本文關(guān)鍵詞：基于車載LIDAR系統(tǒng)的建筑物立面紋理映射，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：車載LIDAR系統(tǒng)作為一種新興的快速發(fā)展的地理信息獲取技術(shù),為三維城市甚至是智慧城市的構(gòu)建提供了新的技術(shù)手段,它可以快速并準(zhǔn)確的獲取數(shù)據(jù),從而成為諸多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。文章緊緊圍繞基于車載LIDAR系統(tǒng)在三維城市中建筑物立面紋理映射這一主題,詳細(xì)介紹了車載LIDAR系統(tǒng)的發(fā)展及建筑物紋理映射的研究現(xiàn)狀,闡述了美國(guó)天寶公司的Trimble MX2車載激光掃描系統(tǒng)的組成、基本原理及點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理流程,并基于MX2的測(cè)量數(shù)據(jù)研究了建筑物點(diǎn)云提取、CCD影像的獲取和處理、點(diǎn)云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)。本文主要的工作內(nèi)容如下:(1)闡述了車載激光掃描系統(tǒng)的組成和原理,點(diǎn)云坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換與影像的獲取,分析了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。介紹了現(xiàn)有建筑物立面紋理獲取的技術(shù),歸納和分析其中的問題。(2)在點(diǎn)云規(guī)則格網(wǎng)表達(dá)的特性上,提出了一種改進(jìn)的格網(wǎng)濾波算法,設(shè)置格網(wǎng)投影密度和高程差異兩個(gè)特征值,對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行提取,并通過實(shí)驗(yàn)證明該方法有效。(3)在影像處理中采用圖像學(xué)方法對(duì)CCD影像處理,對(duì)獲取的影像采用K-means聚類分析算法進(jìn)行聚類分割,并采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法使其邊緣更加細(xì)致和平滑,得到可以與點(diǎn)云數(shù)據(jù)相匹配的影像數(shù)據(jù);對(duì)于被樹木等遮擋物遮擋嚴(yán)重的特殊情況提出一種基于格網(wǎng)的色調(diào)值方法去除遮擋物。(4)介紹紋理重建即紋理映射的原理,利用車載LIDAR系統(tǒng)的POS數(shù)據(jù)和各個(gè)傳感器間的固定幾何關(guān)系建立影像與激光點(diǎn)云之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了激光點(diǎn)云和單片影像的配準(zhǔn)。通過實(shí)驗(yàn)表明能夠?qū)崿F(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的紋理映射。
【關(guān)鍵詞】：車載激光掃描系統(tǒng) 點(diǎn)云提取 立面紋理 紋理映射
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-22
• 1.1 課題的提出10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-20
• 1.2.1 車載LIDAR系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 建筑物立面紋理映射研究現(xiàn)狀14-20
• 1.3 研究?jī)?nèi)容20-21
• 1.4 技術(shù)路線21-22
• 2 TrimbleMX2車載LIDAR系統(tǒng)及數(shù)據(jù)處理22-32
• 2.1 Trimble MX2車載激光掃描系統(tǒng)組成22-26
• 2.1.1 定位定姿系統(tǒng)23-24
• 2.1.2 激光掃描系統(tǒng)24
• 2.1.3 全息影像系統(tǒng)24-25
• 2.1.4 操作控制系統(tǒng)25-26
• 2.2 MX2車載激光掃描原理26-28
• 2.2.1 激光掃描系統(tǒng)坐標(biāo)系介紹26-27
• 2.2.2 激光掃描系統(tǒng)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換27-28
• 2.3 MX2點(diǎn)云及影像處理流程28-29
• 2.4 車載點(diǎn)云數(shù)據(jù)及特點(diǎn)29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 3 點(diǎn)云的建筑物幾何框架重建32-44
• 3.1 引言32
• 3.2 點(diǎn)云濾波及分割原理介紹32-34
• 3.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的表達(dá)形式32-33
• 3.2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理33-34
• 3.2.3 點(diǎn)云濾波及分類34
• 3.3 改進(jìn)的格網(wǎng)法建筑物點(diǎn)云提取34-39
• 3.3.1 點(diǎn)云平面投影35-37
• 3.3.2 特征權(quán)值計(jì)算37-39
• 3.4 建筑物幾何框架模型重建39-40
• 3.4.1 面片拓?fù)潢P(guān)系39-40
• 3.4.2 幾何框架模型構(gòu)建40
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果40-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 4 立面紋理的提取與處理44-60
• 4.1 引言44
• 4.2 紋理信息的提取44-47
• 4.2.1 影像紋理搜索45-46
• 4.2.2 最佳影像的選取46-47
• 4.3 最佳影像的圖像學(xué)處理47-53
• 4.3.1 影像分割理論介紹47-49
• 4.3.2 基于K-means聚類分析的圖像分割49-52
• 4.3.3 形態(tài)學(xué)處理52-53
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果53-57
• 4.4.1 圖像分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果54-56
• 4.4.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理結(jié)果56-57
• 4.4.3 對(duì)比分析結(jié)果57
• 4.5 基于色調(diào)的遮擋物去除法57-59
• 4.6 本章小結(jié)59-60
• 5 紋理映射60-70
• 5.1 引言60
• 5.2 紋理重建原理60-66
• 5.2.1 空間轉(zhuǎn)換61-62
• 5.2.2 影像配準(zhǔn)62-66
• 5.3 三維模型紋理粘貼66
• 5.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)論66-67
• 5.5 精度分析67-68
• 5.6 本章小結(jié)68-70
• 6 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 總結(jié)70-71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 作者簡(jiǎn)歷76-78
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集78

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