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三维信息辅助的建筑物自动变化检测若干关键技术研究

摘要第9-11页
Abstract第11-13页
第1章 绪论第14-27页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-22页
        1.2.1 数字表面模型获取第15-17页
        1.2.2 不同期数据的配准第17-18页
        1.2.3 点云数据滤波第18-20页
        1.2.4 建筑物变化检测第20-22页
    1.3 研究内容第22-24页
    1.4 论文组织结构第24-27页
第2章 数字表面模型(DSM)的获取第27-57页
    2.1 基于激光扫描的数字表面模型(DSM)获取第27-32页
        2.1.1 机载激光扫描系统简介第27-28页
        2.1.2 机载LiDAR的优势与劣势第28-31页
        2.1.3 机载LiDAR的常见应用第31-32页
    2.2 基于立体影像数据的数字表面模型(DSM)生成第32-56页
        2.2.1 核线的基本概念第33-35页
        2.2.2 互信息匹配测度的基本原理第35-36页
        2.2.3 半全局匹配算法的基本原理第36-40页
        2.2.4 基于能量优化框架的多视点云融合策略第40-43页
        2.2.5 实验与分析第43-56页
    2.3 本章小结第56-57页
第3章 不同期数据配准技术第57-77页
    3.1 不同期点云配准技术第57-64页
        3.1.1 ICP算法原理第57-58页
        3.1.2 ICP算法的配准要素第58-60页
        3.1.3 不同期点云配准步骤第60-62页
        3.1.4 实验与分析第62-64页
    3.2 不同期立体影像配准第64-76页
        3.2.1 摄影测量的相关原理第65-67页
        3.2.2 基于ICP和光束法平差的点云和影像配准算法第67-71页
        3.2.3 基于ICP和光束法平差的不同期立体影像配准技术第71-72页
        3.2.4 实验与分析第72-76页
    3.3 本章小结第76-77页
第4章 密集点云滤波技术第77-87页
    4.1 密集点云噪声剔除算法第77-79页
        4.1.1 噪声来源及分类第77-78页
        4.1.2 噪声剔除算法第78页
        4.1.3 实验与分析第78-79页
    4.2 基于三角网渐进加密的滤波算法第79-82页
        4.2.1 算法原理第79-81页
        4.2.2 实验与分析第81-82页
    4.3 基于扫描线最优分割的动态规划滤波算法第82-85页
        4.3.1 算法原理第82-84页
        4.3.2 融合动态规划和三角网渐进加密的山区滤波算法第84页
        4.3.3 实验与分析第84-85页
    4.4 本章小结第85-87页
第5章 基于不同期机载激光点云数据的建筑物变化检测第87-102页
    5.1 概述第87-88页
    5.2 算法基本原理与流程第88-92页
    5.3 实验与分析第92-100页
        5.3.1 数据集介绍第92-93页
        5.3.2 参数设置第93-94页
        5.3.3 实验结果第94-98页
        5.3.4 讨论第98-100页
    5.4 本章小结第100-102页
第6章 基于不同期立体影像的建筑物变化检测第102-115页
    6.1 概述第102-103页
    6.2 融合三维信息和影像光谱信息的建筑物变化检测第103-107页
        6.2.1 预处理第103-104页
        6.2.2 D-DSM获取第104页
        6.2.3 初始变化对象生成第104-105页
        6.2.4 融合高程和影像结构特征的对象分类第105-107页
        6.2.5 先验知识引导下的变化类型确定第107页
    6.3 实验与分析第107-114页
        6.3.1 数据集介绍第108-109页
        6.3.2 实验结果第109-114页
    6.4 本章小结第114-115页
第7章 总结与展望第115-118页
    7.1 全文总结第115-117页
    7.2 研究展望第117-118页
参考文献第118-125页
攻读博士学位期间科研情况和发表论文第125-127页
致谢第127-128页

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