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融合点云与高分辨率影像的城区道路提取与表面重建研究
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融合点云与高分辨率影像的城区道路提取与表面重建研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-31页
　　1.1 选题背景与意义第13-15页
　　1.2 道路提取研究现状综述第15-27页
　　　　1.2.1 道路基本特征第15-17页
　　　　1.2.2 基于遥感影像的道路提取研究现状第17-22页
　　　　1.2.3 基于机载LiDAR点云的道路提取与重建研究现状第22-25页
　　　　1.2.4 三维道路模型重建研究现状第25页
　　　　1.2.5 道路提取方法问题总结第25-27页
　　1.3 本文研究目标和主要内容第27-29页
　　　　1.3.1 研究目标第27页
　　　　1.3.2 研究内容第27-29页
　　1.4 本文的组织结构第29-31页
第二章 多特征约束提取点云中道路中心线第31-67页
　　2.1 引言第31-32页
　　2.2 点云预处理第32-41页
　　　　2.2.1 “低局外点”去除第32-35页
　　　　2.2.2 航带重叠区冗余点云去除第35-39页
　　　　2.2.3 实验结果第39-41页
　　2.3 多特征约束提取道路点云第41-55页
　　　　2.3.1 机载激光雷达数据滤波第41-47页
　　　　2.3.2 基于点云强度属性提取初始道路点云第47-49页
　　　　2.3.3 道路几何特征约束的候选道路点云精化第49-51页
　　　　2.3.4 实验结果第51-55页
　　2.4 基于道路点云提取中心线第55-66页
　　　　2.4.1 综合形态学细化方法提取道路骨架第56-58页
　　　　2.4.2 基于像素邻接关系的道路中心线段跟踪第58-59页
　　　　2.4.3 感知编组连接道路段第59-63页
　　　　2.4.4 实验结果第63-66页
　　2.5 本章小结第66-67页
第三章 基于组合辐轮算法的精确道路轮廓提取第67-93页
　　3.1 引言第67-69页
　　3.2 辐轮算法原理及其应用第69-73页
　　　　3.2.1 辐轮算法基本原理第69-70页
　　　　3.2.2 基于辐轮算法的道路提取现状第70-71页
　　　　3.2.3 辐轮算法特征分析第71-73页
　　3.3 组合辐轮算法提取道路段轮廓第73-85页
　　　　3.3.1 组合辐轮算法基本原理第73-74页
　　　　3.3.2 组合辐轮算法提取道路段矩形轮廓第74-77页
　　　　3.3.3 种子点位置调整及双幅道路轮廓提取第77-80页
　　　　3.3.4 道路阴影区精确轮廓提取第80-82页
　　　　3.3.5 道路交叉口轮廓提取第82-85页
　　3.4 组合辐轮算法追踪完整道路轮廓第85-87页
　　3.5 实验结果第87-92页
　　3.6 本章小结第92-93页
第四章 自适应改进蝶形细分曲面算法重建道路表面第93-113页
　　4.1 引言第93-94页
　　4.2 道路表面模型重建方法第94-101页
　　　　4.2.1 基于规则格网的道路表面模型第95-96页
　　　　4.2.2 基于TIN的道路模型第96页
　　　　4.2.3 基于细分曲面的道路表面模型第96-101页
　　4.3 基于细分曲面方法的道路表面建模第101-111页
　　　　4.3.1 三维道路轮廓及中心线获取第101-104页
　　　　4.3.2 三维道路轮廓及中心线平滑第104-108页
　　　　4.3.3 自适应改进蝶形细分曲面算法重建道路表面流程第108-110页
　　　　4.3.4 实验结果第110-111页
　　4.4 本章小结第111-113页
第五章 综合实验与分析第113-127页
　　5.1 道路点云自动提取实验与结果分析第113-116页
　　　　5.1.1 实验数据第113-114页
　　　　5.1.2 实验结果及分析第114-116页
　　5.2 组合辐轮算法提取道路轮廓实验及结果分析第116-124页
　　　　5.2.1 实验数据第116-117页
　　　　5.2.2 实验结果及分析第117-124页
　　5.3 道路表面重建实验及结果分析第124-126页
　　　　5.3.1 实验数据第124页
　　　　5.3.2 实验结果及分析第124-126页
　　5.4 本章小结第126-127页
第六章 总结与展望第127-131页
　　6.1 全文总结第127-129页
　　6.2 问题与展望第129-131页
参考文献第131-139页
攻读博士期间的科研与论文情况第139-140页
致谢第140-141页

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