书籍详情
海量点云数据处理理论与技术
作者：程效军，贾东峰，程小龙 著
出版社：同济大学出版社
出版时间：2014-05-01
ISBN：9787560854809
定价：¥45.00
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内容简介
程效军、贾东峰、程小龙编著的《海量点云数据处理理论与技术》共分8章。第1章绪论，简要介绍海量点云处理技术的基础理论、方法以及主要内容。第2章介绍海量点云数据的预处理，包括点云数据的获取方案，点云的去噪、压缩、配准方法，以及点云空洞的插值方法。第3章介绍海量点云数据的重建方法，系统介绍常用的点云重建算法与特点，并详细介绍基于特征和基于切片的点云重建方法。第4章介绍点云数据及模型的质量评价，从理论和实际两方面对点云质量进行分析，总结点云配准过程中的误差传播模型，系统地归纳三维模型的质量评定方法。第5章介绍点云数据处理技术，详细介绍国内外常用的海量点云数据处理软件以及三维图像库。第6章介绍地面三维激光扫描仪在隧道监测领域的应用，系统介绍基于三维激光扫描技术的隧道点云数据获取、处理及变形分析方法。第7章介绍地面三维激光扫描仪在历史建筑保护领域的应用，详细阐述基于点云的优秀历史建筑数字化建模流程和方法。第8章介绍地面三维激光扫描仪在大场景数字化领域的应用，详细介绍大场景的数据采集方案、模型及景观制作方法，并通过实例介绍基于点云的大场景数字化建模方法。《海量点云数据处理理论与技术》可供测绘领域与智慧城市的管理者、研究人员、技术人员参考学习，也可供高等院校相关专业的本科生、研究生参考阅读。特别适合从事海量点云数据研究的科研人员以及相关高等院校的师生参考。
作者简介
暂缺《海量点云数据处理理论与技术》作者简介
目录
前言
第1章 绪论
1．1 三维激光扫描技术基础
1．2 海量点云处理理论综述
1．3 主要研究内容
第2章 海量点云数据的预处理
2．1 点云数据的获取方案
2．1．1 基于地面三维激光扫描系统的数据采集
2．1．2 基于车载激光扫描系统的点云数据采集
2．1．3 基于机载激光扫描系统的点云数据采集
2．1．4 点云数据的预处理
2．2 点云数据去噪方法
2．2．1 点云数据的种类
2．2．2 噪声的分类
2．2．3 点云去噪算法
2．2．4 点云数据交互式去噪
2．3 点云空洞修补
2．3．1 点云空洞修补的研究背景
2．3．2 基于点云模型的空洞修补
2．3．3 基于网格模型的空洞修补
2．4 海量点云数据压缩算法
2．4．1 海量点云数据压缩的准则
2．4．2 基于三角网格的点云压缩
2．4．3 基于点云的压缩算法
2．5 点云数据配准方法研究
2．5．1 点云配准定义
2．5．2 点云配准研究现状
2．5．3 基于特征的点云配准算法
2．5．4 无特征的配准算法
第3章 海量点云数据的重建方法
3．1 点云重建研究现状
3．1．1 国内外研究现状
3．1．2 现有表面重建算法的局限性
3．2 常用的点云重建算法介绍
3．3 特征提取的研究进展
3．3．1 基于三角网格的特征提取方法
3．3．2 基于散乱点云的特征提取方法
3．4 基于特征的点云重建方法
3．4．1 特征点提取
3．4．2 特征线提取
3．4．3 特征线拟合
3．4．4 实例与分析
3．5 基于切片技术的点云重建方法
3．5．1 切片点云生成
3．5．2 特征点判断
3．5．3 实验分析
第4章 点云数据及模型的质量评价
4．1 地面激光扫描误差分析
4．1．1 按误差产生的性质分类
4．1．2 按误差产生的原因分类
4．2 外界因素产生的误差分析
4．3 点云数据质量分析
4．3．1 点云数据的理论精度
4．3．2 点云数据的实际精度
4．4 点云配准误差传播模型
4．4．1 点云配准误差传播模型理论基础
4．4．2 点云配准的误差传播模型计算步骤
4．4．3 实验方案
4．5 三维模型的质量评定方法
4．5．1 点云数据点位精度
4．5．2 球靶标中心坐标提取精度
4．5．3 特征线段的精度评价
