车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取

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车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取

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车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取

论文目录
摘要	第1-8页
abstract	第8-13页
第1章绪论	第13-29页
· 研究背景	第13-16页
· 数字城市模型信息采集	第13-15页
· 车载LiDAR应用与数据处理难点	第15-16页
· 车载LiDAR数据后处理研究现状	第16-26页
· 车载LiDAR系统研发进展	第16-19页
· 点云索引构建	第19-20页
· 点云滤波和地物自动分类	第20-23页
· 点云分割与建筑物立面信息自动提取	第23-26页
· 研究目标与内容	第26-27页
· 论文结构	第27-29页
第2章车载LiDAR点云空间数据索引的快速构建	第29-47页
· 点云空间数据索引	第29-31页
· 离散点云索引算法	第31-38页
· 二叉树索引	第31-34页
· 四叉树索引	第34-35页
· 线性八叉树索引	第35-36页
· 规则格网	第36-38页
· 基于3D规则格网和哈希表的线性八叉树索引	第38-41页
· 索引构建	第38-41页
· 3DGrid_Hash_Octree的临近点查找	第41页
· 试验与分析	第41-44页
· 试验数据	第41-42页
· 索引构建分析	第42-43页
· 邻域查找分析	第43-44页
· 3DGrid_Hash_Octree索引结构特点分析	第44页
· 本章小结	第44-47页
第3章地形自适应的车载LiDAR点云区域增长滤波	第47-71页
· 地形分析在LiDAR点云滤波中应用	第47-54页
· 地形分析在机载LiDAR滤波中的应用	第48-51页
· 地形分析在车载LiDAR滤波中的应用	第51-54页
· 地形自适应的点云滤波方法	第54-62页
· 粗差点剔除	第54-56页
· 疑似地面点提取	第56-58页
· 获取种子地面点	第58-59页
· 地形自适应区域增长滤波	第59-62页
· 试验过程与结果	第62-69页
· 试验数据	第62-63页
· 试验与分析	第63-65页
· 种子地面点提取结果	第65页
· 地形自适应滤波的滤波结果	第65-67页
· 试验结果分析	第67-69页
· 本章小结	第69-71页
第4章基于知识库的车载LiDAR点云地物自动分类	第71-89页
· 车载LiDAR地物分类方法	第72-74页
· 基于知识库的地物自动识别和分类	第74-78页
· 知识库相关特征类	第74-76页
· 不同地物的分类规则	第76-78页
· 算法实现	第78-80页
· 稀疏点移除	第78-79页
· 独立地物点云分割	第79-80页
· 基于知识库的地物自动分类	第80页
· 试验与分析	第80-86页
· 试验数据	第81页
· 稀疏点移除	第81-82页
· 独立地物分割和识别	第82-85页
· 试验结果分析	第85-86页
· 本章小结	第86-89页
第5章建筑物立面信息自动提取算法	第89-111页
· RANSAC建筑物立面提取算法与优化	第90-99页
· 算法原理	第90-91页
· 参数意义与确定规则	第91-94页
· 平面拟合	第94-97页
· 优化计算效率	第97页
· 算法实现	第97-99页
· RANSAC改进算法	第99-106页
· 过度分割平面合并	第99-101页
· 共面点与伪平面产生原因	第101-103页
· 共面点和伪平面判断	第103-104页
· 固定距离临近球辅助判断消除伪平面	第104-106页
· 试验与分析	第106-110页
· 试验数据	第106-107页
· 试验结果与分析	第107-110页
· 本章小结	第110-111页
结论	第111-113页
致谢	第113-115页
参考文献	第115-127页
附录1 车载LiDAR Data Post-Processing Software简介	第127-129页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果	第129-130页

本篇论文共130页，点击这进入下载页面。

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