| 内容提要 | 第4-5页 |
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 三维激光扫描技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.1.1 国外发展现状 | 第11页 |
| 1.1.2 国内发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.3 三维激光扫描技术数据处理的发展 | 第12-13页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 三维激光扫描技术 | 第16-25页 |
| 2.1 三维激光扫描仪测量原理 | 第16-17页 |
| 2.2 技术优势 | 第17页 |
| 2.3 三维激光扫描技术的主要应用领域 | 第17-18页 |
| 2.4 徕卡 C10 三维激光扫描系统 | 第18-21页 |
| 2.4.1 徕卡 C10 三维激光扫描系统的组成 | 第19页 |
| 2.4.2 徕卡 C10 三维激光扫描仪的特点 | 第19-20页 |
| 2.4.3 徕卡 C10 三维激光扫描仪的工作流程 | 第20-21页 |
| 2.5 Cyclone 软件概述 | 第21-25页 |
| 第3章 点云数据滤波方法 | 第25-35页 |
| 3.1 点云噪声分析 | 第25-27页 |
| 3.1.1 噪声源解析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 点云数据噪声的数学模型分析 | 第26-27页 |
| 3.2 有序点云滤波 | 第27-31页 |
| 3.2.1 中值滤波 | 第27-28页 |
| 3.2.2 均值滤波 | 第28页 |
| 3.2.3 高斯滤波 | 第28-29页 |
| 3.2.4 有序点云滤波实验 | 第29-31页 |
| 3.3 散乱点云滤波 | 第31-35页 |
| 3.3.1 双边滤波算法原理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 拉普拉斯滤波算法原理 | 第33-34页 |
| 3.3.3 散乱点云数据滤波实验 | 第34-35页 |
| 第4章 点云数据配准方法 | 第35-53页 |
| 4.1 基于特征的点云配准 | 第35-42页 |
| 4.1.1 点云配准模型 | 第36-37页 |
| 4.1.2 常用的模型解算方法 | 第37-39页 |
| 4.1.3 配准精度度量 | 第39-40页 |
| 4.1.4 实验分析 | 第40-42页 |
| 4.2 基于最近点迭代（ICP）算法的配准 | 第42-46页 |
| 4.2.1 最近点迭代（ICP）算法研究概况 | 第42-44页 |
| 4.2.2 最近点迭代算法原理 | 第44-46页 |
| 4.3 基于 Delaunay 三角网的 ICP 算法 | 第46-53页 |
| 4.3.1 原始点云数据的 Delaunay 三角网建立 | 第47-48页 |
| 4.3.2 确定对应点集与最优化求解 | 第48-50页 |
| 4.3.3 实验分析 | 第50-53页 |
| 第5章 三维激光扫描技术在开采沉陷监测中的应用 | 第53-61页 |
| 5.1 矿区内地质与水文概况 | 第53-55页 |
| 5.1.1 矿区地质条件 | 第53-54页 |
| 5.1.2 矿区水文地质条件 | 第54-55页 |
| 5.2 沉陷监测实验 | 第55-57页 |
| 5.3 数据分析 | 第57-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 后记和致谢 | 第71页 |
