全文总字数：3757字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

三维激光扫描技术，以其精度高、采集数据速度快、数据格式简单，可操作性强等特点在三维数字城市建模过程中占有一席之地。由于其技术特点，是根据红外线的高速发出与被返回接收从而获得建筑物的特征信息，尤其是其表面的信息，重要的是这些表面的信息是以点的方式展现出来的。点与点之间是分散布局的，彼此之间也没有明显的空间拓扑关系，称之为离散点。总结当前三维点云建模中出现的问题，可以发觉其主要存在三重矛盾，第一就是数据量大、手工建模劳动强度大的难题与现状模型重建的效率和精度要求高之间的矛盾，第二是分块建模后几何模型缺乏拓扑关系、几何特征参数不能获取与当前要求空间数据快速检索与处理之间的矛盾，第三是不能对象化及规则化描述精细三维模型、纹理信息不全且计算复杂与当前建立高逼真性、高精细化模型之间的矛盾^[8]。本论文选择三维数据分割作为研究点，通过有效的点云分割方法，将大量的点云数据，根据邻近点拟合成目标表面所体现出的目标点的几何特征，分割成不同类型的点的集合，运用对应的数学模型公式对点集进行三维重建。

国内外研究现状

激光点云数据的分割是处理点云数据重构点云模型过程中十分重要的一步。本文选择以空间点云数据的几何特征和点云之间空间的相关性、连通性作为分割的切入点，来探讨点云分割方法。该分割思想主要将点的空间特征、点与点之间的空间位置关系作为点云分割判断的依据，找出特征变化的临界值作为判断标准。其中，基于点集边缘点的方法是通过查找点集中法矢量指向、曲率值或者邻近点间的距离等发生显著改变的点元素，以此作为该区域的边缘点，然后将这些边缘点组合成一个封闭的区域，构成一个分割集合。这种方法可以有效的分辨出一些边界特征的数据点，但是由于受到噪声数据的干扰，这些边界特征点往往不能连续，还要一些复杂的处理才能使其形成有效的点集包围圈。然而在某些无法检测到边界点，就不能形成有效分割。例如，Sappa 和 Devy 等通过对曲面进行拟合进行边界查找，然而在迭代参数的优化时精度不高，可用行不高；Fan 和Medioni等利用局部点云来进行为微曲面的构建，然后求解曲率值，检测曲率值出现变化的点作为边缘点^[8]。

2. 研究的基本内容

全文共分为五章，每章的主要内容为：

第一章介绍了研究背景，包括三维激光扫描技术和点云分割技术的研究现状，阐述该课题的背景和研究意义。

第二章介绍激光雷达的原理和结构，阐述激光雷达的工作原理和扫描方式，分析激光雷达点云数据的特征。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案： 在阅读相关参考文献的基础上，针对点云数据特点，基于最小二乘切平面拟合求取法矢量，基于欧氏距离求解二次曲面表达式以及曲率，根据平面点云分割条件同向行、共面性，对点云进行分割。

进度安排：2018年12月23日前，完成选题；

2019年1月4日前，收集并阅读相关文献，撰写开题报告、报告书，进行外文文献翻译，并提交成果；

4. 参考文献

[1}李必军，方志祥，任娟.从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究.武汉大学学报(信息科学版).2003(01):65-70.

[2]罗敏.数字图像辅助激光点云特征提取研究[d].中南大学;2011.

[3]杨荣华,游扬声,吴浩.一种混合曲面散乱点云曲率计算方法[j].测绘科学.2014(06):129-131