基于LiDAR点云数据的建筑物特征提取及建模研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 点云数据处理关键技术及研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 点云数据压缩 | 第9-10页 |
| 1.2.2 点云特征提取 | 第10-11页 |
| 1.2.3 建筑物模型重建 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 三维激光扫描系统及常用三维建模软件 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 三维激光扫描系统分类及工作原理 | 第14-18页 |
| 2.2.1 三维激光扫描系统分类 | 第14-16页 |
| 2.2.2 地面三维激光扫描仪的测量原理 | 第16-18页 |
| 2.3 地面三维激光扫描工作流程 | 第18-19页 |
| 2.4 常用建模软件介绍 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 建筑物切片点云数据压缩算法研究 | 第22-41页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 点云空间索引技术 | 第22-32页 |
| 3.2.1 KD-tree法 | 第22-24页 |
| 3.2.2 八叉树法 | 第24-26页 |
| 3.2.3 效率比较 | 第26-32页 |
| 3.3 切片点云数据压缩算法 | 第32-33页 |
| 3.3.1 均匀切片点云生成 | 第32页 |
| 3.3.3 改进的弦高差法特征点判别 | 第32-33页 |
| 3.4 实例及分析 | 第33-39页 |
| 3.4.1 点云数据获取及预处理 | 第33-34页 |
| 3.4.2 分层厚度及弦高差阈值的选取 | 第34-37页 |
| 3.4.3 压缩结果评价 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 建筑物点云轮廓特征提取算法研究 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 建筑物点云轮廓特征提取算法原理 | 第41-45页 |
| 4.2.1 移动最小二乘曲面 | 第41-43页 |
| 4.2.2 法矢计算及重定向 | 第43-44页 |
| 4.2.3 显著性指标计算 | 第44-45页 |
| 4.3 实例及分析 | 第45-50页 |
| 4.3.1 清华大学校门模型实验 | 第45-49页 |
| 4.3.2 专家公寓3号楼模型实验 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 地面激光点云+空地影像融合三维建模研究 | 第51-63页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 多源数据融合技术 | 第51-54页 |
| 5.2.1 相关坐标系介绍 | 第51-52页 |
| 5.2.2 多源数据的坐标统一 | 第52-53页 |
| 5.2.3 多源数据信息融合 | 第53-54页 |
| 5.3 多源数据获取 | 第54-58页 |
| 5.3.1 天王殿概况 | 第54页 |
| 5.3.2 地面三维激光扫描测量 | 第54-56页 |
| 5.3.3 无人机航测 | 第56-58页 |
| 5.3.4 地面单反相机补拍 | 第58页 |
| 5.4 多源数据融合构建实景三维模型实例 | 第58-62页 |
| 5.4.1 Smart3D三维建模系统 | 第58页 |
| 5.4.2 天王殿实景三维建模 | 第58-60页 |
| 5.4.3 建模效果对比 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 A | 第70-71页 |
