1、取两幅点云图像间的转换关系，取得了较高的精度。戴静兰将主方向贴合法和算法结合起来，使用曲率特征点和寻找最近点，起到了提高配准效率的作用。段德全提出种基于粒子群优化算法的配准方法，根据曲率相似度函数采用粒子群算法搜索可供匹配的点对集合，再用算法实现二次配准，可提高匹配效率。吴禄慎首先根据被测物的特征使用最小二乘法进行粗配准，然后用基于树的算法进行二次配准，取得了较为精确的效万方数据硕士学位论文果。平雪良郭慧禹永萍等研究了遗传算法在点云配准中的应用，使用遗传算法可以获得接近于全局最优的点云配准位置，进而提高点云配准的精度。朱延娟首先采用几何哈希技术根据测点曲率和法矢特征寻找匹配点对进行初始配准，然后运用算法进行二次配准具有更高的可靠性和稳定性。等提出种改进的基于距离的重采样方法，从而使常用的球。

2、的快速识别，进而求取地表的水平移动。国内外研究现状地面三维激光扫描仪作为种先进的新型测量技术，可以精确快速并且高效地对三维目标实体进行测量，是对传统测量技术的次重大突破，在各个领域已经有了广泛的应用。越来越来多的国内外学者对三维激光扫描技术，尤其是在点云数据的处理方面，进行了深入的研究并取得了丰硕的成果。当前点云数据处理研究主要包括点云分类，特征提取，点云配准与点云去噪等方面。点云分类与特征提取点云数据分类是三维激光扫描数据三维重建中的关键技术，同时也是进行点云特征提取的前提，因此是当下学者研究的热点。李婷将主成分分析法应用于点云数据分类当中，基于多种地物点的特征提出种阶层式分类方法，取得了良好的效果。袁夏等在点云分类当中引入颜色特征，结合几何特征组成复合特征向量对点云进行分类，相比传统的。

3、重建中的关键技术，国内外很多学者都进行了深入的研究。目前点云配准算法主要有两种，种是基于几何特征的配准算法，另种是基于算法的配准方法。基于几何特征的方法是利用三维扫描所获取数据中的几何特征来计算多视点点云之间的变换关系，包括基于控制点配准和基于共同几何特征配准两种算法及相关改进算法是根据采集数据内部间的相互关系来进行配准，需要寻找给定点集内的点在另点集内的最近点，并计算与最近点的距离。储珺等提出种新的基于的配准算法，对有效纹理图像进行特征提取，将得到的特征点和匹配关系映射到点云数据进行配准，取得了较高的精度和效率。邢正全先利用高通滤波器和算子对点云灰度图像进行预处理，然后再利用算法进行点云配准，实验证明该方法可以提高点云配准的效率。张曼提出种基于尺度空间的匹配算法，利用尺度空间中点的特征值。

4、软件三维激光扫描系统三维激光扫描仪在沉陷监测中的应用本章小结点云数据预处理粗差剔除地面数据剔除地物分割本章小结地物特征提取地物特征识别地物特征提取本章小结水平移动获取同名特征匹配万方数据实例验证本章小结结论与展望结论展望参考文献作者简历学位论文原创性声明学位论文数据集万方数据只能获取沉陷盆地主断面上的水平移动变形，对于其他区域的变形无法获得。而且，在些情况下，受地形条件限制等因素的影响，万方数据硕士学位论文人工观测站容易被破坏，无法满足监测需要。因此利用点云数据中的非地面数据，提取特征地物并拟合其特征点进而求取水平移动，可以有效地配合常规观测站的监测工作，对三位激光扫描技术应用于开采沉陷变形监测中的研究具有重要意义。本文拟通过研究点云数据中特征地物同名特征的提取方法，实现点云数据中同名特征。

5、提取。张旭在已知模型的情况下引入模板提取点云边特征，为点云边特征提取提供了良好的初值，使问题大为简化并提高了提取效率。张慧将小波变换应用于点云数据表面轮廓特征的提取当中，通过构造类似小波的小波基来检测边界特征点，取得了良好的效果。杨必胜等首先将点云数据格网化，根据格网内部的点云分布特征为各扫描点定权生成点云的特征图像，再根据特征图像提取建筑物等目标的边界特征。孙殿柱等使用树动态索引结构建立点云拓扑关系，利用邻域搜索法搜索采样点的临近点，根据二者所对应投影点的夹角提取点云的边界特征。王永波提出了种基于曲率极值和最小生成树准则的点云特征提取算法，可在实现点云数据精简的同时增强点云的表达能力。林洪彬提出种基于多尺度张量分解的点云结构特征提取方法，可以有效识别点云的结构特征。点云配准点云配准是三维。

6、面扫描机制更加有效，利用扫描仪依靠两轴旋转获取点云数据的特点，减小压缩后数据在测量方向上的点密度，随后提出三个不依赖于特定匹配手段的检验标准来评价重采样方法的效果。等针对点云数据配准问题提出了种线性方法，将个整体内的站数据的配准方法进行了扩展，从而使得对其中站数据进行调整时，之前配准过的所有数据都进行相应调整。等针对最小二乘优化算法在处理点云配准问题和曲面拟合问题时对界外点过于敏感的缺点，提出基于范数的点云配准和曲面拟合算法。相对于直接配准，也有学者提出粗配准与精配准两步配准方法对点云数据进行配准操作。等针对粗配准后的两个部分重叠的点云数据提出了种精确配准的方法，该方法是点到面算法的修正算法，利用样条插值进行双曲面拟合得到原始对应关系，基于曲面拟合的新型辅助点对约束，结合曲线曲率信息，移除。

7、几何分类方法取得了很好的效果。张皓等将基于的纹理特征引入到点云数据的分类当中，通过对纹理的分类，实现了对建筑物和树木的区分。点云数据特征提取是从海量点云数据中获取有用信息的过程，同时也是数据简化的种形式，是三维激光扫描数据处理的关键技术，是当前国内外学者研究的重点。李必军黄磊等人研究了基于建筑物几何特征的信息挖掘方法，先提取出所有扫描垂面中扫描仪距建筑物的垂直距离，然后采用曲线拟合的手段将垂点拟合成曲线并从中探测出特征点，进而挖掘出建筑物的立面特征拾取，取得了良好的效果。詹庆明等应用变换和最小二乘法从古建筑激光扫描点云数据中提取线性特征和圆形特征，并对两种算法的提取精度进行比较，证明变换适合于提取线性特征，最小二乘法适于提取圆形特征。刘章明提出种改进的空间非封闭曲面点云的边界提取方法，采用。

8、环测学院学科专业大地测量学与测量工程研究方向点云数据处理答辩委员会主席评阅人二四年五月万方数据学位论文使用授权声明本人完全了解中国矿业大学有关保留使用学位论文的规定，同意本人所撰写的学位论文的使用授权按照学校的管理规定处理作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者须授权所在学校拥有学位论文的部分使用权，即学校档案馆和图书馆有权保留学位论文的纸质版和电子版，可以使用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文为教学和科研目的，学校档案馆和图书馆可以将公开的学位论文作为资料在档案馆图书馆等场所或在校园网上供校内师生阅读浏览。另外，根据有关法规，同意中国国家图书馆保存研究生学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书。作者签名导师签名年月日年月日万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论。

9、维链表数组的数据结构和哈希函数结合建立点云数据的拓扑结构并在原有算法的基础上将固定值变为变量值，提高了算法运行效率和边界提取的精度。马丽溟提出种基于高斯曲率极值点的点云特征提取方法，首先求出点邻域内的曲面模型并求出曲面上高斯曲率极值点，并以此点为始点搜索其他的极值点，该方法不需要求出所有点的曲率值，极大提高了运算效率。黄磊将扫描点的激光反射强度分析同传统的几何万方数据绪论提取方法结合起来应用于点云数据的特征提取，可以减少单纯进行几何分析的复杂程度并能提供建筑物特征提取的精度。刘丹徐文学杨洋等人在提取点云边界特征时，先从影像中提取出相应特征点和特征线，然后同激光点云配准，最后用这些特征点和特征线提取点云边界特征。周春艳陈峥等将点云数据同影像相结合，然后利用图像处理的方法进行点云分类及边界特征。

10、数据并从中选取地面点，称为精滤波。李晋江等采用基于核函数的蚁群聚类算法分析点云数据，利用该核函数把散乱点的曲率和法向矢量映射到高维特征空间，把散乱点在该空间内的加权距离作为相似性度量，从而对局部特征和噪声点进行分析，进而达到去噪目的。李鹏程等运用形态学的方法对点云数据进行滤波，通过在扫描线上进行开运算实现对每条扫描线的滤波处理。赵鑫等通过采用已有的地面高程注记点作为先验高程信息，通过不同方式的拟合，与点云中各点的高程进行比较，对扫描区域内的高于区域内拟合高程值万方数据硕士学位论文三维激光扫描数据同名特征点提取研究作者张云鹏导师吴侃教授中国矿业大学二〇四年五月万方数据中图分类号学校代码密级公开中国矿业大学硕士学位论文三维激光扫描数据同名特征点提取研究作者张云鹏导师吴侃申请学位工学硕士培养单位。

11、文三维激光扫描数据同名特征点提取研究，是本人在导师指导下，在中国矿业大学攻读学位期间进行的研究工作所取得的成果。据我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名年月日万方数据论文审阅认定书研究生张云鹏在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格在我的指导下完成本学位论文，经审阅，论文中的观点数据表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字年月日万方数据致谢时光如水，随月如梭，三年的硕士生活马上就要结束了。在此，首先向我的导师吴侃教授表示。

12、不可靠点对，利用刚体运动的全局致性对局部几何特征进行拼接，进而精确高效地去除了误匹配。另外，还有学者提出网格配准和图像辅助等手段对点云数据进行配准操作。等提出用方差协方差阵定权法进行误差传播从而得到较好的匹配参数估值。点云去噪三维激光扫描技术获取的数据量是非常可观的，然而，并非所有的数据都是预期想要得到的数据，由于覆盖遮挡或目标自身特性等因素的影响，点云数据中总会存在许多非预期得到的数据点，即通常所说的噪声点。为了保证点云数据的质量，就需要将非预期得到的噪声点数据予以剔除。李永强等采用双重滤波方法对陡坡密集点云进行滤波，即首先对原始点云进行投影变换，用变窗口均值限差法将明显非地面点滤除，称为粗滤波。然后用局部区域增长法提取多数地形点，进而参考占优势的地形点，用局部最小二乘曲面拟合法检核未分。

参考资料：

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[9]加强学风建设教育PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

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[19]民宿发展特点类型及开发条件研究动态PPT 编号11060（第18页，发表于2022-06-24）

[20]民宿发展特点类型及开发条件研究动态PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）