据噪声来源 | 第28-29页 |
| 3.4.2 噪声点的分类 | 第29页 |
| 3.4.3 噪声的数学模型分析 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于改进迭代最小二乘法的点云滤波 | 第31-43页 |
| 4.1 常用点云滤波算法介绍 | 第31-35页 |
| 4.1.1 有序点云数据滤波 | 第31-32页 |
| 4.1.2 散乱点云数据滤波 | 第32-35页 |
| 4.2 本文算法 | 第35-37页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于TLS和RANSAC的点云平面拟合 | 第43-50页 |
| 5.1 两种平面拟合算法分析 | 第43-46页 |
| 5.1.1 整体最小二乘法（TLS） | 第43-45页 |
| 5.1.2 随机采样一致算法（RANSAC） | 第45-46页 |
| 5.2 本文算法 | 第46-48页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-53页 |
| 总结 | 第50-51页 |
| 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |