地面激光点云处理与精细重构理论与方法 黄明,马朝帅,杨芳,张勇 9787030497475 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄明，马朝帅，杨芳，张勇 著

图书标签:

• 地面激光点云
• 点云处理
• 三维重构
• 精细建模
• 遥感
• 测绘
• 地理信息系统
• 计算机视觉
• 数据处理
• 算法

店铺： 北京十翼图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030497475

商品编码：29658082819

包装：平装

出版时间：2016-11-01

基本信息

书名:地面激光点云处理与精细重构理论与方法

定价：62.00元

售价：37.2元,便宜24.8元,折扣60

作者:黄明,马朝帅,杨芳,张勇

出版社：科学出版社

出版日期：2016-11-01

ISBN：9787030497475

字数：

页码：188

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》针对地面三维激光在高精度空间数据处理及大规模三维激光散乱点云的高精度建模的理论与关键技术，系统阐述了三维激光点云的获取与处理方法，提出了基于点云特征向量的配准、多站点云数据融合的核心算法；提出了一种顾及三维拓扑关系一致性的高精度三维建模的CSG-BREP数据模型及建模方法；研究了大数据空间三维实体GPU可编程计算及流数据的高速渲染的关键技术，后给出了研究成果在古建筑与现代建筑及特殊复杂几何形状精细重建的工程应用。
　　《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》可作为测绘、三维地理信息系统、计算机图形学领域的研究开发人员的参考书，还可供建筑遗产数字化保护的工程技术人员及相关专业的教师、研究生阅读。

目录

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前言

章 绪论
1．1 研究意义
1．2 研究现状
1．2．1 点云配准
1．2．2 点云构建三维拓扑模型
1．2．3 可视化
1．3 存在的问题
1．4 主要研究内容

第2章 点云数据预处理
2．1 点云数据异常值过滤
2．1．1 人工交互去噪方法
2．1．2 点云局部自动去噪
2．2 点云数据精简过滤
2．2．1 可移动网格划分算法流程
2．2．2 可移动网格划分算法具体实现过程
2．3 本章小结

第3章 点云配准
3．1 点云自动初始配准
3．1．1 点特征描述子
3．1．2 点云自动初始配准的具体实现
3．2 点云自动精细配准
3．2．1 点云重叠区域计算
3．2．2 ICP配准算法
3．3 点云配准并行加速算法
3．3．1 并行加速方案的选择
3．3．2 点云初始配准并行加速的实现
3．3．3 点云精细配准并行加速的实现
3．4 配准算法实验
3．4．1 实验环境配置
3．4．2 实验数据
3．4．3 点云配准效果
3．5 本章小结

第4章 点云三维几何精细建模
4．1 CSG-BREP拓扑模型定义
4．1．1 现有拓扑模型的分析
4．1．2 CSG-BREP拓扑模型内拓扑定义
4．1．3 CSG-BREP拓扑模型外拓扑定义
4．2 CSG-BREP拓扑模型构建
4．2．1 模型构建算法
4．2．2 拓扑重构算法
4．3 CSG-BREP拓扑模型查询分析
4．3．1 拓扑元素的查询算法
4．3．2 查询子级拓扑元素算法
4．3．3 查询父级拓扑元素算法
4．4 本章小结

第5章 高精度模型纹理重建
5．1 纹理重建分析
5．2 高精纹理重建模型解算
5．2．1 误差方程及初始值的确定
5．2．2 角度及摄站到物方距离的值
5．2．3 外方位元素解算
5．3 高精度纹理重建精度分析
5．3．1 实验数据
5．3．2 算法实验对比
5．3．3 实验分析
5．4 本章小结

第6章 三维交互可视化
6．1 可视化渲染管线
6．2 GPu基本几何体的渲染
6．2．1 光照
6．2．2 梯形体的涫染
6．2．3 球和圆柱的渲染
6．3 点云模型的渲染
6．3．1 点云模型渲染的流程
6．3．2 点云模型GPU渲染
6．4 精细三维空间数据的交互拾取
6．4．1 点云拾取
6．4．2 三角网的拾取
6．4．3 几何实体的拾取
6．5 本章小结

