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基于倾斜摄影测量数据的点云划分

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基于倾斜摄影测量数据的点云划分
论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
1 绪论第7-15页
  · 研究背景和意义第7-8页
  · 研究现状第8-11页
    · 点云数据获取研究现状第8-9页
    · 点云数据滤波现状第9-11页
  · 研究内容和组织结构第11-15页
    · 主要研究内容第11页
    · 技术路线第11-13页
    · 论文框架第13-15页
2 倾斜摄影测量简介第15-21页
  · 无人机飞行平台第15-17页
  · 轻型多视角航摄仪第17-19页
  · 倾斜影像的特点第19-20页
  · 倾斜影像不适用于传统摄影测量系统的原因第20页
  · 本章小结第20-21页
3 密集匹配点云获取关键技术第21-30页
  · 相机检校第21-25页
  · POS辅助空中三角测量第25-26页
  · 影像匹配第26-28页
    · 基础匹配方法第26-27页
    · 多视密集匹配方法第27-28页
  · 影像匹配点云数据特点第28-29页
  · 本章小结第29-30页
4 点云数据划分算法第30-40页
  · 点云数据划分原理第30-31页
  · 点云数据分类算法第31-38页
    · 基于数学形态学的滤波方法第31-33页
    · 移动曲面拟合滤波算法第33-34页
    · 基于不规则三角网加密的滤波方法第34-35页
    · 基于聚类分割的滤波方法第35-36页
    · 基于微分形态学断面的滤波方法第36页
    · 基于坡度的滤波方法第36-38页
  · 滤波算法比较分析第38-39页
  · 本章小结第39-40页
5 基于高程排序的改进三角网加密滤波方法第40-53页
  · 点云数据粗差剔除第41-43页
  · 格网化和DSM深度影像生成第43页
  · 基于Otsu算法的图像分割第43-45页
  · 基于高程排序的不规则三角网加密滤波方法第45-49页
    · 不规则三角网加密的滤波算法原理第45-47页
    · 高程排序的不规则三角网加密滤波算法步骤第47-48页
    · 点云分类方法的评价第48-49页
  · 实验结果与分析第49-52页
  · 本章小结第52-53页
6 总结与展望第53-55页
  · 总结第53页
  · 研究展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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