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阔叶树激光雷达点云数据压缩方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究意义和背景第11-12页
    1.2 国内外点云数据压缩方法研究现状第12-14页
        1.2.1 三维激光扫描技术的发展第12-13页
        1.2.2 点云数据压缩现状的研究第13-14页
    1.3 主要研究内容第14-15页
    1.4 主要技术路线第15-17页
    1.5 论文结构组织第17-19页
第二章 阔叶树点云数据获取第19-34页
    2.1 激光扫描技术第19-25页
        2.1.1 激光第19-20页
        2.1.2 地基激光扫描仪的构成第20页
        2.1.3 地基激光扫描仪的原理第20-21页
        2.1.4 地基激光扫描技术特点和应用第21-23页
        2.1.5 Leica Scantation C10扫描系统第23-25页
    2.2 点云数据采集第25-27页
        2.2.1 单木点云数据采集第25页
        2.2.2 区域林木点云数据采集第25-27页
    2.3 点云数据预处理第27-33页
        2.3.1 点云数据格式第27-28页
        2.3.2 Cyclone处理软件第28页
        2.3.3 拼接点云第28-31页
            2.3.3.1 拼接原理第28-29页
            2.3.3.2 拼接方法第29-31页
        2.3.4 点云去噪第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 阔叶树点云数据压缩方法第34-51页
    3.1 点云数据压缩第34-37页
        3.1.1 Geomagic Studio 12简介第35页
        3.1.2 压缩比与压缩准则第35-36页
        3.1.3 无损压缩与有损压缩第36-37页
    3.2 随机采样压缩法第37-40页
        3.2.1 压缩方法描述第37页
        3.2.2 压缩结果第37-40页
    3.3 包围盒重心采样压缩法第40-44页
        3.3.1 压缩方法描述第40-41页
        3.3.2 压缩结果第41-44页
    3.4 共顶点压缩法第44-49页
        3.4.1 压缩方法描述第44-46页
        3.4.2 压缩结果第46-49页
    3.5 本章小结第49-51页
第四章 点云度压缩方法第51-70页
    4.1 点云数据压缩方法分析评价第51-52页
    4.2 点云度压缩法理论构成第52-56页
        4.2.1 图的连通性第52-53页
        4.2.2 点连通度第53-54页
        4.2.3 点云度压缩法的实现过程第54-56页
            4.2.3.1 点云排列第54页
            4.2.3.2 点云分块第54页
            4.2.3.3 块内重排第54-55页
            4.2.3.4 方法实现第55-56页
    4.3 功能实现与实验第56-69页
        4.3.1 功能实现第56-59页
            4.3.1.1 远端点压缩第57页
            4.3.1.2 近端点压缩第57-58页
            4.3.1.3 区间点压缩第58页
            4.3.1.4 指定点压缩第58-59页
        4.3.2 实验结果分析及评价第59-69页
            4.3.2.1 实验结果第59-61页
            4.3.2.2 实验分析第61-62页
            4.3.2.3 实验评价第62-69页
    4.4 本章小结第69-70页
第五章 总结与展望第70-72页
    5.1 结论第70-71页
    5.2 展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
攻硕期间取得的研究成果第77-78页

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