第7章 系统实现
7．1 系统架构
7．2 系统总体设计
7．2．1 点云处理及重建流程
7．2．2 功能模块设计
7．2．3 数据管理设计
7．3 系统界面及功能
7．3．1 总体界面
7．3．2 核心功能
7．4 本章小结

第8章 工程应用
8．1 古建筑数字化保护中的应用
8．1．1 外业测绘
8．1．2 模型数据成果
8．1．3 三维场景
8．1．4 修缮变化检测
8．1．5 古建筑剖面图
8．2 现代建筑点云建模应用
8．2．1 数据源
8．2．2 建模过程
8．3 后母戊鼎精细建模
8．3．1 建模工艺流程
8．3．2 模型应用
8．4 本章小结

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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前言

章 绪论
1．1 研究意义
1．2 研究现状
1．2．1 点云配准
1．2．2 点云构建三维拓扑模型
1．2．3 可视化
1．3 存在的问题
1．4 主要研究内容

第2章 点云数据预处理
2．1 点云数据异常值过滤
2．1．1 人工交互去噪方法
2．1．2 点云局部自动去噪
2．2 点云数据精简过滤
2．2．1 可移动网格划分算法流程
2．2．2 可移动网格划分算法具体实现过程
2．3 本章小结

第3章 点云配准
3．1 点云自动初始配准
3．1．1 点特征描述子
3．1．2 点云自动初始配准的具体实现
3．2 点云自动精细配准
3．2．1 点云重叠区域计算
3．2．2 ICP配准算法
3．3 点云配准并行加速算法
3．3．1 并行加速方案的选择
3．3．2 点云初始配准并行加速的实现
3．3．3 点云精细配准并行加速的实现
3．4 配准算法实验
3．4．1 实验环境配置
3．4．2 实验数据
3．4．3 点云配准效果
3．5 本章小结

第4章 点云三维几何精细建模
4．1 CSG-BREP拓扑模型定义
4．1．1 现有拓扑模型的分析
4．1．2 CSG-BREP拓扑模型内拓扑定义
4．1．3 CSG-BREP拓扑模型外拓扑定义
4．2 CSG-BREP拓扑模型构建
4．2．1 模型构建算法
4．2．2 拓扑重构算法
4．3 CSG-BREP拓扑模型查询分析
4．3．1 拓扑元素的查询算法
4．3．2 查询子级拓扑元素算法
4．3．3 查询父级拓扑元素算法
4．4 本章小结

第5章 高精度模型纹理重建
5．1 纹理重建分析
5．2 高精纹理重建模型解算
5．2．1 误差方程及初始值的确定
5．2．2 角度及摄站到物方距离的值
5．2．3 外方位元素解算
5．3 高精度纹理重建精度分析
5．3．1 实验数据
5．3．2 算法实验对比
5．3．3 实验分析
5．4 本章小结

第6章 三维交互可视化
6．1 可视化渲染管线
6．2 GPu基本几何体的渲染
6．2．1 光照
6．2．2 梯形体的涫染
6．2．3 球和圆柱的渲染
6．3 点云模型的渲染
6．3．1 点云模型渲染的流程
6．3．2 点云模型GPU渲染
6．4 精细三维空间数据的交互拾取
6．4．1 点云拾取
6．4．2 三角网的拾取
6．4．3 几何实体的拾取
6．5 本章小结

第7章 系统实现
7．1 系统架构
7．2 系统总体设计
7．2．1 点云处理及重建流程
7．2．2 功能模块设计
7．2．3 数据管理设计
7．3 系统界面及功能
7．3．1 总体界面
7．3．2 核心功能
7．4 本章小结

第8章 工程应用
8．1 古建筑数字化保护中的应用
8．1．1 外业测绘
8．1．2 模型数据成果
8．1．3 三维场景
8．1．4 修缮变化检测
8．1．5 古建筑剖面图
8．2 现代建筑点云建模应用
8．2．1 数据源
8．2．2 建模过程
8．3 后母戊鼎精细建模
8．3．1 建模工艺流程
8．3．2 模型应用
8．4 本章小结

