海量点云数据处理理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

无 著

图书标签:

• 点云数据
• 三维重建
• 计算机视觉
• 数据处理
• 海量数据
• 算法
• GIS
• 遥感
• SLAM
• 机器学习

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 同济大学出版社

ISBN：9787560854809

商品编码：1206524470

出版时间：2014-05-01

作  者:无 著作 程效军 等 主编 定  价:45 出 版 社:同济大学出版社 出版日期:2014年05月01日 页  数:233 装  帧:平装 ISBN:9787560854809 ●前言
●第1章 绪论
●1.1  三维激光扫描技术基础
●1.2  海量点云处理理论综述
●1.3  主要研究内容
●第2章 海量点云数据的预处理
●2.1  点云数据的获取方案
●2.1.1  基于地面三维激光扫描系统的数据采集
●2.1.2  基于车载激光扫描系统的点云数据采集
●2.1.3  基于机载激光扫描系统的点云数据采集
●2.1.4  点云数据的预处理
●2.2  点云数据去噪方法
●2.2.1  点云数据的种类
●2.2.2  噪声的分类
●2.2.3  点云去噪算法
●2.2.4  点云数据交互式去噪
●2.3  点云空洞修补
●2.3.1  点云空洞修补的研究背景
●2.3.2  基于点云模型的空洞修补
●2.3.3  基于网格模型的空洞修补
●部分目录

内容简介

本书共分8章。靠前章绪论，简要介绍海量点云处理技术的基础理论、方法以及主要内容。第2章介绍海量点云数据的预处理，包括点云数据的获取方案，点云的去噪、压缩、配准方法，以及点云空洞的插值方法。第3章介绍海量点云数据的重建方法，系统介绍常用的点云重建算法与特点，并详细介绍基于特征和基于切片的点云重建方法。第4章介绍点云数据及模型的质量评价，从理论和实际两方面对点云质量进行分析，总结点云配准过程中的误差传播模型，系统地归纳三维模型的质量评定方法。第5章介绍点云数据处理技术，详细介绍靠前外常用的海量点云数据处理软件以及三维图像库。第6章介绍地面三维激光扫描仪在隧道监测领域的应用，系统介绍基于三维激光扫描技术的隧道点云数据获取、处理及变形分析方法。第7章介绍地面三维激光扫描仪在历史建筑保护领域的应用，详细阐述基于点云的很好历史建筑数字化建模流程和方法。第8章介绍地面三维激光扫描仪在大场景数字化领域的应等

