| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 点云配准的国内外研究现状及问题 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基于足点分布的配准算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于特征的配准算法 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标 | 第14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 地面激光扫描仪简介 | 第16-21页 |
| 2.1 地面激光扫描仪的基本工作原理 | 第16-18页 |
| 2.2 典型的地面激光扫描仪简介 | 第18-21页 |
| 第3章 基于 FPFH 特征描述子的建筑物 LiDAR 点云配准算法 | 第21-36页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 配准流程概述 | 第21-22页 |
| 3.3 点云特征描述 | 第22-28页 |
| 3.3.1 点云关键点提取 | 第22-24页 |
| 3.3.2 点云的表面法线 | 第24页 |
| 3.3.3 点特征直方图（PFH）描述子 | 第24-26页 |
| 3.3.4 快速点特征直方图（FPFH）描述子 | 第26-28页 |
| 3.3.5 PFH和FPFH的区别 | 第28页 |
| 3.4 对应关系估计 | 第28-30页 |
| 3.4.1 特征点对应估计 | 第28-29页 |
| 3.4.2 奇异值法解变换矩阵 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于ISS特征点的快速CPD建筑物LIDAR点云配准算法 | 第36-48页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 ISS算法 | 第36-37页 |
| 4.3 CPD算法模型 | 第37-40页 |
| 4.3.1 极大似然估计 | 第37-38页 |
| 4.3.2 CPD配准算法目标函数的构造 | 第38-39页 |
| 4.3.3 EM算法解变换参数 | 第39-40页 |
| 4.4 算法流程概述 | 第40-41页 |
| 4.5 算法复杂度分析 | 第41页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于降维的建筑物LIDAR点云配准算法 | 第48-62页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 配准算法概述 | 第48-49页 |
| 5.3 建筑物LIDAR点云的降维 | 第49-52页 |
| 5.3.1 建筑物投影面的确定 | 第49-50页 |
| 5.3.2 点云投影 | 第50-51页 |
| 5.3.3 投影点采样 | 第51-52页 |
| 5.4 基于平方差的模板匹配 | 第52-53页 |
| 5.5 点云同名点的索引 | 第53-54页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第54-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文的工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 问题与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 在学期间科研成果情况 | 第70页 |