基于地面LiDAR点云的空间对象表面重建及其多分辨率表达

第1章 绪论　1.1 LiDAR与城市信息化　1.2 LiDAR技术的发展现状　1.2.1 国内LiDAR技术发展现状　1.2.2 国外LiDAR技术发展现状　1.3 LiDAR数据后处理所面临的问题　1.4 本书主要研究内容　1.4.1 本书主要内容　1.4.2 本书结构第2章 地面LiDAR点云数据预处理　2.1 引言　2.2 重采样　2.2.1 原始LiDAR点云数据的重采样　2.2.2 基于八叉树的多测站数据融合的重采样　2.2.3 实例　2.3 基于稳健双边滤波算子的点云数据去噪　2.3.1 稳健估计　2.3.2 拓扑k—邻域　2.3.3 几何属性分析与计算　2.3.4 双边滤波算子　2.3.5 实验与分析　2.4 本章小结第3章 基于地面LiDAR点云的空间对象表面重建　3.1 引言　3.2 采样　3.3 术语及假设　3.4 基于点云的空间对象无约束表面重建　3.4.1 顶点类型划分　3.4.2 k—邻域　3.4.3 切平面拟合　3.4.4 法向一致化处理　3.4.5 坐标系统转换　3.4.6 顶点选择　3.4.7 Delaunay三角剖分　3.4.8 实例　3.5 基于曲率极值与最小生成树的点云特征提取　3.5.1 算法分类　3.5.2 基于曲率极值法的特征采样点提取　3.5.3 基于最小生成树的特征线生成　3.5.4 最小生成树裁剪　3.5.5 实例　3.6 基于特征约束的空间对象表面重建　3.6.1 可见性判别　3.6.2 顶点选择　3.6.3 法向一致化　3.6.4 算法流程　3.6.5 实例　3.7 分析　3.8 本章小结第4章 三维表面模型的多分辨率表达　4.1 引言　4.2 表面模型质量指标　4.3 已有方法的分类表述　4.3.1 误差度量准则　4.3.2 简化算子　4.4 基于边折叠算子及二次误差准则的LOD模型构建算法　4.4.1 基本定义　4.4.2 二次误差　4.4.3 边折叠代价　4.4.4 半空间测试　4.4.5 算法流程　4.4.6 实例与分析　4.5 本章小结第5章 自适应视相关LOD模型的动态构建　5.1 引言　5.2 三维表面模型的渐进格网表示法　5.3 可见性判别　5.3.1 视锥　5.3.2 法向椎　5.3.3 包络球　5.3.4 可见性判别算法的实现　5.4 自适应视相关LOD模型的动态构建及其实施更新　5.4.1 预处理　5.4.2 视相关LOD模型的动态构建　5.4.3 视相关L0D模型的实时更新　5.5 实验与分析　5.5.1 时间复杂度　5.5.2 空间复杂度　5.6 本章小结第6章 基于三角条带的三维表面模型编码　6.1 引言　6.2 三角条带表示法　6.3 算法描述　6.3.1 对偶图节点的类型划分　6.3.2 条带化　6.4 实验与分析　6.5 本章小结第7章 结论与展望　7.1 结论　7.2 展望参考文献

　　本书针对数字城市建设中地理实体表面LiDAR点云密度分布极其不均、数据盲区无处不在、点云数据呈现出“海量”特性的特点，设计并实现了一种基于Delaunay规则的三维表面拓扑重建算法。通过将三维空间中的离散采样点投影至局部拟合切平面上，并对其实施2dDelaunay约束三角剖分处理，根据剖分结果确定采样点相互间的拓扑邻接关系，进而实现表面模型。的构建。通过降维处理，使得算法可以有效处理具备“海量”特性的点云数据；并且，算法在表面重建过程中可以有效地检测不充分采样区域以及采样表面的边界部分，适用于开闭两种类型表面的重建。　　针对地面LiDAR技术应用于数字城市建设中所面临的数据量大，采样点密度分布不均，数据盲区随处可见的问题，王永波编著的《基于地面LiDAR点云的空间对象表面重建及其多分辨率表达》以全面、真实、准确地再现地理空间实体及其环境信息作为目标，以“海量”LiDAR点云作为研究对象，对地面LiDAR点云数据后处理过程中所涉及的关键技术问题进行了深入探讨，分别从LiDAR点云数据的预处理、三维表面拓扑重建、三维表面模型的多分辨率表达以及三维表面模型的条带化编码等方面入手，在现有研究的基础之上，针对各类方法的缺点与不足以及LiDAR点云在数字城市建设中的特点，提出了相应的算法实现思路并予以编程实现，使之更加适合数字城市建设中地理空间实体及其环境信息的数字化重建，建立了LiDAR技术在数字城市建设应用中的技术路线，并为相应的数据后处理提供了相应的理论依据和实现思路。　　《基于地面LiDAR点云的空间对象表面重建及其多分辨率表达》可供从事三维数据采集与处理方面研究的高校及研究所的师生、研究人员和工程技术人员参考使用。