基于倾斜影像密集匹配点云的建筑物单体化提取技术研究

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基于倾斜影像密集匹配点云的建筑物单体化提取技术研究

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基于倾斜影像密集匹配点云的建筑物单体化提取技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章绪论	第12-22页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-20页
1.2.1 倾斜摄影测量系统	第13-16页
1.2.2 点云单体化提取技术	第16-19页
1.2.3 基于点云的建筑物重建	第19-20页
1.3 论文的研究内容和结构安排	第20-22页
第二章基于降维的建筑物点云单体化提取技术	第22-34页
2.1 建筑物点云单体化提取流程	第22页
2.2 三维点云的特征二维化	第22-24页
2.2.1 格网结构确定	第23页
2.2.2 格网特征值计算	第23-24页
2.3 建筑物二维边界提取	第24-25页
2.3.1 基于形态学的阈值分割	第24-25页
2.3.2 Canny边缘检测	第25页
2.4 建筑物轮廓跟踪约束	第25-26页
2.4.1 轮廓跟踪	第25-26页
2.4.2 轮廓周长和形状约束	第26页
2.5 实验与分析	第26-33页
2.5.1 实验一	第26-29页
2.5.2 实验二	第29-33页
2.6 本章小结	第33-34页
第三章基于密度聚类分析的建筑物点云单体化提取技术	第34-48页
3.1 单体建筑物点云模型提取流程	第34-35页
3.2 基于高程统计方法的点云滤波技术	第35页
3.3 基于点云簇的密度聚类分析	第35-38页
3.3.1 DBSCAN聚类分析算法	第35-36页
3.3.2 DBSCAN算法描述	第36-37页
3.3.3 独立建筑物模型的范围与完整点云提取	第37-38页
3.4 实验情况与结果分析	第38-47页
3.4.1 实验一	第38-43页
3.4.2 实验二	第43-47页
3.5 本章小结	第47-48页
第四章单体化建筑物点云的实体模型构建方法	第48-58页
4.1 单体建筑物模型	第48-49页
4.2 参数模型与非参数模型相结合的建模方案	第49-53页
4.2.1 基本模型库建立与模型匹配	第50-51页
4.2.2 特征数据获取与优化	第51-53页
4.2.3 多面体模型构建	第53页
4.3 建筑物单体化模型纹理映射方法	第53-56页
4.3.1 多面体多边形纹理投影单元计算	第54页
4.3.2 纹理影像选取	第54-55页
4.3.3 单体化模型纹理影像颜色调整	第55-56页
4.4 实验与分析	第56-57页
4.4.1 实验一	第56页
4.4.2 实验二	第56-57页
4.5 本章小结	第57-58页
第五章软件设计与实现	第58-63页
5.1 软件系统框架设计	第58-59页
5.2 软件实现结果	第59-62页
5.2.1 软件运行环境	第59页
5.2.2 软件功能组成	第59-60页
5.2.3 软件部分成果	第60-62页
5.3 本章小结	第62-63页
第六章总结与展望	第63-67页
6.1 本文的主要成果	第63-65页
6.2 技术发展的展望	第65-66页
6.3 应用的展望	第66-67页
致谢	第67-69页
参考文献	第69-73页
作者简历	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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