基于地面LiDAR點云的空間對象表面重建及其多分辨率表達

第1章 緒論
　1.1 LiDAR與城市信息化
　1.2 LiDAR技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
　1.2.1 國內(nèi)LiDAR技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
　1.2.2 國外LiDAR技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
　1.3 LiDAR數(shù)據(jù)后處理所面臨的問題
　1.4 本書主要研究內(nèi)容
　1.4.1 本書主要內(nèi)容
　1.4.2 本書結(jié)構(gòu)
第2章 地面LiDAR點云數(shù)據(jù)預(yù)處理
　2.1 引言
　2.2 重采樣
　2.2.1 原始LiDAR點云數(shù)據(jù)的重采樣
　2.2.2 基于八叉樹的多測站數(shù)據(jù)融合的重采樣
　2.2.3 實例
　2.3 基于穩(wěn)健雙邊濾波算子的點云數(shù)據(jù)去噪
　2.3.1 穩(wěn)健估計
　2.3.2 拓撲k—鄰域
　2.3.3 幾何屬性分析與計算
　2.3.4 雙邊濾波算子
　2.3.5 實驗與分析
　2.4 本章小結(jié)
第3章 基于地面LiDAR點云的空間對象表面重建
　3.1 引言
　3.2 采樣
　3.3 術(shù)語及假設(shè)
　3.4 基于點云的空間對象無約束表面重建
　3.4.1 頂點類型劃分
　3.4.2 k—鄰域
　3.4.3 切平面擬合
　3.4.4 法向一致化處理
　3.4.5 坐標系統(tǒng)轉(zhuǎn)換
　3.4.6 頂點選擇
　3.4.7 Delaunay三角剖分
　3.4.8 實例
　3.5 基于曲率極值與最小生成樹的點云特征提取
　3.5.1 算法分類
　3.5.2 基于曲率極值法的特征采樣點提取
　3.5.3 基于最小生成樹的特征線生成
　3.5.4 最小生成樹裁剪
　3.5.5 實例
　3.6 基于特征約束的空間對象表面重建
　3.6.1 可見性判別
　3.6.2 頂點選擇
　3.6.3 法向一致化
　3.6.4 算法流程
　3.6.5 實例
　3.7 分析
　3.8 本章小結(jié)
第4章 三維表面模型的多分辨率表達
　4.1 引言
　4.2 表面模型質(zhì)量指標
　4.3 已有方法的分類表述
　4.3.1 誤差度量準則
　4.3.2 簡化算子
　4.4 基于邊折疊算子及二次誤差準則的LOD模型構(gòu)建算法
　4.4.1 基本定義
　4.4.2 二次誤差
　4.4.3 邊折疊代價
　4.4.4 半空間測試
　4.4.5 算法流程
　4.4.6 實例與分析
　4.5 本章小結(jié)
第5章 自適應(yīng)視相關(guān)LOD模型的動態(tài)構(gòu)建
　5.1 引言
　5.2 三維表面模型的漸進格網(wǎng)表示法
　5.3 可見性判別
　5.3.1 視錐
　5.3.2 法向椎
　5.3.3 包絡(luò)球
　5.3.4 可見性判別算法的實現(xiàn)
　5.4 自適應(yīng)視相關(guān)LOD模型的動態(tài)構(gòu)建及其實施更新
　5.4.1 預(yù)處理
　5.4.2 視相關(guān)LOD模型的動態(tài)構(gòu)建
　5.4.3 視相關(guān)L0D模型的實時更新
　5.5 實驗與分析
　5.5.1 時間復(fù)雜度
　5.5.2 空間復(fù)雜度
　5.6 本章小結(jié)
第6章 基于三角條帶的三維表面模型編碼
　6.1 引言
　6.2 三角條帶表示法
　6.3 算法描述
　6.3.1 對偶圖節(jié)點的類型劃分
　6.3.2 條帶化
　6.4 實驗與分析
　6.5 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
　7.1 結(jié)論
　7.2 展望
參考文獻