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地面激光扫描数据滤波研究
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地面激光扫描数据滤波研究
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-10页
第一章 绪论第10-21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 地面三维激光扫描技术第12-16页
　　　　1.2.1 地面三维激光扫描仪的组成第12页
　　　　1.2.2 地面三维激光扫描仪工作原理第12-13页
　　　　1.2.3 地面激光扫描地形测量一般流程第13-16页
　　1.3 国内外研究现状第16-20页
　　　　1.3.1 地面激光扫描仪在地形测量中的应用研究现状第16-17页
　　　　1.3.2 点云滤波算法研究现状第17-20页
　　1.4 研究内容与结构第20-21页
第二章 移动抗差趋势面滤波第21-36页
　　2.1 趋势面模型第21-22页
　　　　2.1.1 基本原理第21页
　　　　2.1.2 模型参数求解第21-22页
　　2.2 移动最小二乘趋势面滤波第22-27页
　　　　2.2.1 拟合范围的确定第22-23页
　　　　2.2.2 权的确定第23页
　　　　2.2.3 移动趋势面滤波流程第23-25页
　　　　2.2.4 实验及结论第25-27页
　　2.3 移动抗差趋势面滤波第27-34页
　　　　2.3.1 抗差估计原理第27-29页
　　　　2.3.2 移动抗差趋势面滤波第29-30页
　　　　2.3.3 实验及结论第30-34页
　　2.4 本章小结第34-36页
第三章 阴影搜索自适应数学形态学滤波第36-55页
　　3.1 数学形态学概述第36-37页
　　　　3.1.1 数学形态学基础算子—腐蚀和膨胀第36-37页
　　　　3.1.2 开运算与闭运算第37页
　　3.2 数学形态学理论在点云数据滤波中的应用第37-41页
　　　　3.2.1 离散数据的数学形态学滤波第37-38页
　　　　3.2.2 数据预处理第38-40页
　　　　3.2.3 窗口大小及阈值的确定第40-41页
　　3.3 规则网格数学形态学点云滤波第41-45页
　　　　3.3.1 离散数据的规则网格组织第41-42页
　　　　3.3.2 规则网格数学形态学滤波步骤第42-43页
　　　　3.3.3 实验及结论第43-45页
　　3.4 阴影搜索自适应数学形态学点云滤波第45-53页
　　　　3.4.1 地面激光扫描地形数据特征第45-46页
　　　　3.4.2 阴影搜索第46-49页
　　　　3.4.3 基于阴影搜索的自适应数学形态学滤波第49页
　　　　3.4.4 实验及结论第49-53页
　　3.5 本章小结第53-55页
第四章 扇形划分化简与滤波第55-66页
　　4.1 典型点云化简方法第55-57页
　　　　4.1.1 重采样法第55页
　　　　4.1.2 包围盒法第55页
　　　　4.1.3 网格化简法第55-56页
　　　　4.1.4 几何图像化简法第56页
　　　　4.1.5 聚类化简法第56-57页
　　4.2 激光扫描数据空间分布特征第57-59页
　　　　4.2.1 机载激光扫描点云空间分布特点第57-58页
　　　　4.2.2 地面激光扫描地形点云空间分布特点第58-59页
　　4.3 扇形划分化简与滤波第59-64页
　　　　4.3.1 扇形划分原理第59-61页
　　　　4.3.2 邻域搜索第61-62页
　　　　4.3.3 化简与滤波第62-63页
　　　　4.3.4 实验及结论第63-64页
　　4.4 本章小结第64-66页
第五章 总结及展望第66-69页
　　5.1 滤波算法的应用第66-67页
　　　　5.1.1 算法的适用性第66页
　　　　5.1.2 算法组合使用第66-67页
　　5.2 本文总结与展望第67-69页
　　　　5.2.1 本文总结第67-68页
　　　　5.2.2 展望第68-69页
参考文献第69-73页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第73-74页
致谢第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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