《海量点云数据处理理论与技术》 内容简介 《海量点云数据处理理论与技术》一书，旨在为读者深入剖析海量点云数据的生成、存储、管理、分析与应用所面临的挑战，并系统阐述一套行之有效的理论框架与前沿技术。本书并非仅仅罗列现有方法，而是着重于揭示其背后的数学原理、算法设计理念以及在实际工程中的落地细节，旨在帮助读者构建对海量点云数据处理的全面、深刻理解。 第一部分：海量点云数据基础与挑战 在第一部分，我们将首先奠定坚实的理论基础。点云数据，作为三维空间中的离散采样点集合，其信息承载能力与数据量级是本书关注的焦点。我们将从点云数据的几何特性、拓扑结构、数据表示方式（如XYZ坐标、法向量、颜色、强度等）出发，深入探讨点云数据的统计学特征与分布规律。 紧接着，本书将重点剖析“海量”所带来的独特挑战。这不仅仅是数据量的简单叠加，而是涉及存储效率、数据传输带宽、计算复杂度、内存限制、以及实时性要求等一系列严峻问题。我们将深入分析传统单机处理方式在面对TB甚至PB级别点云数据时的瓶颈，例如： 存储与管理： 如何高效地存储海量点云数据，避免冗余，实现快速检索和访问？传统的文件系统和数据库在处理这种规模和结构的数据时可能遇到的性能瓶颈，以及分布式存储系统（如HDFS、Cloud Storage）的优势与挑战。 数据传输与网络： 如何在分布式环境中高效地传输海量点云数据，减少网络延迟和带宽占用？数据压缩技术、数据分块策略、以及相关的网络优化技术。 计算效率与并行化： 如何在有限的计算资源下，对海量点云数据进行高效的分析和处理？单线程、多线程、GPU加速、以及分布式计算框架（如Spark、MPI）的应用。 内存限制： 如何在内存有限的环境下处理超出内存容量的点云数据？外存处理技术、数据采样与过滤、以及内存管理优化策略。 精度与精度保障： 在大规模数据处理过程中，如何平衡计算效率与处理精度？采样、量化、误差传播与累积的分析。 第二部分：点云数据预处理与增强技术 在理解了挑战之后，本书将转向具体的处理技术，并从数据预处理开始。海量点云数据的质量直接影响后续分析的准确性，因此，有效的预处理是至关重要的。 噪声去除： 点云数据中普遍存在的噪声（如传感器误差、环境干扰）会严重影响分析结果。我们将详细介绍各种经典的噪声去除算法，如统计滤波（Statistical Outlier Removal）、半径滤波（Radius Outlier Removal）、双边滤波（Bilateral Filtering）等。同时，我们还会探讨针对海量数据的分布式噪声去除策略，如何设计高效的并行滤波算法。 数据下采样与上采样： 为了降低计算复杂度或匹配不同分辨率的数据，下采样和上采样是常用的手段。我们将深入讲解各种采样方法，如随机采样（Random Sampling）、均匀采样（Uniform Sampling）、投票采样（Voxel Grid Downsampling）、以及基于学习的采样方法。对于上采样，我们将介绍插值方法（如最近邻插值、线性插值、高斯插值）以及更高级的深度学习驱动的上采样技术。 法向量估计： 法向量是许多几何分析（如曲面重构、形状匹配）的关键信息。我们将详细阐述基于局部邻域的法向量估计原理，包括PCA（主成分分析）方法、曲率分析等，并讨论如何在海量点云中高效、准确地计算法向量。 数据配准与融合： 在现实应用中，我们常常需要将来自不同传感器、不同时间、不同视角的点云数据进行配准与融合，以构建更完整、更精确的三维模型。我们将深入介绍经典的配准算法，如ICP（Iterative Closest Point）及其各种变种（如Point-to-Plane ICP、Generalized ICP），并重点探讨如何将其应用于海量点云数据的分布式配准场景。此外，我们还会讨论点云融合的策略，如何解决不同点云间可能存在的重叠、遮挡、尺度差异等问题。 第三部分：海量点云数据几何分析与理解 在数据预处理完成后，本书将重点深入海量点云数据的几何分析与理解。这一部分是点云数据处理的核心，也是实现智能应用的关键。 点云分割： 将点云数据分割成有意义的语义单元（如平面、曲面、物体）是理解场景的基础。我们将详细介绍基于区域增长（Region Growing）、RANSAC（Random Sample Consensus）、聚类（Clustering，如DBSCAN、K-Means）以及图论方法（如Graph Cut）的点云分割技术。特别地，我们将探讨如何设计能够处理海量数据的分布式或并行分割算法。 点云重构： 从离散的点云数据恢复光滑的、连续的三维曲面是许多应用的目标。我们将详细阐述各种曲面重构算法，包括泊松重构（Poisson Reconstruction）、Alpha Shape、Ball Pivoting等。同时，我们也会讨论在海量数据场景下，如何高效地进行曲面重构，以及如何评估重构结果的质量。 特征提取与描述： 为了进行点云的识别、匹配、检索等任务，需要提取具有区分性的几何特征。我们将深入讲解传统的几何特征，如曲率、角点、边缘等，以及更高级的局部描述子，如FPFH（Fast Point Feature Histograms）、SHOT（Signature of Histograms of Orientations）等。此外，我们还会探讨如何在高维、海量点云中高效地提取和匹配这些特征。 形状分析与识别： 基于提取的特征，我们可以对点云数据进行形状分析，如尺度不变性描述、对称性分析，以及形状的分类与识别。本书将介绍基于检索（Retrieval-based）和基于学习（Learning-based）的形状识别方法，并重点分析其在大规模数据集上的效率和准确性。 第四部分：基于深度学习的海量点云数据处理 近年来，深度学习在点云数据处理领域取得了突破性进展。本书将 devote 相当篇幅来介绍基于深度学习的海量点云数据处理技术，并深入剖析其在大规模场景下的应用。 点云深度学习的挑战与机遇： 点云数据的高度不规则性、无序性以及数据量级，给传统的卷积神经网络（CNN）带来了挑战。我们将分析这些挑战，并介绍专门为点云设计的深度学习网络结构。 基于体素（Voxel-based）的深度学习方法： 将点云转化为三维体素网格，然后利用CNN进行处理。我们将详细讲解PointNet、PointNet++等开创性工作，以及基于PointNet系列的新型网络结构，分析其在海量数据上的计算效率和内存消耗。 基于点（Point-based）的深度学习方法： 直接在原始点云上进行操作，避免了体素化的信息损失。我们将深入探讨PointCNN、DGCNN等直接处理点的方法，以及它们在处理稀疏、不规则的海量点云时的优势。 基于图（Graph-based）的深度学习方法： 将点云表示为图结构，并利用图神经网络（GNN）进行学习。我们将分析图结构在点云数据中的表示方式，并介绍基于GNN的点云分割、分类等应用。 大规模点云数据集的训练与优化： 在海量点云数据上训练深度学习模型面临巨大的计算资源和时间挑战。我们将探讨模型并行、数据并行、以及混合并行等分布式训练策略，并介绍模型压缩、知识蒸馏等优化技术，以加速训练过程并减小模型体积。 点云生成与合成： 利用深度学习模型生成逼真的点云数据，用于数据增强、数据填充等场景。我们将介绍一些前沿的点云生成模型。 第五部分：海量点云数据的应用与展望 最后，本书将汇集前述理论与技术，重点阐述海量点云数据在各个领域的广泛应用，并对未来的发展趋势进行展望。 智慧城市与城市建模： 利用激光扫描、摄影测量等技术获取的海量城市点云数据，进行城市规划、数字孪生、灾害监测、交通管理等。 自动驾驶与机器人导航： 激光雷达（LiDAR）生成的点云数据是自动驾驶汽车和机器人的核心感知信息，用于环境感知、障碍物检测、路径规划、定位与建图（SLAM）。 工业制造与质量检测： 三维扫描在产品设计、原型制作、模具制造、质量控制等方面发挥着重要作用，用于尺寸测量、形变检测、装配验证。 文物保护与虚拟现实： 对历史遗迹、文物进行高精度三维扫描，建立数字档案，用于研究、修复、展示，以及构建沉浸式的虚拟体验。 地质勘探与环境监测： 利用无人机、卫星等平台获取的地形地貌点云数据，进行地质分析、资源评估、水文监测、植被覆盖分析。 医疗健康： 医疗影像（如CT、MRI）生成的三维点云数据，用于手术规划、康复训练、器官建模。 本书还将对海量点云数据处理的未来发展进行展望，包括： 更高效、更智能的算法： 结合AI与传统算法，开发更具鲁棒性和泛化能力的处理方法。 实时处理能力： 满足自动驾驶、AR/VR等对实时性要求极高的应用。 异构计算与硬件加速： 充分利用GPU、FPGA、ASIC等专用硬件，提升处理性能。 多模态数据融合： 结合点云与其他数据源（如图像、视频、传感器数据），实现更全面的场景理解。 数据安全与隐私保护： 在处理敏感点云数据时，如何保障数据安全与用户隐私。 《海量点云数据处理理论与技术》力求成为一本理论扎实、技术前沿、应用导向的参考书，为从事点云数据处理的科研人员、工程师、以及相关领域的学生提供系统性的指导和深刻的启示。本书的编写，旨在填补当前市面上在海量点云数据处理领域深度理论与综合技术体系化阐述的空白，引领读者穿越海量数据的迷雾，抵达三维智能的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

