《基於機載LiDAR點雲的建築物三維模型重建》是2019年08月01日科學出版社出版的圖書，作者是江萬壽等。
基本介紹
- 書名：基於機載LiDAR點雲的建築物三維模型重建
- 作者：江萬壽等
- ISBN：9787030619488
- 頁數：6,232
- 定價：188.00元
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2019年08月01日
- 裝幀：平脊精裝
- 開本：B5
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書是“十二五”973項目“高解析度遙感數據精處理和空間信息智慧型轉化的理論與方法”課題四“高解析度遙感影像的自然地表與人工地物三維重建”的部分研究成果總結，內容涉及機載LiDAR點雲中建築物的快速檢測、建築物點雲的面片提取、建築物拓撲重建與修正等建築物三維模型重建相關的關鍵技術。本書既有對傳統方法（如基於交叉線元的建築物點快速提取、面向點雲分割的加權RANSAC方法）的改進，也有自主創新的全新方法（如基於多標記最佳化的點雲分割方法和基於空間切分圖割最佳化的拓撲重建方法）。
圖書目錄
第1章 緒論 1
1.1 概述 3
1.2 國內外研究現狀及趨勢 5
1.2.1 建築物模型三維重建概述 6
1.2.2 基於影像點雲的建築物場景三維重建 7
1.2.3 基於LiDAR點雲的建築物提取和三維重建 11
1.2.4 融合影像和LiDAR點雲的建築物提取和三維重建 21
1.2.5 小結 24
1.3 本書主要研究內容 26
1.3.1 基於線元分割的建築物快速檢測 27
1.3.2 基於RANSAC及層次拓撲圖的建築物三維重建 28
1.3.3 基於圖割及全局最佳化的建築物三維重建方法 29
1.4 本書的組織結構 30
第2章 基於線元分割的建築物快速檢測 33
2.1 基於交叉線元分割的平面提取 35
2.1.1 點的規則格網索引 35
2.1.2 道格拉斯分割 36
2.1.3 種子線的選擇 37
2.1.4 區域增長 38
2.1.5 結果與分析 39
2.2 非平麵點的分割 41
2.2.1 Meanshift點雲分割 41
2.2.2 部分非平麵點分割結果 44
2.2.3 結果與分析 44
2.3 面向對象分類的初始建築物的提取 45
2.3.1 基於圖割的平面分類 45
2.3.2 結果與分析 51
2.4 多特徵的建築物提取最佳化 52
2.4.1 特徵提取 52
2.4.2 建築物的精確提取 57
2.4.3 結果與分析 59
2.5 本章小結 62
第3章 基於隨機採樣一致性及層次拓撲圖的建築物三維重建 63
3.1 基於加權隨機採樣一致性的屋頂面片分割 65
3.1.1 隨機採樣一致性算法的原理 65
3.1.2 基於隨機採樣一致性的屋頂面片分割算法 67
3.1.3 改進的加權隨機採樣一致性算法 75
3.1.4 面片分割試驗與分析 83
3.1.5 小結 96
3.2 模型關鍵特徵檢測與規則化 97
3.2.1 模型關鍵特徵檢測 97
3.2.2 邊界規則化與整體調整 104
3.2.3 小結 108
3.3 基於層次拓撲樹的漸進式屋頂拓撲構建 109
3.3.1 面片拓撲圖的原理 109
3.3.2 基於拓撲圖的屋頂拓撲識別及其困難 111
3.3.3 層次拓撲樹的原理及構建 114
3.3.4 結果與分析 124
3.3.5 小結 128
3.4 實體模型生成與完整性檢測 128
3.4.1 模型缺陷及現有改正方法 129
3.4.2 基於模型完整性的缺陷檢測與修復 130
3.4.3 模型重建結果與精度分析 136
3.4.4 小結 145
3.5 本章小結 146
第4章 基於圖割及全局最佳化的建築物三維重建 147
4.1 圖割最佳化的理論基礎 149
4.1.1 概述 149
4.1.2 圖割理論基礎 149
4.1.3 圖割多標號最佳化原理 154
4.1.4 小結 160
4.2 基於圖割多標號最佳化的建築物LiDAR點雲面片分割 160
4.2.1 概述 160
4.2.2 基於圖割全局最佳化的多平面模型擬合 163
4.2.3 基於圖割多標號最佳化的建築物面片分割 165
4.2.4 結果與分析 168
4.2.5 小結 180
4.3 基於建築物面片和復形結構的三維空間劃分 180
4.3.1 概述 180
4.3.2 二叉空間劃分空間二分算法 182
4.3.3 復形與空間劃分 184
4.3.4 基於建築物分割面片的點雲三維空間劃分 187
4.3.5 結果與分析 189
4.3.6 小結 192
4.4 基於圖割二值標號的建築物LiDAR點雲三維重建 193