参考文献

数字地球的眼睛：三维空间感知与数字孪生构建的前沿探索 本书深入探讨了如何运用先进的激光雷达（LiDAR）技术，将现实世界的复杂三维空间精确地捕捉、理解并转化为数字信息，进而构建高精度、高保真的数字孪生。在日新月异的科技浪潮中，三维空间数据的获取与处理已经成为数字地球、智慧城市、自动驾驶、工业制造、文化遗产保护等众多前沿领域不可或缺的关键技术。本书正是聚焦于这一核心环节，为读者提供一套系统、详尽的理论体系和实践方法，旨在赋能专业人士和研究者，掌握从原始激光点云到精细三维模型构建的全流程技术。 第一部分：激光点云数据的奥秘与基础 在数字化浪潮席卷全球的今天，三维空间信息的价值日益凸显。而激光点云，作为一种直接、高效获取三维空间几何信息的技术，正扮演着越来越重要的角色。它如同数字世界的“眼睛”，能够以极高的精度捕捉地物表面的点位信息，为我们描绘出真实世界的数字蓝图。 本书的第一部分，将带领读者走进激光点云数据丰富而迷人的世界。我们将从激光点云数据的起源出发，深入解析其生成原理。您将了解到，通过向目标发射激光脉冲，并精确测量激光往返的时间， LiDAR系统能够计算出目标点的三维坐标，从而形成海量的离散点集——激光点云。我们将详细介绍不同类型的LiDAR系统，包括机载LiDAR、地面式LiDAR（包括全站仪式和移动扫描仪）、无人机载LiDAR等，分析它们各自的工作特点、优势与局限性，帮助读者根据实际应用场景选择最合适的设备。 理解激光点云的几何特性是后续处理的基础。我们将深入剖析点云数据的内涵，包括其离散性、无序性、不规则性以及包含的丰富属性（如强度、反射率、RGB颜色等）。这些特性决定了点云数据处理的独特性和挑战性。 掌握点云数据的预处理至关重要。原始激光点云数据往往包含大量的噪声、冗余点以及不必要的干扰信息，如天空点、植被穿透点、运动模糊点等。本书将系统介绍一系列有效的点云预处理方法，包括： 噪声滤除： 针对不同类型的噪声，我们将介绍统计滤波、半径滤波、体素滤波等经典算法，以及基于深度学习的先进降噪技术，旨在最大程度地保留原始数据的几何精度。 点云下采样： 为了提高数据处理效率，去除冗余点是必要的。我们将探讨随机采样、均匀采样、基于体素的采样以及点云重要性度量采样等方法，在保证数据代表性的前提下，有效减少点云数量。 点云配准： 当来自不同扫描的或不同传感器的数据需要融合时，点云配准成为关键步骤。我们将详细介绍迭代最近点（ICP）算法的各种变体，包括基于点到点、点到面度量的ICP，以及全局配准算法（如FPFH、SHOT特征匹配）和优化的方法，实现不同点云数据集的精确对齐。 坐标系转换与数据格式： 理解不同坐标系之间的转换关系，以及掌握LAS、LAZ、PCD、PLY等常见点云数据格式的读写操作，是进行后续处理的必备技能。 通过这部分内容的学习，读者将建立起对激光点云数据全面而深刻的认知，为后续更高级的分析和应用打下坚实的基础。 第二部分：从点云到形状：几何特征提取与语义理解 激光点云数据本身是离散的点集，要从这些点中提取有意义的信息，并最终构建精细的三维模型，就需要深入挖掘其几何和语义内涵。本部分将聚焦于点云数据的特征提取与语义理解，这是实现从原始数据到有结构化、可分析的三维模型的关键飞跃。 2.1 几何特征提取：洞察点云的内在结构 点云中的每一个点都蕴含着丰富的几何信息。理解并提取这些信息，是识别物体、分析形态的基础。我们将详细介绍多种几何特征的提取方法： 局部表面法向量： 法向量是描述局部表面方向的关键特征，对于曲面重建、法线估计、曲率分析至关重要。本书将介绍基于邻域搜索的法向量估计方法，并讨论其鲁棒性和精度。 曲率分析： 曲率能够反映点云表面的弯曲程度，有助于识别边缘、角点、平面等几何结构。