邊坡工程三維激光掃描技術研究與應用

第1章 緒論
1.1 三維激光掃描技術介紹
1.1.1 三維激光掃描系統(tǒng)組成
1.1.2 三維激光掃描儀分類
1.1.3 三維激光掃描儀工作原理
1.1.4 三維激光掃描技術的應用
1.2 點云數(shù)據(jù)處理技術綜述
1.2.1 點云配準
1.2.2 點云去噪
1.2.3 點云壓縮
1.2.4 特征提取
1.2.5 三維重建
1.2.6 點云分割
1.2.7 其他
1.3 三維激光掃描技術在邊坡工程中的研究現(xiàn)狀
1.3.1 邊坡巖體結(jié)構(gòu)及巖體結(jié)構(gòu)控制論
1.3.2 邊坡結(jié)構(gòu)面信息獲取方法
1.3.3 邊坡變形監(jiān)測研究現(xiàn)狀
第2章 三維激光掃描點云數(shù)據(jù)的獲取與處理
2.1 點云數(shù)據(jù)的獲取
2.1.1 三維點云數(shù)據(jù)獲取方法
2.1.2 三維激光掃描儀搭載平臺
2.1.3 三維激光掃描技術誤差分析
2.2 點云數(shù)據(jù)的處理
2.2.1 點云數(shù)據(jù)降噪方法
2.2.2 點云數(shù)據(jù)空洞修補
2.2.3 點云數(shù)據(jù)壓縮算法
2.2.4 點云數(shù)據(jù)配準方法研究
2.2.5 點云數(shù)據(jù)拼接
2.2.6 特征提取
2.2.7 曲面重構(gòu)
第3章 點云數(shù)據(jù)處理的常用軟件
3.1 Leica Cyclone軟件
3.1.1 Leica Cyclone簡介
3.1.2 Leica Cyclone功能及基本操作
3.2 CloudCompare軟件
3.2.1 CloudCompare簡介
3.2.2 CloudCompare功能及基本操作
3.3 幾種常用的三維圖形庫介紹
3.3.1 OpenGL
3.3.2 Open Inventor
3.3.3 MeshLab
第4章 基于點云的邊坡智能地質(zhì)編錄平臺GeoCloud V1
4.1 GeoCloud基本架構(gòu)
4.2 軟件界面
4.3 三方依賴庫
4.3.1 PCL
4.3.2 CGAL
4.3.3 GDAL
4.3.4 OpenCV
4.3.5 Qt
4.3.6 QtitanRibbon
4.4 數(shù)據(jù)擴展
4.5 交互渲染
4.5.1 多視圖
4.5.2 視圖同步
4.5.3 Shader（著色器）
4.5.4 GL裁剪盒
4.5.5 GL Shader Extension（著色擴展）
4.6 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4.6.1 PointCloud
4.6.2 Mesh
4.6.3 Polyline
4.6.4 Primitive圖元實體對象
4.7 核心算法
4.8 插件平臺
4.8.1 熱插拔式插件加載
4.8.2 獨立分欄式插件
4.8.3 插件開發(fā)
4.9 平臺搭建擴展
4.9.1 基本配置要求
4.9.2 跨平臺
4.9.3 開發(fā)流程
4.9.4 平臺維護
第5章 基于三維激光掃描技術的邊坡結(jié)構(gòu)面地質(zhì)編錄研究
5.1 基于三維激光點云的邊坡結(jié)構(gòu)面識別研究現(xiàn)狀
5.1.1 三點法確定結(jié)構(gòu)面
5.1.2 TIN網(wǎng)絡類聚法
5.1.3 立方體單元搜索法
5.2 基于激光點云的結(jié)構(gòu)面識別算法研發(fā)
5.2.1 體素濾波
5.2.2 Kd-Tree拓撲結(jié)構(gòu)構(gòu)建
5.2.3 點云法向量計算
5.2.4 區(qū)域生長算法
5.2.5 改進的區(qū)域生長算法
5.2.6 平面方程構(gòu)建和結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀計算
5.3 數(shù)據(jù)測試
5.3.1 標準幾何體點云數(shù)據(jù)
5.3.2 公開邊坡數(shù)據(jù)應用
5.4 結(jié)論
第6章 基于三維激光掃描技術的邊坡變形監(jiān)測
6.1 基于三維掃描技術的邊坡變形監(jiān)測研究現(xiàn)狀
6.2 室內(nèi)模型試驗數(shù)據(jù)獲取
6.2.1 試驗設備
6.2.2 試驗方案
6.2.3 點云數(shù)據(jù)獲取
6.3 基于點云相減法的變形檢測
6.3.1 Mesh表面模型建立
6.3.2 色譜圖分析
6.4 工程案例應用分析
6.5 結(jié)論
參考文獻