4．5．4 平面模型精度评价
4．5．5 不同建模方法模型精度评价
第5章 点云数据处理技术介绍
5．1 点云数据处理技术现状
5．1．1 多视点云数据配准
5．1．2 点云数据去噪与压缩
5．1．3 特征提取
5．1．4 构建网格
5．1．5 曲面重构
5．2 常用的点云处理软件的介绍和实例操作
5．2．1 Geomagic Stladio软件
5．2．2 Imageware软件介绍
5．3 几种常用的三维图形库介绍
5．3．1 OpenGL
5．3．2 Open Inventor
第6章 地面三维激光扫描仪在隧道监测领域的应用
6．1 隧道监测的意义及现状
6．1．1 地面三维激光扫描技术在隧道监测领域的应用
6．1．2 地面三维激光扫描技术在隧道监测项目中的应用案例――挪威奥斯陆(Oslo)
附近的桑维卡(Sandvika)隧道监测项目
6．2 隧道点云数据的获取及预处理
6．2．1 隧道点云的获取
6．2．2 隧道点云数据的预处理
6．3 基于点云数据的隧道形变分析方法
6．3．1 隧道点云中轴线拟合
6．3．2 断面提取
6．3．3 形变分析
6．4 实例分析
6．4．1 数据采集与处理
6．4．2 中轴线生成
6．4．3 断面提取
6．4．4 收敛分析
6．5 隧道点云的其他应用
第7章 地面三维激光扫描仪在历史建筑保护领域的应用
7．1 地面三维激光扫描技术在历史建筑保护领域的应用及意义
7．1．1 研究历史建筑数字仿真技术的意义
7．1．2 历史建筑数字仿真技术的研究现状
7．2 基于点云的优秀历史建筑数字化流程
7．2．1 建筑物的数字化流程
7．2．2 建筑物的数据采集
7．2．3 激光扫描数据的处理
7．2．4 表面模型的纹理映射
7．3 基于点云的优秀历史建筑建模实例
7．3．1 海量点云的建筑三维模型制作――以Geomagic studio12应用为例
7．3．2 基于3D Maxl2建筑模型的优化
第8章 地面三维激光扫描仪在大场景数字化领域的应用
8．1 地面三维激光扫描技术在大场景数字化领域的应用及意义
8．1．1 地面三维激光扫描技术在故宫古建筑测绘中的应用
8．1．2 地面三维激光扫描技术在圆明园复原中的应用
8．1．3 地面三维激光扫描技术在狮身人面像中的应用
8．1．4 地面三维激光扫描技术在马丘比丘遗迹中的应用
8．2 基于多技术融合的大场景数字化数据采集
8．2．1 大场景数字化数据采集的常用方法
8．2．2 多传感器集成系统
8．2．3 多技术融合的大场景数据采集实例
8．3 大场景中的景观制作
8．3．1 概述
8．3．2 自然景观的制作
8．3．3 人造景观的制作
8．4 基于点云的大场景数字化实例
8．4．1 数据采集
8．4．2 点云数据预处理
8．4．3 模型制作及优化
8．4．4 树木等景观制作
8．4．5 3ds Max中的处理
参考文献
第1章 绪论
1．1 三维激光扫描技术基础
1．2 海量点云处理理论综述
1．3 主要研究内容
第2章 海量点云数据的预处理
2．1 点云数据的获取方案
2．1．1 基于地面三维激光扫描系统的数据采集
2．1．2 基于车载激光扫描系统的点云数据采集
2．1．3 基于机载激光扫描系统的点云数据采集
2．1．4 点云数据的预处理
2．2 点云数据去噪方法
2．2．1 点云数据的种类
2．2．2 噪声的分类
2．2．3 点云去噪算法
2．2．4 点云数据交互式去噪
2．3 点云空洞修补
2．3．1 点云空洞修补的研究背景
2．3．2 基于点云模型的空洞修补
2．3．3 基于网格模型的空洞修补
2．4 海量点云数据压缩算法
2．4．1 海量点云数据压缩的准则
2．4．2 基于三角网格的点云压缩
2．4．3 基于点云的压缩算法
2．5 点云数据配准方法研究
2．5．1 点云配准定义
2．5．2 点云配准研究现状
2．5．3 基于特征的点云配准算法
2．5．4 无特征的配准算法
第3章 海量点云数据的重建方法
3．1 点云重建研究现状
3．1．1 国内外研究现状
3．1．2 现有表面重建算法的局限性