最近我读了一本关于古代城市规划的书，书名很有意思，叫做《城垣的智慧：穿越千年的城市脉络》。这本书带领我漫步于历史的长河，探索了从古埃及的孟菲斯，到古罗马的庞贝，再到中国唐朝的长安等不同文明的城市规划理念。作者没有简单地描述建筑的宏伟，而是深入挖掘了城市布局背后蕴含的社会结构、文化信仰以及地理环境的影响。我印象最深刻的是关于“水文与城市命脉”的章节，它揭示了河流、水道如何决定着城市的兴衰，以及古代人们如何巧妙地利用水资源来满足生活和防御的需求。书中对于轴线对称、坊市制度、以及绿化空间的利用，都有细致的分析，让我看到了古人对于宜居环境的深刻理解。读这本书，就像是在给一座座历史的城市“解剖”，让我能够理解它们为何会成为今天的样子。它让我重新审视了我们当下城市发展的一些思路，思考在现代化的进程中，我们是否丢失了一些古老智慧。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉迷于一本关于古代航海技术的书，名为《风帆的远征：揭秘地理大发现时代的星图与罗盘》。这本书以一种引人入胜的方式，讲述了在没有GPS和现代通讯设备的年代，航海家们如何凭借着对星辰的观测、对风向的判断以及手中简陋的罗盘，开启了那个波澜壮阔的地理大发现时代。作者并没有堆砌枯燥的仪器原理，而是通过讲述哥伦布、麦哲伦等人的探险故事，来展现那些古代航海技术的精妙之处。我特别着迷于书中关于“ Celestial Navigation and the Art of Dead Reckoning”的部分，它详细描述了古代水手是如何通过观察太阳和星辰的高度来确定纬度的，以及如何通过估算航行速度和方向来推算当前位置。这些方法在今天看来虽然原始，但却是那个时代最尖端的科技。读这本书，让我对那些勇敢的探险家们充满了敬意，也对人类探索未知世界的勇气和智慧有了更深的理解。它让我仿佛置身于那充满未知与风险的海洋之上，感受着海风的吹拂和浪涛的拍打。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉迷于一本关于宇宙奥秘的书，那本书的标题是《星辰的低语：宇宙演化的宏伟叙事》。它以一种非常诗意的方式，将宇宙从大爆炸的瞬间到星系的形成，再到生命出现的可能性，娓娓道来。作者并非直接罗列枯燥的物理公式，而是用生动的比喻和引人入胜的故事，勾勒出宇宙这幅波澜壮阔的画卷。书中对于暗物质和暗能量的探讨，尤其让我印象深刻。它没有直接给出答案，而是带领读者一起探索那些未解之谜，激发我们对未知的好奇心。我常常会在夜晚，捧着这本书，抬头仰望星空，想象着书中描述的那些遥远星系和黑洞，感觉自己也融入了这无垠的宇宙之中。这本书不只是一本科普读物，更像是一次心灵的洗礼，让我对生命和存在有了更深的思考。我特别喜欢其中关于“宇宙尺度下的渺小与伟大”的章节，它让我在感受到个体微不足道的瞬间，又体会到人类智慧探索宇宙的伟大。作者的笔触细腻而深邃，仿佛能触碰到宇宙最深处的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

