海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理理論與技術(shù)

前言
第1章 緒論
1．1  三維激光掃描技術(shù)基礎(chǔ)
1．2  海量點(diǎn)云處理理論綜述
1．3  主要研究?jī)?nèi)容
第2章 海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理
2．1  點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取方案
2．1．1  基于地面三維激光掃描系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集
2．1．2  基于車載激光掃描系統(tǒng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集
2．1．3  基于機(jī)載激光掃描系統(tǒng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集
2．1．4  點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理
2．2  點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪方法
2．2．1  點(diǎn)云數(shù)據(jù)的種類
2．2．2  噪聲的分類
2．2．3  點(diǎn)云去噪算法
2．2．4  點(diǎn)云數(shù)據(jù)交互式去噪
2．3  點(diǎn)云空洞修補(bǔ)
2．3．1  點(diǎn)云空洞修補(bǔ)的研究背景
2．3．2  基于點(diǎn)云模型的空洞修補(bǔ)
2．3．3  基于網(wǎng)格模型的空洞修補(bǔ)
2．4  海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮算法
2．4．1  海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮的準(zhǔn)則
2．4．2  基于三角網(wǎng)格的點(diǎn)云壓縮
2．4．3  基于點(diǎn)云的壓縮算法
2．5  點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法研究
2．5．1  點(diǎn)云配準(zhǔn)定義
2．5．2  點(diǎn)云配準(zhǔn)研究現(xiàn)狀
2．5．3  基于特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
2．5．4  無(wú)特征的配準(zhǔn)算法
第3章 海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的重建方法
3．1  點(diǎn)云重建研究現(xiàn)狀
3．1．1  國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
3．1．2  現(xiàn)有表面重建算法的局限性
3．2  常用的點(diǎn)云重建算法介紹
3．3  特征提取的研究進(jìn)展
3．3．1  基于三角網(wǎng)格的特征提取方法
3．3．2  基于散亂點(diǎn)云的特征提取方法
3．4  基于特征的點(diǎn)云重建方法
3．4．1  特征點(diǎn)提取
3．4．2  特征線提取
3．4．3  特征線擬合
3．4．4  實(shí)例與分析
3．5  基于切片技術(shù)的點(diǎn)云重建方法
3．5．1  切片點(diǎn)云生成
3．5．2  特征點(diǎn)判斷
3．5．3  實(shí)驗(yàn)分析
第4章 點(diǎn)云數(shù)據(jù)及模型的質(zhì)量評(píng)價(jià)
4．1  地面激光掃描誤差分析
4．1．1  按誤差產(chǎn)生的性質(zhì)分類
4．1．2  按誤差產(chǎn)生的原因分類
4．2  外界因素產(chǎn)生的誤差分析
4．3  點(diǎn)云數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
4．3．1  點(diǎn)云數(shù)據(jù)的理論精度
4．3．2  點(diǎn)云數(shù)據(jù)的實(shí)際精度
4．4  點(diǎn)云配準(zhǔn)誤差傳播模型
4．4．1  點(diǎn)云配準(zhǔn)誤差傳播模型理論基礎(chǔ)
4．4．2  點(diǎn)云配準(zhǔn)的誤差傳播模型計(jì)算步驟
4．4．3  實(shí)驗(yàn)方案
4．5  三維模型的質(zhì)量評(píng)定方法
4．5．1  點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)位精度
4．5．2  球靶標(biāo)中心坐標(biāo)提取精度
4．5．3  特征線段的精度評(píng)價(jià)
4．5．4  平面模型精度評(píng)價(jià)
4．5．5  不同建模方法模型精度評(píng)價(jià)
第5章 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)介紹
5．1  點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀
5．1．1  多視點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)
5．1．2  點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪與壓縮
5．1．3  特征提取
5．1．4  構(gòu)建網(wǎng)格
5．1．5  曲面重構(gòu)
5．2  常用的點(diǎn)云處理軟件的介紹和實(shí)例操作
5．2．1  Geomagic Stladio軟件
5．2．2  Imageware軟件介紹
5．3  幾種常用的三維圖形庫(kù)介紹
5．3．1  OpenGL
5．3．2  Open Inventor
第6章 地面三維激光掃描儀在隧道監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用
6．1  隧道監(jiān)測(cè)的意義及現(xiàn)狀
6．1．1  地面三維激光掃描技術(shù)在隧道監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用
6．1．2  地面三維激光掃描技術(shù)在隧道監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中的應(yīng)用案例――挪威奧斯陸(Oslo)
附近的桑維卡(Sandvika)隧道監(jiān)測(cè)項(xiàng)目
6．2  隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理
6．2．1  隧道點(diǎn)云的獲取
6．2．2  隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理
6．3  基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的隧道形變分析方法
6．3．1  隧道點(diǎn)云中軸線擬合
6．3．2  斷面提取
6．3．3  形變分析
6．4  實(shí)例分析
6．4．1  數(shù)據(jù)采集與處理
6．4．2  中軸線生成
6．4．3  斷面提取
6．4．4  收斂分析
6．5  隧道點(diǎn)云的其他應(yīng)用
第7章 地面三維激光掃描儀在歷史建筑保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用
7．1  地面三維激光掃描技術(shù)在歷史建筑保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用及意義
7．1．1  研究歷史建筑數(shù)字仿真技術(shù)的意義
7．1．2  歷史建筑數(shù)字仿真技術(shù)的研究現(xiàn)狀
7．2  基于點(diǎn)云的優(yōu)秀歷史建筑數(shù)字化流程
7．2．1  建筑物的數(shù)字化流程
7．2．2  建筑物的數(shù)據(jù)采集
7．2．3  激光掃描數(shù)據(jù)的處理
7．2．4  表面模型的紋理映射
7．3  基于點(diǎn)云的優(yōu)秀歷史建筑建模實(shí)例
7．3．1  海量點(diǎn)云的建筑三維模型制作――以Geomagic studio12應(yīng)用為例
7．3．2  基于3D Maxl2建筑模型的優(yōu)化
第8章 地面三維激光掃描儀在大場(chǎng)景數(shù)字化領(lǐng)域的應(yīng)用
8．1  地面三維激光掃描技術(shù)在大場(chǎng)景數(shù)字化領(lǐng)域的應(yīng)用及意義
8．1．1  地面三維激光掃描技術(shù)在故宮古建筑測(cè)繪中的應(yīng)用
8．1．2  地面三維激光掃描技術(shù)在圓明園復(fù)原中的應(yīng)用
8．1．3  地面三維激光掃描技術(shù)在獅身人面像中的應(yīng)用
8．1．4  地面三維激光掃描技術(shù)在馬丘比丘遺跡中的應(yīng)用
8．2  基于多技術(shù)融合的大場(chǎng)景數(shù)字化數(shù)據(jù)采集
8．2．1  大場(chǎng)景數(shù)字化數(shù)據(jù)采集的常用方法
8．2．2  多傳感器集成系統(tǒng)
8．2．3  多技術(shù)融合的大場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集實(shí)例
8．3  大場(chǎng)景中的景觀制作
8．3．1  概述
8．3．2  自然景觀的制作
8．3．3  人造景觀的制作
8．4  基于點(diǎn)云的大場(chǎng)景數(shù)字化實(shí)例
8．4．1  數(shù)據(jù)采集
8．4．2  點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
8．4．3  模型制作及優(yōu)化
8．4．4  樹木等景觀制作
8．4．5  3ds Max中的處理
參考文獻(xiàn)