4.4.1 概述 193
4.4.2 基於圖割二值標號的建築物點雲三維重建 195
4.4.3 結果與分析 203
4.4.4 小結 212
4.5 本章小結 213
第5章 結論與展望 215
5.1 結論 217
5.1.1 基於線元分割的建築物快速檢測 217
5.1.2 基於隨機採樣一致性及層次拓撲圖的建築物三維重建 217
5.1.3 基於圖割及全局最佳化的建築物三維重建方法 218
5.2 展望 219
5.2.1 基於深度學習的整體認知 219
5.2.2 結合影像的細節結構識別 220
參考文獻 221
1.1 概述 3
1.2 國內外研究現狀及趨勢 5
1.2.1 建築物模型三維重建概述 6
1.2.2 基於影像點雲的建築物場景三維重建 7
1.2.3 基於LiDAR點雲的建築物提取和三維重建 11
1.2.4 融合影像和LiDAR點雲的建築物提取和三維重建 21
1.2.5 小結 24
1.3 本書主要研究內容 26
1.3.1 基於線元分割的建築物快速檢測 27
1.3.2 基於RANSAC及層次拓撲圖的建築物三維重建 28
1.3.3 基於圖割及全局最佳化的建築物三維重建方法 29
1.4 本書的組織結構 30
第2章 基於線元分割的建築物快速檢測 33
2.1 基於交叉線元分割的平面提取 35
2.1.1 點的規則格網索引 35
2.1.2 道格拉斯分割 36
2.1.3 種子線的選擇 37
2.1.4 區域增長 38
2.1.5 結果與分析 39
2.2 非平麵點的分割 41
2.2.1 Meanshift點雲分割 41
2.2.2 部分非平麵點分割結果 44
2.2.3 結果與分析 44
2.3 面向對象分類的初始建築物的提取 45
2.3.1 基於圖割的平面分類 45
2.3.2 結果與分析 51
2.4 多特徵的建築物提取最佳化 52
2.4.1 特徵提取 52
2.4.2 建築物的精確提取 57
2.4.3 結果與分析 59
2.5 本章小結 62
第3章 基於隨機採樣一致性及層次拓撲圖的建築物三維重建 63
3.1 基於加權隨機採樣一致性的屋頂面片分割 65
3.1.1 隨機採樣一致性算法的原理 65
3.1.2 基於隨機採樣一致性的屋頂面片分割算法 67
3.1.3 改進的加權隨機採樣一致性算法 75
3.1.4 面片分割試驗與分析 83
3.1.5 小結 96
3.2 模型關鍵特徵檢測與規則化 97
3.2.1 模型關鍵特徵檢測 97
3.2.2 邊界規則化與整體調整 104
3.2.3 小結 108
3.3 基於層次拓撲樹的漸進式屋頂拓撲構建 109
3.3.1 面片拓撲圖的原理 109
3.3.2 基於拓撲圖的屋頂拓撲識別及其困難 111
3.3.3 層次拓撲樹的原理及構建 114
3.3.4 結果與分析 124
3.3.5 小結 128
3.4 實體模型生成與完整性檢測 128
3.4.1 模型缺陷及現有改正方法 129
3.4.2 基於模型完整性的缺陷檢測與修復 130
3.4.3 模型重建結果與精度分析 136
3.4.4 小結 145
3.5 本章小結 146
第4章 基於圖割及全局最佳化的建築物三維重建 147
4.1 圖割最佳化的理論基礎 149
4.1.1 概述 149
4.1.2 圖割理論基礎 149
4.1.3 圖割多標號最佳化原理 154
4.1.4 小結 160
4.2 基於圖割多標號最佳化的建築物LiDAR點雲面片分割 160
4.2.1 概述 160
4.2.2 基於圖割全局最佳化的多平面模型擬合 163
4.2.3 基於圖割多標號最佳化的建築物面片分割 165
4.2.4 結果與分析 168
4.2.5 小結 180
4.3 基於建築物面片和復形結構的三維空間劃分 180
4.3.1 概述 180
4.3.2 二叉空間劃分空間二分算法 182
4.3.3 復形與空間劃分 184
4.3.4 基於建築物分割面片的點雲三維空間劃分 187
4.3.5 結果與分析 189
4.3.6 小結 192
4.4 基於圖割二值標號的建築物LiDAR點雲三維重建 193
4.4.1 概述 193
4.4.2 基於圖割二值標號的建築物點雲三維重建 195
4.4.3 結果與分析 203
4.4.4 小結 212
4.5 本章小結 213
第5章 結論與展望 215
5.1 結論 217
5.1.1 基於線元分割的建築物快速檢測 217
5.1.2 基於隨機採樣一致性及層次拓撲圖的建築物三維重建 217
5.1.3 基於圖割及全局最佳化的建築物三維重建方法 218
5.2 展望 219
5.2.1 基於深度學習的整體認知 219
5.2.2 結合影像的細節結構識別 220
參考文獻 221