我们将介绍线曲率、面曲率等概念，并阐述其计算方法。 尺度不变特征变换（SIFT）与点特征直方图（PFH/FPFH）： 这些特征描述符能够捕获点云的局部几何形状，对尺度、旋转和部分遮挡具有一定的鲁棒性，是点云配准和物体识别的重要工具。 点云的密度与分布分析： 分析点云的密度变化，能够反映地物的形态特征，例如高密度区域可能对应于紧密的结构，而低密度区域则可能表示稀疏的物体或空隙。 2.2 语义分割与对象识别：赋予点云“智慧” 几何特征的提取使得我们能够描述点云的“形状”，而语义分割与对象识别则是在点云中赋予“意义”。这意味着将点云中的点归类到不同的语义类别（如建筑、道路、植被、水体等），甚至识别出具体的对象实例（如一棵树、一辆车）。 基于规则与统计的分割方法： 传统方法通过点云的几何属性（如法向量、高度、密度）以及统计特征来划分区域。我们将介绍区域生长法、RANSAC（随机抽样一致性）算法用于平面、圆柱体等基元提取，以及基于DBSCAN等聚类算法的场景分割。 基于机器学习的语义分割： 随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）的点云语义分割方法取得了突破性进展。本书将详细阐述PointNet、PointNet++、DGCNN、RandLA-Net等经典模型，并介绍如何利用这些模型处理大规模、高密度的激光点云数据，实现精细化的语义划分。 物体检测与实例分割： 除了语义类别，识别具体的物体实例也至关重要。我们将探讨点云物体检测的方法，以及PointRCNN、VoteNet等用于点云实例分割的先进模型。 2.3 点云分类与理解：构建场景的数字模型 通过语义分割和对象识别，我们可以将原始的点云数据转化为结构化的信息。这将使得计算机能够“理解”场景的内容，从而为后续的三维重建、场景分析和应用开发奠定基础。例如，在一个城市街景的点云数据中，我们可以识别出所有的建筑物、道路、行人、车辆等，并为它们赋予相应的语义标签。 这部分内容将使读者掌握从低层次的点云几何特征到高层次的语义信息提取的全过程，为构建精细化的三维模型和进行更复杂的空间分析打下坚实基础。 第三部分：从点云到模型：精细化三维重构的艺术 在完成了点云的预处理、特征提取和语义理解之后，我们便拥有了构建高精度三维模型的坚实基础。本部分将聚焦于“精细化三维重构”这一核心主题，从点云数据出发，通过各种先进的算法和技术，生成逼真、精确、具有高视觉质量和几何保真度的三维模型。 3.1 曲面重建：勾勒物体轮廓与细节 点云是离散的点集，而三维模型通常需要连续的曲面表示。曲面重建是将点云转化为连续表面表示的关键技术。 基于三角网格的重建： Delaunay三角剖分及其变体： 介绍Alpha-Shapes算法，如何通过控制Alpha参数来过滤掉不必要的三角形，重建出带有孔洞或内部结构的物体表面。 Poisson表面重建： 这一算法通过求解泊松方程，将点云数据嵌入到一个有符号距离场中，然后提取等值面，能够生成平滑且具有几何保真度的曲面，特别适合处理带噪声的点云。 Greedy Projection Triangulation / Ball Pivoting Algorithm： 这类算法通过迭代地在点云表面“滚动”一个虚拟的球体，来连接邻近的点并形成三角形，能够适应复杂形状的点云。 基于NURBS/T-Splines的重建： 对于需要高精度和可编辑性的建模需求，如产品设计、工程分析等，基于非均匀有理B样条（NURBS）或T-Splines的建模方法更为合适。本书将介绍如何从点云数据中提取控制点和拓扑结构，生成这些光滑的数学曲面。 