| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 点云数据中边界提取现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 点云数据中缺失区域修补研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 机载LiDAR测量系统及其数据预处理 | 第13-27页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 机载LiDAR测量系统组成及原理 | 第13-19页 |
| 2.2.1 机载LiDAR测量系统组成 | 第13-17页 |
| 2.2.2 机载LiDAR测量系统对地定位原理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 数据构成 | 第18-19页 |
| 2.3 机载LiDAR点云数据预处理 | 第19-26页 |
| 2.3.1 机载LiDAR点云数据粗差剔除 | 第19-20页 |
| 2.3.2 机载LiDAR点云数据滤波 | 第20-24页 |
| 2.3.3 实例及分析 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 机载LiDAR点云数据中缺失区域的边界提取算法 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 常见的点云数据缺失区域边界提取算法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 基于三角网格模型的缺失区域边界提取算法 | 第28页 |
| 3.2.2 基于区域分割的缺失区域边界提取算法 | 第28-29页 |
| 3.3 基于预定位的机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取算法 | 第29-35页 |
| 3.3.1 点云数据网格化 | 第30-31页 |
| 3.3.2 缺失区域定位及边界网孔提取 | 第31-33页 |
| 3.3.3 缺失区域边界特征点检测 | 第33-35页 |
| 3.3.4 边界线连接 | 第35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 机载LiDAR点云数据中缺失区域的修补算法 | 第39-48页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 常见的点云数据缺失区域修补算法 | 第39-40页 |
| 4.2.1 基于曲面重构的缺失区域修补算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于局部扩张思想的缺失区域修补算法 | 第40页 |
| 4.3 基于地面点曲面拟合的机载LiDAR点云数据修补算法 | 第40-45页 |
| 4.3.1 基于移动最小二乘法的地面点曲面拟合 | 第41-43页 |
| 4.3.2 缺失区域邻域点获取 | 第43-44页 |
| 4.3.3 最邻近点插值修补缺失区域 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文的工作 | 第48-49页 |
| 5.2 下一步工作的方向 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
