第1章 绪论
1.1 概述
1.2 国内外研究现状及趋势
1.2.1 建筑物模型三维重建概述
1.2.2 基于影像点云的建筑物场景三维重建
1.2.3 基于LiDAR点云的建筑物提取和三维重建
1.2.4 融合影像和LiDAR点云的建筑物提取和三维重建
1.2.5 小结
1.3 本书主要研究内容
1.3.1 基于线元分割的建筑物快速检测
1.3.2 基于RANSAC及层次拓扑图的建筑物三维重建
1.3.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法
1.4 本书的组织结构
第2章 基于线元分割的建筑物快速检测
2.1 基于交叉线元分割的平面提取
2.1.1 点的规则格网索引
2.1.2 道格拉斯分割
2.1.3 种子线的选择
2.1.4 区域增长
2.1.5 结果与分析
2.2 非平面点的分割
2.2.1 Meanshift点云分割
2.2.2 部分非平面点分割结果
2.2.3 结果与分析
2.3 面向对象分类的初始建筑物的提取
2.3.1 基于图割的平面分类
2.3.2 结果与分析
2.4 多特征的建筑物提取优化
2.4.1 特征提取
2.4.2 建筑物的精确提取
2.4.3 结果与分析
2.5 本章小结
第3章 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建
3.1 基于加权随机采样一致性的屋顶面片分割
3.1.1 随机采样一致性算法的原理
3.1.2 基于随机采样一致性的屋顶面片分割算法
3.1.3 改进的加权随机采样一致性算法
3.1.4 面片分割试验与分析
3.1.5 小结
3.2 模型关键特征检测与规则化
3.2.1 模型关键特征检测
3.2.2 边界规则化与整体调整
3.2.3 小结
3.3 基于层次拓扑树的渐进式屋顶拓扑构建
3.3.1 面片拓扑图的原理
3.3.2 基于拓扑图的屋顶拓扑识别及其困难
3.3.3 层次拓扑树的原理及构建
3.3.4 结果与分析
3.3.5 小结
3.4 实体模型生成与完整性检测
3.4.1 模型缺陷及现有改正方法
3.4.2 基于模型完整性的缺陷检测与修复
3.4.3 模型重建结果与精度分析
3.4.4 小结
3.5 本章小结
第4章 基于图割及全局优化的建筑物三维重建
4.1 图割优化的理论基础
4.1.1 概述
4.1.2 图割理论基础
4.1.3 图割多标号优化原理
4.1.4 小结
4.2 基于图割多标号优化的建筑物LiDAR点云面片分割
4.2.1 概述
4.2.2 基于图割全局优化的多平面模型拟合
4.2.3 基于图割多标号优化的建筑物面片分割
4.2.4 结果与分析
4.2.5 小结
4.3 基于建筑物面片和复形结构的三维空间划分
4.3.1 概述
4.3.2 二叉空间划分空间二分算法
4.3.3 复形与空间划分
4.3.4 基于建筑物分割面片的点云三维空间划分
4.3.5 结果与分析
4.3.6 小结
4.4 基于图割二值标号的建筑物LiDAR点云三维重建
4.4.1 概述
4.4.2 基于图割二值标号的建筑物点云三维重建
4.4.3 结果与分析
4.4.4 小结
4.5 本章小结
第5章 结论与展望
5.1 结论
5.1.1 基于线元分割的建筑物快速检测
5.1.2 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建
5.1.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法
5.2 展望
5.2.1 基于深度学习的整体认知
5.2.2 结合影像的细节结构识别
参考文献

本书是“十二五”973项目“高分辨率遥感数据精处理和空间信息智能转化的理论与方法”课题四“高分辨率遥感影像的自然地表与人工地物三维重建”的部分研究成果总结，内容涉及机载LiDAR点云中建筑物的快速检测、建筑物点云的面片提取、建筑物拓扑重建与修正等建筑物三维模型重建相关的关键技术。本书既有对传统方法（如基于交叉线元的建筑物点快速提取、面向点云分割的加权RANSAC方法）的改进，也有自主创新的全新方法（如基于多标记优化的点云分割方法和基于空间切分图割优化的拓扑重建方法）。
本书适合从事机载LiDAR点云或倾斜影匹配像点云提取建筑物三维模型的研究生和算法工程师参考。