面向多测站地面三维激光扫描数据的建筑物提取与几何重构
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 点云拼接方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 建筑提取方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 分割与几何重建研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 现有方法不足和待解决问题 | 第20-21页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.5 论文结构与章节安排 | 第22-24页 |
| 第二章 点云数据的索引与查询 | 第24-33页 |
| 2.1 常用邻域定义 | 第24-25页 |
| 2.2 常用点云索引 | 第25-27页 |
| 2.2.1 规则格网索引 | 第25-26页 |
| 2.2.2 八叉树索引 | 第26页 |
| 2.2.3 KD树索引 | 第26-27页 |
| 2.3 基于线性编码的KD树索引 | 第27-32页 |
| 2.3.1 KD树的线性编码与构建 | 第27-29页 |
| 2.3.2 线性KD树的邻近搜索 | 第29-30页 |
| 2.3.3 实验与分析 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于分布熵的点云自动拼接 | 第33-59页 |
| 3.1 常用拼接方法概述 | 第33-43页 |
| 3.1.1 迭代最邻近算法 | 第33-36页 |
| 3.1.2 基于强度影像的点云自动拼接 | 第36-39页 |
| 3.1.3 基于三维几何特征的点云自动拼接 | 第39-43页 |
| 3.2 基于分布熵的点云自动拼接 | 第43-51页 |
| 3.2.1 基于智能手机的测站间坐标转换 | 第43-45页 |
| 3.2.2 测站间点云分布的信息熵表达 | 第45-47页 |
| 3.2.3 基于最小分布熵的转换参数查找 | 第47-51页 |
| 3.3 实验与分析 | 第51-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于密度自适应的建筑物提取 | 第59-82页 |
| 4.1 邻域选择 | 第60-64页 |
| 4.1.1 基于扫描角分辨率的密度估算 | 第60-62页 |
| 4.1.2 使用维度信息熵的邻域查找 | 第62-64页 |
| 4.2 特征提取 | 第64-68页 |
| 4.2.1 三维几何特征提取 | 第64-65页 |
| 4.2.2 二维投影特征提取 | 第65页 |
| 4.2.3 极坐标格网特征提取 | 第65-68页 |
| 4.3 分类方法与结果优化 | 第68-71页 |
| 4.4 实验与分析 | 第71-81页 |
| 4.4.1 实验数据介绍 | 第71-72页 |
| 4.4.2 分类结果 | 第72-79页 |
| 4.4.3 特征重要性评估 | 第79-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 建筑物点云分割与几何重构 | 第82-101页 |
| 5.1 点云分割 | 第82-87页 |
| 5.1.1 点云平面分割概述 | 第82-83页 |
| 5.1.2 基于维度特征的建筑物点云分割方法 | 第83-87页 |
| 5.2 几何重建 | 第87-95页 |
| 5.2.1 面片的语义识别 | 第87-88页 |
| 5.2.2 面片轮廓提取 | 第88-90页 |
| 5.2.3 窗户提取 | 第90-92页 |
| 5.2.4 建筑物几何框架构建 | 第92-95页 |
| 5.3 实验与分析 | 第95-99页 |
| 5.3.1 实验一 | 第95-97页 |
| 5.3.2 实验二 | 第97-99页 |
| 5.4 本章小结 | 第99-101页 |
| 第六章 综合实验与分析 | 第101-112页 |
| 6.1 实验数据说明 | 第101-102页 |
| 6.2 点云的拼接与索引 | 第102-104页 |
| 6.3 建筑物提取 | 第104-107页 |
| 6.4 建筑物点云提取与重构 | 第107-111页 |
| 6.5 本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 总结和展望 | 第112-114页 |
| 7.1 研究内容总结 | 第112页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
