目 錄
第1章 激光點云數據處理概論 1
1.1 激光雷達與點云數據處理 1
1.2 激光點云技術數據處理的應用 4
1.2.1 測繪工程 4
1.2.2 導航定位 6
1.2.3 文物古跡保護 7
1.2.4 電力線巡檢 8
1.2.5 地質災害應急 8
1.2.6 海洋工程 9
1.2.7 農林資源調查 10
1.2.8 城市規(guī)劃與設計 11
1.3 點云配準與要素提取研究內容 12
1.3.1 點云數據自動配準 12
1.3.2 城市道路要素提取 16
1.3.3 城市樹木提取 18
第2章 激光點云數據處理基本理論 21
2.1 點云數據結構 21
2.1.1 KD樹 22
2.1.2 八叉樹 26
2.1.3 兩種數據結構的對比分析 27
2.2 點云特征描述 28
2.2.1 法向量 28
2.2.2 曲率 31
2.2.3 點特征直方圖與快速點特征直方圖 33
2.3 點云配準 38
2.3.1 點云配準的轉換模型 38
2.3.2 剛體變換參數求解 39
2.3.3 ICP算法基本原理 41
2.4 點云分割 42
2.4.1 區(qū)域增長法 43
2.4.2 空間聚類法 44
第3章 ICP算法分析 46
3.1 ICP算法概述 46
3.2 ICP算法影響因素 47
3.3 ICP算法評價準則 50
3.3.1 算法數據說明 50
3.3.2 數據預處理 52
3.3.3 評價準則 55
3.4 ICP算法評價結果 57
3.4.1 ICP算法有效性分析 57
3.4.2 ICP算法精度分析 69
3.4.3 ICP算法效率分析 70
3.4.4 總體評價 72
第4章 基于初始4點對的點云配準方法 74
4.1 特征點提取 76
4.1.1 基于FPFH值的點特征描述 76
4.1.2 基于FPFH的特征點提取 79
4.2 基于FIPP算法的同名點對搜索 84
4.2.1 生成初始隨機點 86
4.2.2 選取初始4點對 86
4.2.3 構建候選點集 87
4.2.4 同名點對 88
4.3 剛體變換矩陣求解 89
4.4 基于初始4點對的結果分析 92
4.4.1 配準結果 92
4.4.2 效率和精度評估 97
4.4.3 與其他配準方法的對比分析 99
第5章 特征描述優(yōu)化的顏色信息點云快速配準 101
5.1 基于顏色信息的候選點集 102
5.1.1 具有相同顏色的點信息統(tǒng)計 102
5.1.2 顏色濾波 104
5.1.3 兩個點集中具有相同顏色的點 105
5.1.4 具有RGB顏色容差的候選點集構建 106
5.2 RGB點云配準 109
5.2.1 基于改進FIPP算法的同名點搜索 109
5.2.2 基于ICP算法的局部配準 110
5.3 基于顏色信息特征的配準結果分析 110
5.3.1 配準過程 111
5.3.2 參數影響 114
5.3.3 與FPFH特征值的對比分析 119
5.3.4 本章結論 121
第6章 基于區(qū)域增長法的城市道路自動提取 123
6.1 城市道路自動提取概述 123
6.2 城市道路自動提取算法 124
6.2.1 初始種子點選取 125
6.2.2 增長條件判定 126
6.2.3 新種子點的選取 128
6.2.4 不連續(xù)道路處理方法 129
6.2.5 鄰域點搜索策略 131
6.3 城市道路自動提取評價準則 131
6.3.1 城市點云數據集 132
6.3.2 地面真值 135
6.3.3 精度評估方法 135
6.4 區(qū)域增長法城市道路自動提取結果 137
6.4.1 提取結果 137
6.4.2 精度對比分析 138
6.4.3 參數影響的穩(wěn)定性 142
第7章 基于體素分層的城市行道樹提取 147
7.1 城市行道樹提取概述 147
7.2 行道樹點云數據粗分類 148
7.2.1 離群點剔除 148
7.2.2 地面點分離 150
7.2.3 點云聚類 151
7.2.4 候選點簇構建 152
7.3 行道樹精細提取 153
7.3.1 基本思想 153
7.3.2 點云體素化 154
7.3.3 精細提取算法 155
7.4 基于體素分層的行道樹提取分析 160
7.4.1 實驗結果 161
7.4.2 參數分析 162
7.4.3 精度分析 165
本書結束語 167
參考文獻 170