基于三维扫描仪的机场道面数字化研究
| 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12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容与章节组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 本文背景知识 | 第20-38页 |
| 2.1 二维图像处理 | 第20-26页 |
| 2.1.1 SIFT特征点检测 | 第20-24页 |
| 2.1.2 Canny边缘检测 | 第24-26页 |
| 2.2 三维点云处理 | 第26-32页 |
| 2.2.1 点云降采样 | 第26-27页 |
| 2.2.2 点云滤波去噪 | 第27-28页 |
| 2.2.3 三维点云区域生长算法 | 第28-29页 |
| 2.2.4 空间平面拟合 | 第29-30页 |
| 2.2.5 三维点云配准 | 第30-32页 |
| 2.3 机场道面性能检测与评估的主要指标 | 第32-37页 |
| 2.3.1 机场道面平整度 | 第32-34页 |
| 2.3.2 机场道面坡度 | 第34-35页 |
| 2.3.3 机场道面破损 | 第35-36页 |
| 2.3.4 机场道面异物 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 一种基于编码光源的点云配准算法研究 | 第38-48页 |
| 3.1 光源编码 | 第38-39页 |
| 3.2 光源检测与识别 | 第39-43页 |
| 3.2.1 光源检测 | 第40-41页 |
| 3.2.2 光源识别 | 第41-43页 |
| 3.3 基于编码光源的点云配准 | 第43-46页 |
| 3.3.1 Kinect 3D点云生成 | 第43-45页 |
| 3.3.2 点云配准 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 一种低曲率面的点云配准算法研究 | 第48-60页 |
| 4.1 基于低曲率面的点云配准算法描述 | 第48-52页 |
| 4.1.1 区域生长算法提取低曲率面 | 第48-49页 |
| 4.1.2 正射投影 | 第49-50页 |
| 4.1.3 SIFT特征点匹配 | 第50-51页 |
| 4.1.4 点云配准 | 第51-52页 |
| 4.2 基于低曲率面的点云配准算法可行性验证 | 第52-54页 |
| 4.3 基于低曲率面的机场道面数据配准实验 | 第54-59页 |
| 4.3.1 道面数据颜色一致性处理 | 第54-56页 |
| 4.3.2 道面点云配准 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 机场道面三维数字化设计与指标实现 | 第60-80页 |
| 5.1 三维数字化软件系统需求分析 | 第60-61页 |
| 5.1.1 功能需求分析 | 第60-61页 |
| 5.1.2 性能需求分析 | 第61页 |
| 5.2 三维数字化软件系统框架与界面 | 第61-64页 |
| 5.2.1 系统框架设计 | 第61-63页 |
| 5.2.2 软件界面设计 | 第63-64页 |
| 5.3 道面数据预处理模块设计 | 第64-67页 |
| 5.3.1 道面数据降采样 | 第64-65页 |
| 5.3.2 道面数据去噪 | 第65-67页 |
| 5.4 道面平整度分析与实现 | 第67-69页 |
| 5.4.1 平整度计算 | 第67-68页 |
| 5.4.2 平整度检测实现 | 第68-69页 |
| 5.5 道面坡度分析与实现 | 第69-71页 |
| 5.5.1 道面坡度计算 | 第69-71页 |
| 5.5.2 坡度检测实现 | 第71页 |
| 5.6 道面破损分析与实现 | 第71-74页 |
| 5.6.1 破损检测 | 第71-73页 |
| 5.6.2 破损检测实现 | 第73-74页 |
| 5.7 道面异物分析与实现 | 第74-77页 |
| 5.7.1 异物检测 | 第74-76页 |
| 5.7.2 异物检测实现 | 第76-77页 |
| 5.8 道面检测结果报表输出模块设计 | 第77-78页 |
| 5.9 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |
