基于机载LiDAR数据的建筑物快速三维建模
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 主要技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 机载激光雷达系统 | 第18-25页 |
| 2.1 机载激光雷达系统组成 | 第18-19页 |
| 2.2 机载激光雷达系统工作原理 | 第19-20页 |
| 2.3 机载激光雷达误差估算 | 第20-21页 |
| 2.4 机载LiDAR点云数据 | 第21-22页 |
| 2.5 机载LiDAR点云数据预处理 | 第22-23页 |
| 2.6 实验数据集描述 | 第23-25页 |
| 第三章 建筑物点云自动提取 | 第25-39页 |
| 3.1 点云数据滤波 | 第28-31页 |
| 3.1.1 形态学滤波原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 渐进式形态学滤波算法 | 第29-31页 |
| 3.2 基于点云回波次数的植被点检测 | 第31-32页 |
| 3.3 基于聚类的建筑物检测 | 第32-34页 |
| 3.3.1 粗提取 | 第32-34页 |
| 3.3.1.1 邻域点集的确定 | 第32页 |
| 3.3.1.2 点云法向量求解 | 第32-33页 |
| 3.3.1.3 初始建筑点云的提取 | 第33-34页 |
| 3.3.2 精提取 | 第34页 |
| 3.4 实验与分析 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 建筑屋顶分割 | 第39-49页 |
| 4.1 基于聚类增长的屋顶分割 | 第40-43页 |
| 4.1.1 基于点云法向量平面检测 | 第41页 |
| 4.1.2 分配未分割点 | 第41-42页 |
| 4.1.3 面片优化 | 第42-43页 |
| 4.2 RANSAC屋顶分割 | 第43-45页 |
| 4.2.1 RANSAC算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 RANSAC分割结果优化 | 第44-45页 |
| 4.3 实验与分析 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 建筑物模型重建 | 第49-72页 |
| 5.1 建筑物边界提取 | 第49-55页 |
| 5.1.1 边界点提取 | 第50-52页 |
| 5.1.2 提取边界线段 | 第52-54页 |
| 5.1.3 边界规则化 | 第54-55页 |
| 5.2 基于拓扑图的模型构建 | 第55-64页 |
| 5.2.1 屋顶拓扑图 | 第56-57页 |
| 5.2.2 基于拓扑图提取屋脊线 | 第57-60页 |
| 5.2.3 基于拓扑图确定屋脊线交点 | 第60-62页 |
| 5.2.4 屋脊线拓展 | 第62-63页 |
| 5.2.5 模型生成 | 第63-64页 |
| 5.3 实验与分析 | 第64-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第81-82页 |
