第1章 绪论 1
1.1 概述 3
1.2 国内外研究现状及趋势 5
1.2.1 建筑物模型三维重建概述 6
1.2.2 基于影像点云的建筑物场景三维重建 7
1.2.3 基于LiDAR点云的建筑物提取和三维重建 11
1.2.4 融合影像和LiDAR点云的建筑物提取和三维重建 21
1.2.5 小结 24
1.3 本书主要研究内容 26
1.3.1 基于线元分割的建筑物快速检测 27
1.3.2 基于RANSAC及层次拓扑图的建筑物三维重建 28
1.3.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法 29
1.4 本书的组织结构 30
第2章 基于线元分割的建筑物快速检测 33
2.1 基于交叉线元分割的平面提取 35
2.1.1 点的规则格网索引 35
2.1.2 道格拉斯分割 36
2.1.3 种子线的选择 37
2.1.4 区域增长 38
2.1.5 结果与分析 39
2.2 非平面点的分割 41
2.2.1 Meanshift点云分割 41
2.2.2 部分非平面点分割结果 44
2.2.3 结果与分析 44
2.3 面向对象分类的初始建筑物的提取 45
2.3.1 基于图割的平面分类 45
2.3.2 结果与分析 51
2.4 多特征的建筑物提取优化 52
2.4.1 特征提取 52
2.4.2 建筑物的精确提取 57
2.4.3 结果与分析 59
2.5 本章小结 62
第3章 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建 63
3.1 基于加权随机采样一致性的屋顶面片分割 65
3.1.1 随机采样一致性算法的原理 65
3.1.2 基于随机采样一致性的屋顶面片分割算法 67
3.1.3 改进的加权随机采样一致性算法 75
3.1.4 面片分割试验与分析 83
3.1.5 小结 96
3.2 模型关键特征检测与规则化 97
3.2.1 模型关键特征检测 97
3.2.2 边界规则化与整体调整 104
3.2.3 小结 108
3.3 基于层次拓扑树的渐进式屋顶拓扑构建 109
3.3.1 面片拓扑图的原理 109
3.3.2 基于拓扑图的屋顶拓扑识别及其困难 111
3.3.3 层次拓扑树的原理及构建 114
3.3.4 结果与分析 124
3.3.5 小结 128
3.4 实体模型生成与完整性检测 128
3.4.1 模型缺陷及现有改正方法 129
3.4.2 基于模型完整性的缺陷检测与修复 130
3.4.3 模型重建结果与精度分析 136
3.4.4 小结 145
3.5 本章小结 146
第4章 基于图割及全局优化的建筑物三维重建 147
4.1 图割优化的理论基础 149
4.1.1 概述 149
4.1.2 图割理论基础 149
4.1.3 图割多标号优化原理 154
4.1.4 小结 160
4.2 基于图割多标号优化的建筑物LiDAR点云面片分割 160
4.2.1 概述 160
4.2.2 基于图割全局优化的多平面模型拟合 163
4.2.3 基于图割多标号优化的建筑物面片分割 165
4.2.4 结果与分析 168
4.2.5 小结 180
4.3 基于建筑物面片和复形结构的三维空间划分 180
4.3.1 概述 180
4.3.2 二叉空间划分空间二分算法 182
4.3.3 复形与空间划分 184
4.3.4 基于建筑物分割面片的点云三维空间划分 187
4.3.5 结果与分析 189
4.3.6 小结 192
4.4 基于图割二值标号的建筑物LiDAR点云三维重建 193
4.4.1 概述 193
4.4.2 基于图割二值标号的建筑物点云三维重建 195
4.4.3 结果与分析 203
4.4.4 小结 212
4.5 本章小结 213
第5章 结论与展望 215
5.1 结论 217
5.1.1 基于线元分割的建筑物快速检测 217
5.1.2 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建 217
5.1.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法 218
5.2 展望 219
5.2.1 基于深度学习的整体认知 219
5.2.2 结合影像的细节结构识别 220
参考文献 221 2100433B
基于等高线簇分析的复杂建筑物模型重建方法
基于LiDAR数据的建筑物自动提取方法的比较
基于BSP树集成LiDAR和影像数据的复杂建筑物模型提取项目摘要