车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究

为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD（levels of detail）索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。     

一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法

为了高效支持大范围车载移动激光扫描海量点云数据的可视化及后续处理,提出了一种联合全球统一划分瓦片索引的车载海量点云管理与调度方法。在分析车载点云空间分布特性基础上,有机联合瓦片索引及随机采样八叉树等空间索引结构,建立了一套面向海量车载移动扫描点云的高效管理及调度机制。试验证明,该方法能够高效支持大范围海量车载点云数据的调度、交互及动态更新等过程,并能够有效地支撑分割、分类等后处理过程。     

Skyline软件在控制测量课程教学中的应用研究

为了提高控制测量课程的教学质量,将Skyline软件作为教学辅助工具应用到控制测量课程教学中。通过教学实践,Skyline软件可以应用到控制网布设的全部教学过程中:在前期路线踏勘;中期控制点布设;后期控制网整体布设和控制点位优化。通过课程教学,可以很好地衔接室内理论课程环节和室外实践环节,起到了良好的纽带作用,达到提升教学效果的目的。     

海量点云数据等高线生成算法研究

针对大范围高精度的等高线快速生成问题,提出一种基于三维激光扫描海量点云数据快速生成等高线的新方法。该方法将流处理算法引入到海量点云数据处理中,基于流处理算法的三角剖分、三角网模型平滑及等高线提取等关键技术完成等高线快速生成。结果表明,基于流处理的算法不仅突破了点云数据量和范围的限制,而且能够高效地生成高质量的等高线以满足地形测量要求。     

利用Contourlet-SSIM视觉模型的IKONOS图像质量评价研究

针对遥感图像质量评价问题,提出了基于Contourlet变换的结构相似性(SSIM)评价的视觉模型。首先,通过25位遥感专业人员对经过处理的200幅高斯模糊图像、200幅椒盐噪声图像、500幅压缩失真图像进行评价,建立主观评分库;然后对经过Contourlet变换后的IKONOS图像进行C-SSIM质量评价;最后将C-SSIM评价结果回归到主观评价空间,与均方误差、峰值信噪比、SSIM评价结果相比,本文方法与主观评价数据库较为一致,并优于其他质量评价模型。