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基于kd-tree的点云数据空间管理理论与方法

作　者: 刘艳丰
导　师: 朱建军；汤仲安
学　校: 中南大学
专　业: 地图制图学与地理信息工程
关键词: 点云管理 kd-tree 点云滤波激光雷达
分类号: TN958.98
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 483次
引　用: 10次
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内容摘要

随着计算机技术的进步以及社会需求的不断增加,激光雷达技术作为一种三维空间信息的实时获取手段,正以日新月异的速度向前发展。激光雷达技术有效地拓宽了数据源范围,改变了数据获取模式,能够快速获取高分辨率数字表面模型。然而,点云数据的海量性一直是制约点云数据处理方法的重要因素,迫切需要寻找一种高效空间索引方法来管理海量点云数据。因此,研究点云数据的管理和处理方法,形成点云的数据处理理论显得十分重要。本文在点云获取理论、点云索引方法、点云滤波等方面进行了较为深入的研究。主要的研究内容和成果有:1.系统回顾激光雷达技术及点云数据处理的发展历程和相关研究现状及应用现状。2.分析机载激光雷达系统和地面激光雷达系统的工作原理、系统组成、系统特点以及与干涉雷达技术、航空摄影测量、近景摄影测量等相关技术的比较。3.从点云数据的结构特点出发,研究常用的规则格网和八叉树索引方法在管理点云数据时存在弊端。4.分析kd-tree索引结构及其检索效率,得出kd-tree是一种适合管理点云数据的索引方法。针对点云数据海量性和分布不均匀性等特点,对普通kd-tree的存储方式和划分规则做了特别的研究,提出采用仅叶子结点存储数据和平分最长轴的方法来划分点云空间。5.在分析并比较几种重要的滤波算法的同时,提出分块移动圆域滤波方法,并使用点云数据进行了实验和分析,最终提取出该实验区域的数字地面模型。6.在上述理论研究成果的基础上,设计点云数据处理软件的系统结构,开发点云数据处理系统。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
图目录  9-10
第一章绪论  10-18
  1.1 研究背景与意义  10-11
  1.2 激光雷达技术的发展现状  11-13
  1.3 激光雷达技术的应用现状  13-16
  1.4 本文的主要内容与结构安排  16-18
第二章点云数据的获取理论与特点  18-32
  2.1 机载激光雷达系统  18-25
    2.1.1 系统组成  18
    2.1.2 工作原理  18-22
    2.1.3 系统特点  22
    2.1.4 同其他相关技术的比较  22-25
  2.2 地面激光雷达系统  25-30
    2.2.1 系统组成  25-26
    2.2.2 工作原理  26-27
    2.2.3 系统特点  27-29
    2.2.4 与其他相关技术的比较  29-30
  2.3 点云数据的结构  30
  2.4 点云数据的特点  30-32
第三章点云数据的组织研究与结构设计  32-44
  3.1 常用点云空间索引方法的分析与评价  32-39
    3.1.1 规则格网  32-34
    3.1.2 八叉树  34-38
    3.1.3 算法评价  38-39
  3.2 kd-tree索引  39-41
  3.3 基于kd-tree的点云数据组织研究  41-44
    3.3.1 分割规则  41-42
    3.3.2 kd-tree的建立  42-44
第四章 kd-tree在机载点云处理中的应用  44-55
  4.1 数据预处理  44-45
  4.2 滤波原理  45-46
  4.3 常用的滤波方法  46-50
    4.3.1 数学形态学方法  46-47
    4.3.2 基于插值的滤波  47-48
    4.3.3 基于坡度变化的滤波  48-50
  4.4 基于kd-tree建立点云邻域  50-52
  4.5 分块移动圆域滤波算法  52-55
    4.5.1 算法原理  52-53
    4.5.2 实验与分析  53-55
第五章点云数据处理系统  55-58
  5.1 系统功能  55
  5.2 系统界面  55-58
第六章总结与展望  58-60
  6.1 总结  58
  6.2 展望  58-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
攻读学位期间主要的研究成果  65

基于kd-tree的点云数据空间管理理论与方法

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