| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 三维点云配准研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 三维点云配准基础理论 | 第19-33页 |
| 2.1 点云简化 | 第19-20页 |
| 2.2 点云配准基本原理 | 第20-22页 |
| 2.3 RANSAC算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 RANSAC算法基本步骤 | 第22页 |
| 2.3.2 RANSAC算法的抽样次数推导 | 第22-23页 |
| 2.3.3 RANSAC算法在点云配准中的应用 | 第23-24页 |
| 2.4 ICP配准算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 ICP配准算法简介 | 第24-25页 |
| 2.4.2 ICP配准算法的优缺点 | 第25-26页 |
| 2.4.3 ICP算法的改进 | 第26-27页 |
| 2.5 SIFT特征描述 | 第27-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 一种新的基于建筑物平面的点云配准方法 | 第33-55页 |
| 3.1 配准方法的基本步骤 | 第33页 |
| 3.2 多种建筑物多平面结构提取算法实现及比较分析 | 第33-40页 |
| 3.2.1 基于RANSAC算法的平面结构提取 | 第34页 |
| 3.2.2 基于区域生长算法的平面结构提取 | 第34-35页 |
| 3.2.3 基于J-Linkage算法的平面结构提取 | 第35-36页 |
| 3.2.4 基于联合聚类算法的平面结构提取 | 第36-37页 |
| 3.2.5 平面提取实验结果和分析 | 第37-40页 |
| 3.3 多平面结构中的对应点计算 | 第40-44页 |
| 3.3.1 获取半稠密点云平面 | 第40-41页 |
| 3.3.2 正射投影 | 第41-44页 |
| 3.3.3 SIFT特征点匹配 | 第44页 |
| 3.4 基于三点RANSAC的建筑物点云配准 | 第44-46页 |
| 3.4.1 剔除错误对应点 | 第44-45页 |
| 3.4.2 求解变换矩阵 | 第45-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 3.5.1 室外建筑物点云数据配准 | 第46-51页 |
| 3.5.2 室内建筑物点云数据配准 | 第51-52页 |
| 3.5.3 与ICP配准算法配准结果的对比分析 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 已知扫描点位置下的两点点云配准研究 | 第55-71页 |
| 4.1 基于两固定点的点云配准模型 | 第55-62页 |
| 4.1.1 两站点云配准模型参数计算 | 第57-60页 |
| 4.1.2 多站点云配准模型参数计算 | 第60-62页 |
| 4.2 配准算法具体实现步骤 | 第62-66页 |
| 4.3 实验结果 | 第66-70页 |
| 4.3.1 实验数据获取 | 第66-67页 |
| 4.3.2 两站点云配准实验 | 第67-68页 |
| 4.3.3 多站点云配准实验 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文总结 | 第71-72页 |
| 5.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |