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第1章 变形监测技术发展概况1

1.1 研究目的及意义1

1.2 建筑物常规变形监测技术3

1.2.1 传统大地测量技术3

1.2.2 智能全站仪测量技术4

1.2.3 GPS测量技术4

1.2.4 激光跟踪测量技术4

1.2.5 摄影测量技术5

1.3 三维激光扫描技术的研究进展5

1.3.1 点云数据采集技术6

1.3.2 数据预处理技术7

1.3.3 曲面重建技术10

1.3.4 特征提取技术13

1.3.5 三维激光扫描技术的应用14

第2章 地面三维激光扫描系统原理19

2.1 三维激光扫描系统的工作原理19

2.1.1 激光测距系统20

2.1.2 激光扫描系统21

2.1.3 CCD相机21

2.2 三维激光扫描系统的精度分析21

2.2.1 影响三维激光扫描精度的因素21

2.2.2 三维激光扫描系统的精度检测24

2.3 三维激光扫描系统探测变形能力的检测33

2.3.1 实验方案33

2.3.2 实验数据处理及分析34

2.4 三维激光扫描系统作业流程36

第3章 点云数据噪声剔除方法研究38

3.1 点云数据噪声分布的特点38

3.2 点云数据的降维处理39

3.2.1 点云数据降维的主要方法39

3.2.2 变换坐标系的确定40

3.2.3 坐标转换的原理41

3.3 基于趋势面滤波的粗差探测方法42

3.3.1 趋势面模型的建立42

3.3.2 模型参数的确定42

3.3.3 粗差判定准则的确定43

3.3.4 实验数据处理与分析43

3.4 改进的趋势面粗差探测法46

3.4.1 未确知有理数的数学基础46

3.4.2 二维未确知滤波的原理47

3.4.3 基于二维未确知滤波的趋势面粗差探测方法47

3.4.4 实验数据处理与分析49

3.5 基于小波变换的点云光顺方法54

3.5.1 小波变换技术的基本原理54

3.5.2 基于小波变换的去噪方法56

3.5.3 点云图像的去噪效果评价58

3.5.4 实例数据处理与分析59

第4章 点云数据分割及模型构建技术研究62

4.1 建筑物形状特征分类62

4.2 建筑物点云数据分割63

4.2.1 DBSCAN聚类算法64

4.2.2 G-K聚类算法67

4.2.3 基于聚类分析的点云数据多层递进分割算法69

4.2.4 点云数据分割实例分析72

4.3 规则曲面的建模方法研究75

4.3.1 平面拟合75

4.3.2 球面拟合76

4.3.3 圆柱面拟合76

4.3.4 抛物面拟合77

4.4 自由曲面的构建方法研究79

4.4.1 NURBS曲面的定义79

4.4.2 NURBS曲面插值79

4.5 点云模型的精度评定83

4.5.1 规则曲面模型的精度评定84

4.5.2 自由曲面模型的精度评定84

4.6 散乱点云数据的规则化86

4.6.1 点云数据规则化原理86

4.6.2 实例分析88

第5章 基于点云数据的建筑物形体特征提取技术研究89

5.1 建筑物形体特征分析89

5.1.1 建筑物中的点特征90

5.1.2 建筑物中的线特征90

5.1.3 建筑物中的面特征91

5.2 基于点云数据的建筑物特征提取方法91

5.2.1 建筑物点特征的提取92

5.2.2 建筑物线特征的提取94

5.2.3 建筑物面特征的提取100

5.3 建筑物曲而之间的儿何关系特征102

5.3.1 建筑物曲面约束的定义与分类103

5.3.2 建筑物曲面约束关系识别105

5.3.3 实例数据处理与分析107

第6章 基于三维激光扫描的建筑物变形分析方法研究110

6.1 基于建筑物特征的变形分析方法110

6.1.1 点特征的变形110

6.1.2 线特征的变形111

6.1.3 面特征的变形113

6.2 基于主成分分析的建筑物整体变形分析114

6.2.1 点云模型的特征提取114

6.2.2 基于特征坐标系的点云模型变形分析121

6.2.3 实验数据处理与分析124

6.3 基于NURBS曲面的建筑物表面变形分析129

6.3.1 算法描述130

6.3.2 基于NURBS曲面的对应点确定130

6.3.3 变形量的计算132

6.3.4 实验数据处理与分析132

参考文献138