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城市典型地物点云配准与要素提取

作译者：李鹏

出版时间：2024-01 千字数：207 版次：01-01 页数：196

开本：16开装帧： I S B N ：9787121469336

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纸质书定价：￥88.0

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目    录
第1章  激光点云数据处理概论	1
1.1  激光雷达与点云数据处理	1
1.2  激光点云技术数据处理的应用	4
1.2.1  测绘工程	4
1.2.2  导航定位	6
1.2.3  文物古迹保护	7
1.2.4  电力线巡检	8
1.2.5  地质灾害应急	8
1.2.6  海洋工程	9
1.2.7  农林资源调查	10
1.2.8  城市规划与设计	11
1.3  点云配准与要素提取研究内容	12
1.3.1  点云数据自动配准	12
1.3.2  城市道路要素提取	16
1.3.3  城市树木提取	18
第2章  激光点云数据处理基本理论	21
2.1  点云数据结构	21
2.1.1  KD树	22
2.1.2  八叉树	26
2.1.3  两种数据结构的对比分析	27
2.2  点云特征描述	28
2.2.1  法向量	28
2.2.2  曲率	31
2.2.3  点特征直方图与快速点特征直方图	33
2.3  点云配准	38
2.3.1  点云配准的转换模型	38
2.3.2  刚体变换参数求解	39
2.3.3  ICP算法基本原理	41
2.4  点云分割	42
2.4.1  区域增长法	43
2.4.2  空间聚类法	44
第3章  ICP算法分析	46
3.1  ICP算法概述	46
3.2  ICP算法影响因素	47
3.3  ICP算法评价准则	50
3.3.1  算法数据说明	50
3.3.2  数据预处理	52
3.3.3  评价准则	55
3.4  ICP算法评价结果	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  总体评价	72
第4章  基于初始4点对的点云配准方法	74
4.1  特征点提取	76
4.1.1  基于FPFH值的点特征描述	76
4.1.2  基于FPFH的特征点提取	79
4.2  基于FIPP算法的同名点对搜索	84
4.2.1  生成初始随机点	86
4.2.2  选取初始4点对	86
4.2.3  构建候选点集	87
4.2.4  同名点对	88
4.3  刚体变换矩阵求解	89
4.4  基于初始4点对的结果分析	92
4.4.1  配准结果	92
4.4.2  效率和精度评估	97
4.4.3  与其他配准方法的对比分析	99
第5章  特征描述优化的颜色信息点云快速配准	101
5.1  基于颜色信息的候选点集	102
5.1.1  具有相同颜色的点信息统计	102
5.1.2  颜色滤波	104
5.1.3  两个点集中具有相同颜色的点	105
5.1.4  具有RGB颜色容差的候选点集构建	106
5.2  RGB点云配准	109
5.2.1  基于改进FIPP算法的同名点搜索	109
5.2.2  基于ICP算法的局部配准	110
5.3  基于颜色信息特征的配准结果分析	110
5.3.1  配准过程	111
5.3.2  参数影响	114
5.3.3  与FPFH特征值的对比分析	119
5.3.4  本章结论	121
第6章  基于区域增长法的城市道路自动提取	123
6.1  城市道路自动提取概述	123
6.2  城市道路自动提取算法	124
6.2.1  初始种子点选取	125
6.2.2  增长条件判定	126
6.2.3  新种子点的选取	128
6.2.4  不连续道路处理方法	129
6.2.5  邻域点搜索策略	131
6.3  城市道路自动提取评价准则	131
6.3.1  城市点云数据集	132
6.3.2  地面真值	135
6.3.3  精度评估方法	135
6.4  区域增长法城市道路自动提取结果	137
6.4.1  提取结果	137
6.4.2  精度对比分析	138
6.4.3  参数影响的稳定性	142
第7章  基于体素分层的城市行道树提取	147
7.1  城市行道树提取概述	147
7.2  行道树点云数据粗分类	148
7.2.1  离群点剔除	148
7.2.2  地面点分离	150
7.2.3  点云聚类	151
7.2.4  候选点簇构建	152
7.3  行道树精细提取	153
7.3.1  基本思想	153
7.3.2  点云体素化	154
7.3.3  精细提取算法	155
7.4  基于体素分层的行道树提取分析	160
7.4.1  实验结果	161
7.4.2  参数分析	162
7.4.3  精度分析	165
本书结束语	167
参考文献	170

前    言
随着激光扫描技术的发展成熟，三维激光点云数据由于精度高、获取速度快的优点，越来越广泛地用于城市规划、建设、管理等工作中。然而，点云数据的处理、利用也存在噪声干扰性高、单次采集区域有限、识别算法复杂等缺点，这给研究带来一定的难度。如何针对点云数据的局限性，解决点云数据的快速拼接以及城市地物要素自动提取，是目前点云数据研究的重要课题。本书从城市典型地物的点云数据配准与要素提取两个环节入手，在解决集效率与精度于一体的点云数据配准的基础上，通过点云精细特征表达来充分挖掘潜在的点云信息，实现基于MLS数据的城市道路和行道树的高精度提取。
全书共7章。第1章为概论，介绍激光点云技术数据处理及其应用，并简单介绍本书的核心内容；第2章介绍激光点云数据处理基本理论，包括点云数据结构、点云特征描述、点云配准、点云分割等内容；第3章针对ICP算法的优缺点，重点分析算法的评价准则和评价结果；第4章提出一种基于初始4点对（FIPP）的点云配准方法；第5章提出一种基于点云颜色信息的快速配准方法；第6章提出一种基于区域增长法的城市道路自动提取方法；第7章提出一种基于体素分层的城市行道树提取方法。
本书适合地理信息科学、测绘工程、导航工程、信息技术等专业作为课程学习参考资料，也可为相关科研工作者提供基础数据和研究思路。
书中图片出书时以单色印刷，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu. com.cn）下载彩色图片。
由于作者水平有限，谬误、不当及疏漏之处在所难免。当前，激光点云数据处理技术处于迅速发展阶段，虽然我们力求与时俱进，反映该领域中的最新成果，但未必如愿。真诚希望广大读者批评指正。
感谢安徽省高校自然科学研究项目“多源激光点云融合下城市建筑物几何重建”（KJ2021A1077）、“众源数据协同的江淮丘陵地区塘坝系统识别与多尺度分析”（KJ2021A1084），以及滁州学院自然科学研究重点项目“基于MLS的城市地理要素提取技术研究”（2022XJ2D03）对本书出版工作的资助。

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