地面LiDAR点云数据配准与影像融合方法研究
| 附件 | 第1-4页 |
| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| Contens | 第12-14页 |
| 图清单 | 第14-18页 |
| 表清单 | 第18-19页 |
| 变量注释表 | 第19-20页 |
| 1 绪论 | 第20-28页 |
| ·研究背景及意义 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-24页 |
| ·研究的主要内容及技术路线 | 第24-26页 |
| ·本文结构安排 | 第26-28页 |
| 2 地面三维激光扫描技术及点云数据处理算法 | 第28-50页 |
| ·Trimble GX 200 三维激光扫描系统 | 第28-31页 |
| ·点云处理软件概述 | 第31-34页 |
| ·地面三维激光扫描仪数据获取技术 | 第34-35页 |
| ·点云数据预处理 | 第35-48页 |
| ·点云配准 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 3 点云自动配准研究 | 第50-77页 |
| ·匹配步骤及相关算法 | 第50-55页 |
| ·点云配准经典算法——最近点迭代（ICP）算法 | 第55-57页 |
| ·Delaunay 三角剖分 | 第57-58页 |
| ·加权 ICP 算法 | 第58-60页 |
| ·实验数据 | 第60-63页 |
| ·基于曲率特征提取和匹配的点云配准算法 | 第63-70页 |
| ·协方差特征值在点云配准中的应用 | 第70-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 4 点云与影像融合技术 | 第77-97页 |
| ·立体影像生成三维点集技术 | 第77-81页 |
| ·不同尺度点云匹配研究 | 第81-89页 |
| ·实验分析 | 第89-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 5 基于特征的点云压缩 | 第97-103页 |
| ·基于高斯曲率极值的特征提取 | 第97-99页 |
| ·基于法向量与基于高斯曲率极值的特征提取算法比较 | 第99-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 总结与展望 | 第103-105页 |
| ·结论 | 第103页 |
| ·展望 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-112页 |
| 作者简历 | 第112-114页 |
| 学位论文数据集 | 第114页 |