我近期有幸阅读了一本关于人工智能伦理的书籍，书名是《智械的审判：代码背后的道德困境》。这本书以一种非常前瞻性的视角，探讨了人工智能发展过程中可能出现的各种伦理问题。作者并没有回避那些令人不安的场景，比如自动化对就业市场的影响、算法偏见带来的社会不公，以及人工智能自我意识觉醒后的潜在风险。书中关于“责任的界定与归属”的讨论，让我深思。当一个AI犯下错误时，责任应该由谁来承担？是开发者、使用者，还是AI本身？作者通过大量的案例分析和哲思，引导读者进行批判性思考。我特别欣赏书中对于“人工智能与人类价值观的融合”的思考，它提出，在追求技术进步的同时，我们必须确保AI的发展符合人类最根本的道德准则。这本书让我对人工智能的未来充满了敬畏，同时也更加警惕。它提醒我们，在拥抱技术便利的同时，也需要为可能带来的挑战做好准备。

评分☆☆☆☆☆

最近读完了一本关于古典音乐赏析的书，名为《旋律的灵魂：巴赫与贝多芬的时代回响》。这本书带我进入了一个全新的音乐世界。作者并非仅仅介绍作曲家的生平，而是深入剖析了他们的代表作品，从赋格的精巧结构到奏鸣曲的戏剧性张力，都做了详尽的解读。我尤其喜欢书中关于“情感的表达与形式的约束”的章节，它阐释了如何在严谨的音乐形式中注入丰富的情感，这让我对古典音乐的理解达到了新的高度。我以前总是觉得古典音乐高高在上，难以亲近，但这本书用一种非常人性化的视角，让我感受到了作曲家们在创作过程中的挣扎、喜悦与激情。书中对一些著名乐曲的赏析，例如巴赫的《勃兰登堡协奏曲》和贝多芬的《命运交响曲》，都让我听出了前所未有的深度和层次。作者的文字流畅而富有感染力，仿佛带着我穿越时空，亲临音乐会现场。每次读完一章，我都会迫不及待地去播放那首乐曲，再结合书中的解读，那种沉浸感是无与伦比的。