机载LiDAR与影像结合的建筑物检测及其轮廓精化方法研究



机载LiDAR与影像结合的建筑物检测及其轮廓精化方法研究

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机载LiDAR与影像结合的建筑物检测及其轮廓精化方法研究

论文目录
摘要	第11-15页
ABSTRACT	第15-18页
1 绪论	第18-37页
1.1 研究目的和意义	第18-20页
1.2 国内外的研究现状与发展趋势	第20-33页
1.2.1 LiDAR点云滤波	第21-28页
1.2.2 建筑物检测	第28-32页
1.2.3 发展趋势	第32-33页
1.3 研究内容	第33-34页
1.4 研究方案	第34-37页
2 多点改进的渐近加密三角网滤波方法	第37-66页
2.1 城区地形特点分析	第37-40页
2.2 经典渐进加密三角网滤波	第40-42页
2.2.1 算法原理	第40-42页
2.2.2 存在的不足	第42页
2.3 置信区间估计理论辅助的种子点优化选择	第42-48页
2.3.1 区间估计理论的应用	第44-45页
2.3.2 种子点优化策略	第45-48页
2.4 基于规则约束的陡坎地形检测	第48-50页
2.5 面向斜坡地形的“两步式”滤波	第50-52页
2.6 试验与分析	第52-64页
2.6.1 算法流程	第52-53页
2.6.2 数据准备	第53-56页
2.6.3 定量评价与比较方法	第56-57页
2.6.4 结果分析	第57-64页
2.7 本章小结	第64-66页
3 平面特征约束的LiDAR建筑物检测方法	第66-100页
3.1 离散点云数据的空间索引方法	第67-70页
3.1.1 常用的点云数据索引方法	第67-69页
3.1.2 基于KD树的点云数据索引方法	第69-70页
3.2 基于奇异值分解的平面特征检测	第70-76页
3.2.1 基于奇异值分解的平面拟合	第71-72页
3.2.2 平面检测的策略选择	第72-76页
3.3 平面面片的合并、增长和聚类	第76-82页
3.3.1 面片合并	第76-78页
3.3.2 面片区域增长	第78-80页
3.3.3 面片的筛选和聚类	第80-82页
3.4 建筑物点云的轮廓提取	第82-85页
3.4.1 现有的建筑物点云轮廓提取算法	第82-83页
3.4.2 基于Alpha Shapes算法的点云轮廓提取	第83-85页
3.5 试验与分析	第85-99页
3.5.1 算法流程	第85-86页
3.5.2 数据准备	第86-88页
3.5.3 定量评价与比较方法	第88-89页
3.5.4 结果分析	第89-99页
3.6 本章小结	第99-100页
4 航空影像辅助的建筑物轮廓精化方法	第100-131页
4.1 对现有LiDAR屋顶轮廓精化方法的分析	第101-105页
4.2 Snake模型简述	第105-108页
4.2.1 模型基本理论	第105-106页
4.2.2 主要应用背景	第106-108页
4.3 基于多视影像的物方精化策略	第108-110页
4.4 改进Snake模型中能量函数的构建	第110-113页
4.4.1 内部能量函数	第110-111页
4.4.2 外部能量函数	第111-113页
4.5 改进Snake模型的收敛策略	第113-115页
4.6 试验与分析	第115-130页
4.6.1 算法流程	第115-116页
4.6.2 数据准备	第116-117页
4.6.3 试验结果	第117-126页
4.6.4 精化过程中的不确定性分析	第126-130页
4.7 本章小结	第130-131页
5 总结与展望	第131-134页
5.1 主要工作与创新	第131-133页
5.2 待进一步解决和研究的问题	第133-134页
参考文献	第134-144页
攻读博士学位期间发表的论文与科研情况	第144-146页
1 发表论文	第144-145页
2 科研项目	第145页
3 获奖情况	第145-146页
致谢	第146-147页

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