| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 激光雷达三维重建的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 激光雷达扫描数据三维重建的应用 | 第12-13页 |
| 1.4 基于激光雷达数据三维重建的一般流程 | 第13-15页 |
| 1.5 本文研究的内容和组织结构 | 第15-18页 |
| 1.5.1 本文研究的内容 | 第15页 |
| 1.5.2 本文的组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 三维数据的获取 | 第18-28页 |
| 2.1 激光测距方法简述 | 第18页 |
| 2.2 激光雷达传感器介绍 | 第18-22页 |
| 2.2.1 激光雷达传感器的工作原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 激光雷达传感器的主要参数 | 第20-21页 |
| 2.2.3 测量方向与数据点 | 第21-22页 |
| 2.3 三维数据的采集 | 第22-23页 |
| 2.4 实验实例分析 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 激光雷达数据预处理 | 第28-42页 |
| 3.1 激光雷达数据的特点 | 第28-29页 |
| 3.2 点云数据的类型 | 第29-30页 |
| 3.3 数据的噪声点处理 | 第30-32页 |
| 3.4 数据的平滑 | 第32-33页 |
| 3.5 数据精简 | 第33-39页 |
| 3.5.1 数据精简的要求 | 第34页 |
| 3.5.2 常用数据精简方法分析 | 第34-35页 |
| 3.5.3 自适应最小距离法 | 第35-37页 |
| 3.5.4 预处理结果及分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-42页 |
| 第4章 激光雷达数据的三维重建 | 第42-62页 |
| 4.1 三维重建方法概述 | 第42-45页 |
| 4.1.1 隐式重建 | 第42-43页 |
| 4.1.2 参数重建 | 第43-44页 |
| 4.1.3 细分重建 | 第44页 |
| 4.1.4 变形重建 | 第44页 |
| 4.1.5 网格重建 | 第44-45页 |
| 4.2 三角剖分的基本概念 | 第45-49页 |
| 4.2.1 三角剖分 | 第45-46页 |
| 4.2.2 凸壳 | 第46-48页 |
| 4.2.3 Voronoi图 | 第48-49页 |
| 4.3 Delaunay三角剖分 | 第49-53页 |
| 4.3.1 Delaunay三角剖分概念及准则 | 第49-50页 |
| 4.3.2 Delaunay三角剖分算法 | 第50-52页 |
| 4.3.3 Delaunay三角剖分算法和Voronoi图分析 | 第52-53页 |
| 4.4 Crust算法 | 第53-56页 |
| 4.4.1 算法基本概念 | 第53-55页 |
| 4.4.2 Crust算法 | 第55-56页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第56-61页 |
| 4.5.1 曲面网格重建算法的实现 | 第56-57页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第57-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 三维重建系统的设计与实现 | 第62-70页 |
| 5.1 三维重建系统的设计 | 第62-63页 |
| 5.2 三维重建系统的实现 | 第63-68页 |
| 5.2.1 系统实现流程 | 第63页 |
| 5.2.2 三维重建系统界面的介绍与测试 | 第63-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |