基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建技术研究

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基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建技术研究

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基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-20页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-18页
1.2.1 基于影像的建筑物三维模型重建	第11-13页
1.2.2 基于点云数据的建筑物三维模型重建	第13-16页
1.2.3 融合多源数据的建筑物三维模型重建	第16-18页
1.3 论文的主要研究内容和结构安排	第18-20页
第二章建筑物结构知识	第20-29页
2.1 层次知识	第20-22页
2.2 线面知识	第22-24页
2.3 模板知识	第24-25页
2.4 建筑物结构表示方法	第25-27页
2.4.1 空间分割表示法	第25页
2.4.2 构造几何实体法	第25-26页
2.4.3 边界表示法	第26-27页
2.4.4 拓扑图法	第27页
2.5 本章小结	第27-29页
第三章基于建筑物轮廓点区域增长的建筑物点云提取	第29-38页
3.1 建筑物初始轮廓点提取	第29-30页
3.2 非建筑物轮廓点剔除	第30-31页
3.3 多种子点区域增长的建筑物点云提取	第31-32页
3.4 实验与分析	第32-37页
3.4.1 实验1	第33-34页
3.4.2 实验2	第34-36页
3.4.3 实验结果分析	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章利用点云邻域信息的屋顶面提取	第38-54页
4.1 聚类种子点选取	第38-40页
4.2 点云局部法向量分布密度聚类	第40-42页
4.2.1 邻域扩充	第40-41页
4.2.2 面片验证	第41-42页
4.3 面片细化处理	第42-44页
4.3.1 面片合并	第42-43页
4.3.2 屋顶面竞争处理	第43-44页
4.4 实验与分析	第44-53页
4.4.1 数据与实验方法	第44-45页
4.4.2 实验1：单栋建筑物数据	第45-49页
4.4.3 实验2：区域建筑物数据	第49-51页
4.4.4 定量评价及分析	第51-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第五章基元库辅助的建筑物三维模型重建	第54-82页
5.1 屋顶面拓扑图	第54-59页
5.1.1 RTG的定义	第54-55页
5.1.2 RTG的构建	第55-58页
5.1.3 RTG的分解	第58-59页
5.2 建筑物基元库的设计	第59-61页
5.3 建筑物基元库辅助的屋顶面参数优化	第61-66页
5.3.1 屋顶面约束类型	第61-62页
5.3.2 附加约束的最小二乘拟合	第62-64页
5.3.3 约束的方程式	第64-66页
5.4 建筑物特征线与模型的生成	第66-71页
5.4.1 轮廓点提取与精简	第66-69页
5.4.2 轮廓线规则化	第69-71页
5.4.3 建筑物三维模型的生成	第71页
5.5 实验与分析	第71-80页
5.5.1 实验1：屋顶面参数优化	第71-73页
5.5.2 实验2：建筑物三维模型重建	第73-80页
5.6 本章小结	第80-82页
第六章总结与展望	第82-84页
6.1 本文研究工作总结	第82-83页
6.2 对今后研究的展望	第83-84页
致谢	第84-85页
参考文献	第85-92页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作	第92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。

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