3．2 常用的点云重建算法介绍
3．3 特征提取的研究进展
3．3．1 基于三角网格的特征提取方法
3．3．2 基于散乱点云的特征提取方法
3．4 基于特征的点云重建方法
3．4．1 特征点提取
3．4．2 特征线提取
3．4．3 特征线拟合
3．4．4 实例与分析
3．5 基于切片技术的点云重建方法
3．5．1 切片点云生成
3．5．2 特征点判断
3．5．3 实验分析
第4章 点云数据及模型的质量评价
4．1 地面激光扫描误差分析
4．1．1 按误差产生的性质分类
4．1．2 按误差产生的原因分类
4．2 外界因素产生的误差分析
4．3 点云数据质量分析
4．3．1 点云数据的理论精度
4．3．2 点云数据的实际精度
4．4 点云配准误差传播模型
4．4．1 点云配准误差传播模型理论基础
4．4．2 点云配准的误差传播模型计算步骤
4．4．3 实验方案
4．5 三维模型的质量评定方法
4．5．1 点云数据点位精度
4．5．2 球靶标中心坐标提取精度
4．5．3 特征线段的精度评价
4．5．4 平面模型精度评价
4．5．5 不同建模方法模型精度评价
第5章 点云数据处理技术介绍
5．1 点云数据处理技术现状
5．1．1 多视点云数据配准
5．1．2 点云数据去噪与压缩
5．1．3 特征提取
5．1．4 构建网格
5．1．5 曲面重构
5．2 常用的点云处理软件的介绍和实例操作
5．2．1 Geomagic Stladio软件
5．2．2 Imageware软件介绍
5．3 几种常用的三维图形库介绍
5．3．1 OpenGL
5．3．2 Open Inventor
第6章 地面三维激光扫描仪在隧道监测领域的应用
6．1 隧道监测的意义及现状
6．1．1 地面三维激光扫描技术在隧道监测领域的应用
6．1．2 地面三维激光扫描技术在隧道监测项目中的应用案例――挪威奥斯陆(Oslo)
附近的桑维卡(Sandvika)隧道监测项目
6．2 隧道点云数据的获取及预处理
6．2．1 隧道点云的获取
6．2．2 隧道点云数据的预处理
6．3 基于点云数据的隧道形变分析方法
6．3．1 隧道点云中轴线拟合
6．3．2 断面提取
6．3．3 形变分析
6．4 实例分析
6．4．1 数据采集与处理
6．4．2 中轴线生成
6．4．3 断面提取
6．4．4 收敛分析
6．5 隧道点云的其他应用
第7章 地面三维激光扫描仪在历史建筑保护领域的应用
7．1 地面三维激光扫描技术在历史建筑保护领域的应用及意义
7．1．1 研究历史建筑数字仿真技术的意义
7．1．2 历史建筑数字仿真技术的研究现状
7．2 基于点云的优秀历史建筑数字化流程
7．2．1 建筑物的数字化流程
7．2．2 建筑物的数据采集
7．2．3 激光扫描数据的处理
7．2．4 表面模型的纹理映射
7．3 基于点云的优秀历史建筑建模实例
7．3．1 海量点云的建筑三维模型制作――以Geomagic studio12应用为例
7．3．2 基于3D Maxl2建筑模型的优化
第8章 地面三维激光扫描仪在大场景数字化领域的应用
8．1 地面三维激光扫描技术在大场景数字化领域的应用及意义
8．1．1 地面三维激光扫描技术在故宫古建筑测绘中的应用
8．1．2 地面三维激光扫描技术在圆明园复原中的应用
8．1．3 地面三维激光扫描技术在狮身人面像中的应用
8．1．4 地面三维激光扫描技术在马丘比丘遗迹中的应用
8．2 基于多技术融合的大场景数字化数据采集
8．2．1 大场景数字化数据采集的常用方法
8．2．2 多传感器集成系统
8．2．3 多技术融合的大场景数据采集实例
8．3 大场景中的景观制作
8．3．1 概述
8．3．2 自然景观的制作
8．3．3 人造景观的制作
8．4 基于点云的大场景数字化实例
8．4．1 数据采集
8．4．2 点云数据预处理
8．4．3 模型制作及优化
8．4．4 树木等景观制作
8．4．5 3ds Max中的处理
参考文献
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