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面向三维可视化的激光扫描点云数据处理方法研究

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

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