| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 机载LiDAR与航空摄影 | 第12-16页 |
| 1.2.1 机载LiDAR | 第12-15页 |
| 1.2.2 航空摄影 | 第15-16页 |
| 1.3 LiDAR点云的滤波方法 | 第16-17页 |
| 1.4 机载LiDAR点云与可见光图像的配准 | 第17-19页 |
| 1.5 实验数据及运行环境 | 第19页 |
| 1.6 本文研究内容和结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 点云数据的预处理及地面提取 | 第21-39页 |
| 2.1 粗差点去除 | 第21-23页 |
| 2.1.1 粗差点介绍 | 第21-22页 |
| 2.1.2 粗差点的去除 | 第22-23页 |
| 2.2 点云数据的规则网格化 | 第23-29页 |
| 2.2.1 点云数据组织结构 | 第23-24页 |
| 2.2.2 规则网格化 | 第24页 |
| 2.2.3 四维点云数据的规则网格化处理 | 第24-29页 |
| 2.3 基于自适应坡度区域生长法的地面提取 | 第29-36页 |
| 2.3.1 本文算法概述 | 第29-31页 |
| 2.3.2 种子点的选取 | 第31-33页 |
| 2.3.3 自适应坡度生长准则 | 第33-34页 |
| 2.3.4 迭代邻近最小值DEM插值 | 第34-36页 |
| 2.4 实验结果 | 第36-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 LiDAR强度数据与可见光图像的粗配准 | 第39-60页 |
| 3.1 图像配准概述 | 第39-41页 |
| 3.1.1 二维图像配准原理 | 第39-40页 |
| 3.1.2 二维图像配准方法 | 第40-41页 |
| 3.1.3 图像配准的基本问题 | 第41页 |
| 3.2 基于强度信息的城市道路直线参数提取 | 第41-44页 |
| 3.2.1 LiDAR数据中道路点的提取 | 第41-42页 |
| 3.2.2 基于结构特征的LiDAR道路强度分布区间提取 | 第42-43页 |
| 3.2.3 数学形态学方法 | 第43页 |
| 3.2.4 传统二维空间Hough变换直线提取 | 第43-44页 |
| 3.2.5 道路直线特征提取结果 | 第44页 |
| 3.3 基于道路Hough直线参数的图像配准算法 | 第44-50页 |
| 3.3.1 本文方法配准基元的定义 | 第45-48页 |
| 3.3.2 本文方法相似性测度及最优配准参数的求解 | 第48-50页 |
| 3.4 基于同源数据关联的异源数据配准 | 第50-54页 |
| 3.4.1 基于SIFT算法的可见光图像拼接 | 第51-52页 |
| 3.4.2 基于同源图像关联性的配准结果校验 | 第52-54页 |
| 3.5 实验结果 | 第54-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 激光与可见光数据建筑物提取及配准 | 第60-78页 |
| 4.1 基于点云高程和强度信息聚类分割的建筑物提取 | 第60-66页 |
| 4.1.1 nDSM图生成 | 第61-62页 |
| 4.1.2 基于高程和强度信息的聚类分割 | 第62-63页 |
| 4.1.3 小面积和非正规区块去除 | 第63-64页 |
| 4.1.4 基于高程和强度矩阵梯度约束的建筑物提取 | 第64-66页 |
| 4.1.5 建筑边缘修补 | 第66页 |
| 4.2 基于建筑物面特征的精确配准算法 | 第66-77页 |
| 4.2.1 可见光图像建筑物面特征提取 | 第67-68页 |
| 4.2.2 面特征分级采样 | 第68-69页 |
| 4.2.3 基于面特征加权采样的点间最小距离的相似性测度 | 第69-70页 |
| 4.2.4 基于本文相似性测度的配准算法 | 第70-72页 |
| 4.2.5 实验结果 | 第72-77页 |
| 4.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结和展望 | 第78-80页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第78页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第84页 |
