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机载激光雷达点云数据滤波算法的研究与应用

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-23页
   ·引言第10-11页
   ·本文研究的目的和意义第11页
   ·国内外研究现状及分析第11-20页
     ·Lidar 设备的发展第11-14页
     ·点云数据滤波算法第14-17页
     ·主要的商业Lidar 处理软件第17-19页
     ·国内商业Lidar 设备应用情况第19-20页
     ·国内外主要Lidar 技术研究机构第20页
   ·本文研究的内容及结构第20-23页
第二章 机载激光雷达技术与应用第23-43页
   ·系统组成第23-28页
     ·激光测距单元第24-25页
     ·光学机械扫描单元第25-27页
     ·惯性导航系统INS第27页
     ·动态差分GPS(DGPS)第27页
     ·成像装置第27-28页
   ·技术原理第28-29页
     ·扫描原理第28页
     ·定位原理第28-29页
   ·Lidar 数据结构特点第29-35页
     ·数据组成第29-30页
     ·数据存储第30-34页
     ·数据可视化方式第34-35页
   ·Lidar 应用发展第35-42页
     ·Lidar 技术优缺点第35-36页
     ·主要应用领域第36-40页
     ·机载Lidar 数据处理流程第40-42页
   ·小结第42-43页
第三章 改进的虚拟格网形态学梯度滤波算法第43-82页
   ·概念第43-47页
     ·滤波定义第43-44页
     ·Lidar 原始点结构分析第44-47页
   ·点云数据预处理第47-52页
     ·粗差类型分析第47-48页
     ·粗差检测算法第48-51页
     ·粗差预处理实验第51-52页
   ·改进的虚拟格网梯度形态学滤波算法第52-61页
     ·形态学滤波原理第52-54页
     ·传统形态学滤波的优缺点第54-56页
     ·基于虚拟格网结构的形态学梯度滤波原理第56-61页
   ·实验结果与分析第61-80页
     ·实验数据第61-66页
     ·实验结果分析第66-80页
   ·小结第80-82页
第四章 基于聚类分割的滤波算法第82-115页
   ·聚类滤波概述第82-88页
     ·点云数据聚类-分割第83-87页
     ·区域滤波判断准则第87-88页
   ·基于Octree 结构的聚类滤波算法第88-100页
     ·Octree 分割第90-91页
     ·Octree 合并第91-95页
     ·滤波准则第95-100页
   ·实验结果与分析第100-114页
     ·实验数据第100页
     ·实验结果分析第100-114页
   ·小结第114-115页
第五章 基于全波形数据滤波第115-131页
   ·全波形数据概述第115-119页
     ·激光雷达检测多次回波信号原理第115-117页
     ·全波形定义第117-118页
     ·全波形数据在植被区域的特点第118-119页
   ·全波形数据滤波方法第119-127页
     ·高斯模型第119-123页
     ·波形分解第123-125页
     ·滤波准则第125-127页
   ·实验结果与分析第127-130页
   ·小结第130-131页
第六章 LidarWorkstation 系统第131-139页
   ·Lidar 数据处理软件的要求第131-132页
   ·LidarWorkstation 简介第132-135页
   ·LidarWorkstation 滤波功能及结果第135-136页
   ·LidarWorkstation 的其它功能简介第136-137页
   ·总结第137-139页
第七章 总结与展望第139-142页
   ·总结第139-140页
   ·展望第140-142页
参考文献第142-148页
附录 ISPRS 测试数据的滤波结果第148-158页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第158-160页
致谢第160页

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