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基于车载三维激光扫描数据分类的路面提取研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 本文研究内容和结构第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第二章 激光扫描技术第15-30页
    2.1 激光扫描技术的原理与分类第15-27页
        2.1.1 激光扫描技术的原理第15-18页
        2.1.2 激光扫描技术的分类第18-27页
    2.2 点云数据的介绍第27-29页
        2.2.1 点云数据的特点第27-28页
        2.2.2 点云数据的处理第28-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第三章 激光扫描数据的分类方法研究第30-43页
    3.1 机载分类滤波算法介绍第30-33页
        3.1.1 数学形态学方法第30-31页
        3.1.2 移动窗口滤波法第31-32页
        3.1.3 迭代线性最小二乘内插法第32页
        3.1.4 基于坡度变化的滤波算法第32-33页
        3.1.5 其他滤波分类方法及综合评价第33页
    3.2 机载与车载分类方法的联系第33-34页
    3.3 车载分类算法介绍第34-37页
        3.3.1 基于投影点密度的距离图像分类方法第35-36页
        3.3.2 基于扫描线上相邻点之间的斜率进行分类第36页
        3.3.3 基于格网化高程差的目标特征的分类方法第36-37页
    3.4 本文使用的分类方法及原理第37-42页
        3.4.1 数据的分割第37页
        3.4.2 路面点云数据的分类提取方法第37-41页
        3.4.3 路面分类提取的流程图第41-42页
    3.5 几种分类方法的比较第42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 车载激光扫描系统及路面数据的分类实验第43-74页
    4.1 本文使用的车载激光扫描系统介绍第43-54页
        4.1.1 车载激光扫描系统的组成及其功能第43-46页
        4.1.2 车载激光扫描系统的外业采集流程第46-51页
        4.1.3 车载激光扫描系统的主要性能指标第51-54页
        4.1.4 原始数据处理第54页
    4.2 实验第54-73页
        4.2.1 实验片区概况第55-56页
        4.2.2 实验平台和数据第56-59页
        4.2.3 路面的分类与提取第59-71页
        4.2.4 分类效果比较第71-73页
    4.3 本章小结第73-74页
第五章 总结及展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页
附录A第80-81页
附录B第81-84页

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