基于海量点云的三维模型快速重建技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·三维模型快速重建技术的研究背景 | 第11-12页 |
| ·三维模型快速重建技术的研究现状 | 第12-16页 |
| ·预处理点云数据 | 第12页 |
| ·多边形网格建立 | 第12-14页 |
| ·数据分割 | 第14-15页 |
| ·曲面拟合 | 第15-16页 |
| ·三维激光扫描仪工作原理 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术简介 | 第19-23页 |
| ·LiDAR 技术简介 | 第19页 |
| ·LiDAR 技术原理 | 第19页 |
| ·机载LiDAR 的支持技术 | 第19页 |
| ·QT 工作机制 | 第19-20页 |
| ·OPENGL 类库和OPENCV 类库 | 第20-23页 |
| ·OPENGL 简介 | 第20-21页 |
| ·OPENCV 简介 | 第21-23页 |
| 第3章 海量激光扫描数据的存储方法研究 | 第23-29页 |
| ·激光扫描数据格式简介 | 第23页 |
| ·仪器自定义格式介绍 | 第23-24页 |
| ·通用格式介绍 | 第24-29页 |
| 第4章 激光点云数据的三维建模 | 第29-45页 |
| ·德劳内（Delaunay）三角网的定义与性质 | 第30-32页 |
| ·德劳内（Delaunay）三角网的定义 | 第30-31页 |
| ·经典德劳内（Delaunay）三角剖分算法 | 第31-32页 |
| ·生成空间三角网方法研究 | 第32-41页 |
| ·K-D Tree 简介 | 第34-35页 |
| ·邻域搜索散乱点云数据方法研究 | 第35-36页 |
| ·分配点云权重和单位法向量方法研究 | 第36-37页 |
| ·建立球面表层方法研究 | 第37-38页 |
| ·判别三角网顶点方法研究 | 第38-39页 |
| ·平滑和过滤三角网方法研究 | 第39-41页 |
| ·生成三角化三维模型效果展示 | 第41-45页 |
| 第5章 基于语义的特征提取方法研究 | 第45-57页 |
| ·基于语义的特征提取方法流程 | 第46-47页 |
| ·基于语义的特征提取原理 | 第47-48页 |
| ·激光点云数据的几何分类 | 第48-51页 |
| ·平面轮廓线提取 | 第51-53页 |
| ·分割片特征计算 | 第53-55页 |
| ·特征提取与效果展示 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
