本书从城市典型地物的点云数据配准与要素提取两个环节入手，在解决集效率与精度于一体的点云数据配准问题的基础上，通过点云精细特征表达充分挖掘潜在的点云信息，实现基于MLS数据的城市道路和行道树的高精度提取。全书内容包括激光点云数据处理概论，激光点云数据处理基本理论，ICP算法分析，基于初始4点对（FIPP）的点云配准方法，特征描述优化的颜色信息电源快速配准，基于区域增长法的城市道路自动提取，以及基于体素分层的城市行道树提取等。
本书适合地理信息科学、测绘工程、导航工程、信息技术等专业作为课程学习参考资料，也可作为相关专业领科研工作者的参考资料。

第1章 激光点云数据处理概论
1.1 激光雷达与点云数据处理
1.2 激光点云技术数据处理的应用
1.2.1 测绘工程
1.2.2 导航定位
1.2.3 文物古迹保护
1.2.4 电力线巡检
1.2.5 地质灾害应急
1.2.6 海洋工程
1.2.7 农林资源调查
1.2.8 城市规划与设计
1.3 点云配准与要素提取研究内容
1.3.1 点云数据自动配准
1.3.2 城市道路要素提取
1.3.3 城市树木提取
第2章 激光点云数据处理基本理论
2.1 点云数据结构
2.1.1 KD树
2.1.2 八叉树
2.1.3 两种数据结构的对比分析
2.2 点云特征描述
2.2.1 法向量
2.2.2 曲率
2.2.3 点特征直方图与快速点特征直方图
2.3 点云配准
2.3.1 点云配准的转换模型
2.3.2 刚体变换参数求解
2.3.3 ICP算法基本原理
2.4 点云分割
2.4.1 区域增长法
2.4.2 空间聚类法
第3章 ICP算法分析
3.1 ICP算法概述
3.2 ICP算法影响因素
3.3 ICP算法评价准则
3.3.1 算法数据说明
3.3.2 数据预处理
3.3.3 评价准则
3.4 ICP算法评价结果
3.4.1 ICP算法有效性分析
3.4.2 ICP算法精度分析
3.4.3 ICP算法效率分析
3.4.4 总体评价
第4章 基于初始4点对的点云配准方法
4.1 特征点提取
4.1.1 基于FPFH值的点特征描述
4.1.2 基于FPFH的特征点提取
4.2 基于FIPP算法的同名点对搜索
4.2.1 生成初始随机点
4.2.2 选取初始4点对
4.2.3 构建候选点集
4.2.4 同名点对
4.3 刚体变换矩阵求解
4.4 基于初始4点对的结果分析
4.4.1 配准结果
4.4.2 效率和精度评估
4.4.3 与其他配准方法的对比分析
第5章 特征描述优化的颜色信息点云快速配准
5.1 基于颜色信息的候选点集
5.1.1 具有相同颜色的点信息统计
5.1.2 颜色滤波
5.1.3 两个点集中具有相同颜色的点
5.1.4 具有RGB颜色容差的候选点集构建
5.2 RGB点云配准
5.2.1 基于改进FIPP算法的同名点搜索
5.2.2 基于ICP算法的局部配准
5.3 基于颜色信息特征的配准结果分析
5.3.1 配准过程
5.3.2 参数影响
5.3.3 与FPFH特征值的对比分析
5.3.4 本章结论
第6章 基于区域增长法的城市道路自动提取
6.1 城市道路自动提取概述
6.2 城市道路自动提取算法
6.2.1 初始种子点选取
6.2.2 增长条件判定
6.2.3 新种子点的选取
6.2.4 不连续道路处理方法
6.2.5 邻域点搜索策略
6.3 城市道路自动提取评价准则
6.3.1 城市点云数据集
6.3.2 地面真值
6.3.3 精度评估方法
6.4 区域增长法城市道路自动提取结果
6.4.1 提取结果
6.4.2 精度对比分析
6.4.3 参数影响的稳定性
第7章 基于体素分层的城市行道树提取
7.1 城市行道树提取概述
7.2 行道树点云数据粗分类
7.2.1 离群点剔除
7.2.2 地面点分离
7.2.3 点云聚类
7.2.4 候选点簇构建
7.3 行道树精细提取
7.3.1 基本思想
7.3.2 点云体素化
7.3.3 精细提取算法
7.4 基于体素分层的行道树提取分析
7.4.1 实验结果
7.4.2 参数分析
7.4.3 精度分析
本书结束语
参考文献