摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
符号对照表 | 第12-14页 |
缩略语对照表 | 第14-18页 |
第一章 绪论 | 第18-29页 |
1.1 研究背景和意义 | 第18-19页 |
1.2 国内外发展状况 | 第19-26页 |
1.2.1 点云数据组织的发展现状 | 第20-21页 |
1.2.2 点云数据压缩的发展现状 | 第21-24页 |
1.2.3 点云数据调度的发展现状 | 第24-25页 |
1.2.4 远程三维可视化方法发展现状 | 第25-26页 |
1.3 本文的研究内容 | 第26-29页 |
1.3.1 研究内容与结构 | 第26-27页 |
1.3.2 本文的创新点 | 第27-29页 |
第二章 基于层次包围球结构的点云数据组织方法 | 第29-49页 |
2.1 引言 | 第29页 |
2.2 三维激光扫描点云数据概述 | 第29-35页 |
2.2.1 三维激光扫描技术 | 第29-34页 |
2.2.2 三维激光扫描点云数据格式及数据特点 | 第34-35页 |
2.3 点云数据组织相关技术 | 第35-46页 |
2.3.1 空间索引 | 第35-42页 |
2.3.2 LOD | 第42-43页 |
2.3.3 包围体 | 第43-46页 |
2.4 基于层次包围球结构的点云数据组织方法 | 第46-48页 |
2.4.1 基于层次包围球结构的组织方法 | 第46-47页 |
2.4.2 实验结果 | 第47-48页 |
2.5 小结 | 第48-49页 |
第三章 基于灰度值编码的点云数据压缩方法 | 第49-78页 |
3.1 引言 | 第49-50页 |
3.2 常用点云数据压缩方法 | 第50-58页 |
3.2.1 单一位率压缩方法 | 第51-55页 |
3.2.2 渐进式压缩方法 | 第55-58页 |
3.3 基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法 | 第58-68页 |
3.3.1 基于虚拟结构光投影系统的压缩方法 | 第59-62页 |
3.3.2 灰度值编码方法 | 第62-63页 |
3.3.3 灰度值解码及数据还原 | 第63-64页 |
3.3.4 实验结果 | 第64-68页 |
3.4 基于复合抖动算法的图像处理方法 | 第68-76页 |
3.4.1 抖动方法 | 第68-71页 |
3.4.2 抖动方法在点云数据压缩中的应用 | 第71-72页 |
3.4.3 复合抖动方法 | 第72-74页 |
3.4.4 实验结果 | 第74-76页 |
3.5 本章小结 | 第76-78页 |
第四章 基于图像层次包围球结构的数据调度方法 | 第78-98页 |
4.1 引言 | 第78页 |
4.2 基于视域的可见性判断 | 第78-86页 |
4.2.1 视域裁剪基本原理 | 第79-80页 |
4.2.2 视域裁剪算法 | 第80-86页 |
4.3 层次选择 | 第86-89页 |
4.3.1 基于距离的LOD选取 | 第86-87页 |
4.3.2 基于屏幕投影的LOD选取 | 第87-89页 |
4.4 基于图像层次包围球的数据组织方法 | 第89-95页 |
4.4.1 图像层次包围球数据组织 | 第89-94页 |
4.4.2 实验及结果 | 第94-95页 |
4.5 基于图像层次包围球的数据调度方法 | 第95-97页 |
4.5.1 数据调度方法 | 第95-96页 |
4.5.2 实验及结果 | 第96-97页 |
4.6 本章小结 | 第97-98页 |
第五章 激光扫描点云数据远程三维可视化实现 | 第98-111页 |
5.1 引言 | 第98-99页 |
5.2 远程可视化概述 | 第99-104页 |
5.2.1 目标及功能需求 | 第99页 |
5.2.2 采用准则 | 第99页 |
5.2.3 可视化框架 | 第99-100页 |
5.2.4 相关技术概述 | 第100-104页 |
5.3 可视化框架实现 | 第104-107页 |
5.3.1 数据预处理 | 第104-105页 |
5.3.2 数据调度及可视化 | 第105-107页 |
5.4 实验及结果 | 第107-109页 |
5.5 本章小结 | 第109-111页 |
第六章 总结与展望 | 第111-113页 |
6.1 本文总结 | 第111-112页 |
6.2 研究展望 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-122页 |
致谢 | 第122-123页 |
作者简介 | 第123-125页 |