多分辨率模型构建： 针对不同尺度的细节需求，我们将探讨如何构建多分辨率的三维模型，既能保持整体概貌，又能展示局部精细结构。 3.2 纹理映射与材质生成：赋予模型真实感 几何模型虽然描述了物体的形状，但缺乏真实的外观。纹理映射和材质生成是提升模型视觉效果的关键。 纹理提取与投影： 当点云数据附带RGB颜色信息时，可以将这些颜色信息投影到重建的几何模型表面，形成纹理贴图。我们将讨论如何处理颜色不均匀、遮挡等问题，并介绍UV展开、纹理打包等技术。 高动态范围（HDR）图像应用： 对于要求更高视觉质量的应用，可以利用HDR图像进行基于图像的建模（Image-Based Modeling）与纹理合成，生成更加逼真、光影效果更佳的材质。 PBR（Physically Based Rendering）材质： 介绍基于物理的渲染材质模型，如反照率、金属度、粗糙度等参数的设置，如何让模型在不同光照条件下表现出真实的物理属性。 3.3 模型后处理与优化：提升模型质量与效率 生成的三维模型可能还存在一些问题，需要进行后处理和优化。 网格修复： 针对重建过程中可能出现的孔洞、非流形边、重叠面等问题，介绍网格修复算法。 模型简化与LOD（Level of Detail）： 为了满足不同应用场景的性能需求（如游戏、VR/AR），介绍各种模型简化算法，如顶点聚类、二次误差度量法等，生成不同细节层次的模型。 模型格式转换与导出： 掌握OBJ、FBX、glTF、USDZ等常见三维模型格式的导出与应用，为模型在不同平台和软件中的使用提供便利。 3.4 案例分析与应用实践：理论指导实践 本书的最后部分，将通过一系列具体的案例，展示如何将前面介绍的理论和方法应用于实际场景。例如： 城市建筑精细建模： 从倾斜摄影、激光点云数据出发，构建城市建筑的三维数字模型，用于城市规划、三维 GIS、数字孪生城市等。 工业场景的三维数字化： 对工厂车间、设备进行高精度三维扫描与建模，用于生产线优化、设备维护、数字孪生工厂建设。 文化遗产的三维数字化保护： 对古建筑、文物进行精细扫描与三维重建，用于研究、展示、虚拟修复等。 地形地貌的三维建模： 利用机载、无人机载LiDAR数据，生成高精度数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM），用于地理信息系统、水文分析、灾害评估等。 通过这些案例，读者将能够直观地理解理论知识的应用价值，并获得实际操作的指导。 结语 本书力求为读者提供一个全面、深入、前沿的激光点云处理与三维重构的知识体系。我们相信，掌握这些技术，将为各位在数字世界中构建精准、逼真的三维空间信息，以及推动相关领域的创新发展，插上坚实的翅膀。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个周末的下午，抱着试试看的心态开始阅读这本巨著的，结果一发不可收拾，几乎是连轴转地啃完了关于“高精度曲面拟合与纹理映射”的那几章。这本书的排版和图示设计也做得非常出色，对于理解那些复杂的空间拓扑关系和插值算法至关重要。很多学术著作中的公式推导往往让人望而却步，但这里的图解配合文字说明，使得即便是涉及到微分几何和黎曼几何在点云曲率计算中的应用，也变得直观易懂。我必须提到作者对“多尺度细节保留”的论述，这简直是点云精细重构的灵魂所在。如何在简化点云模型的同时，又不丢失关键的几何特征，比如建筑物的锐利边角或雕塑的微妙纹理，一直是困扰我的难题。这本书提供了一套基于局部邻域分析的自适应细分策略，极大地提升了我对复杂模型处理的信心。读完之后，我立刻尝试将这些方法应用到我手头一个博物馆文物的三维建模项目中，效果立竿见影，细节的还原度是前所未有的。

评分☆☆☆☆☆

对于那些初入三维重建领域的新人来说，这本书可能一开始会显得有些“厚重”，因为它不像市面上的速成手册那样提供即插即用的代码片段。但请相信我，投入时间去理解它所阐述的底层逻辑，绝对是百利而无一害的长期投资。它建立的是一个完整的知识体系框架，而不是零散的知识点。我特别喜欢其中关于“全局一致性约束”的讨论，这在处理大规模、多站点扫描数据时是决定成败的关键。以往我们总是依赖于大量的控制点进行刚性配准，费时费力且易引入累积误差。这本书系统地介绍了如何通过优化框架，将局部精度提升为全局精度，这对于大型工程测量和城市级三维建模项目的效率和准确性提升具有里程碑式的意义。它教会你的不是“怎么做”，而是“为什么这样做会更有效”，这种思维上的引导，远比简单的操作步骤更有价值。它真正做到了理论指导实践的最高境界。

评分☆☆☆☆☆

整本书读下来，给我的感觉是作者团队对于地面激光点云技术的发展脉络有着极深刻的洞察力，他们不仅总结了过去成熟的技术，更重要的是，对未来研究的方向提出了富有建设性的展望。比如，在关于“点云到体素化表示”的转换效率优化上，书中探讨了利用GPU并行计算加速的潜力，这无疑为实时或近实时处理大规模点云数据打开了一扇新的大门。这种对前沿技术的敏感度，使得这本书的生命力非常强，即使在技术日新月异的今天，它提供的理论基础依然稳固可靠。我个人最欣赏的是，作者在每一章节的末尾，都会进行一个“挑战与展望”的小结，这极大地激发了作为读者的探索欲。它不是终点，而是一个高水平的起点，鼓励我们带着更深入的问题意识，去探索点云处理技术更广阔的天地。这本书无疑是该领域内一本不可或缺的、具有里程碑意义的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

这本《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》的出现，简直是为我们这些长期在三维空间数据处理领域摸爬滚打的人带来了一股久违的清流。我翻开书的目录时，就被它那种系统性和前瞻性深深吸引住了。它不仅仅是对现有技术的简单罗列，更是在理论层面进行了深入的挖掘和重构。特别是关于点云数据在复杂场景下的噪声抑制与特征提取部分，作者们显然下了大功夫，很多在实际应用中遇到的“疑难杂症”，在这里都能找到扎实的理论支撑和可行的解决思路。我记得有一次为一个古建筑群进行数据采集，回来后处理时发现高程信息总是有细微的偏差，用了很多常规算法都无法完美修正，现在回想起来，或许就是缺少了书中提到的那种基于多源信息融合的精细化配准策略。这本书的价值就在于，它把那些看似玄乎的“精细重构”，用一套严谨的数学模型和清晰的算法逻辑呈现了出来，让那些希望从“能用”迈向“好用”的工程师和研究者，有了一个可以信赖的导航图。它不是那种只停留在表面操作的说明手册，而是真正触及了点云几何重建的“内核”，让人读后有一种茅塞顿开的感觉，强烈推荐给所有追求数据质量极致的同行。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于三维激光雷达（LiDAR）的书籍汗牛充栋，但大多都偏向于硬件介绍或是某个特定软件的操作指南，真正能把“理论”和“方法”掰开揉碎了讲清楚的凤毛麟角。这本书的叙事方式极其老道，它不像教科书那样枯燥，反而带着一种深入浅出的讲解魅力。我尤其欣赏作者在讲解数据去噪算法时所采用的对比分析法，将传统统计学方法与现代机器学习方法在处理不同类型噪声（如环境反射噪声与传感器固有噪声）时的优缺点阐述得淋漓尽致。这使得读者可以根据自己的实际项目需求，做出最优的技术选型，而不是盲目地追随最新的“热词”。比如，书中对动态目标消除和运动畸变校正的章节，我感觉简直就是为我们城市地下管网普查项目量身定做的。我们经常需要在车流不息的道路环境下获取高精度数据，以往的处理流程总是充满妥协，但这本书提供了一种更具鲁棒性的解决方案，让数据质量得到了质的飞跃。这种站在应用前沿，反哺理论深化的写作手法，非常值得称道。