基于OSG的LIDAR点云数据处理研究的开题报告开题报告题目：基于OSG的LIDAR点云数据处理研究一、研究背景随着现代测量技术的发展，激光雷达（LIDAR）已经成为获取三维点云数据的重要手段。LIDAR技术在地质勘探、城市规划、军事侦察、遥感等领域具有广泛的应用。对点云数据的处理和可视化显示是应用LIDAR技术的重要环节之一，如何快速高效地处理大规模的点云数据并进行良好的可视化显示是当前亟待解决的问题。二、研究目的本研究旨在探究基于开源软件开发工具OSG（OpenSceneGraph）的LIDAR点云数据处理方法，建立点云数据的三维模型并进行可视化显示。具体研究内容包括：1.LIDAR点云数据的预处理：包括点云数据格式转换、去噪、采样等处理；2.建模和渲染：基于OSG平台进行点云数据的三维模型构建，实现对点云数据的可视化显示和分析;3.点云数据分析：利用OSG平台进行点云数据的三维分析，包括点云数据的分类、分割与提取等。三、研究方法本研究主要采用以下方法：1.针对点云数据的预处理，采用常用的去噪算法，如MovingLeastSquares、IterativeClosestPoint等，实现点云数据的格式转换、去噪以及采样等处理；2.对于点云数据的建模和渲染，以OSG平台为主要研究工具，通过其具有的渲染引擎、库函数和开发平台等，实现点云数据的建模和可视化；3.针对点云数据的分类、分割和提取等，采用最近邻搜索方法实现点云数据的分类、点云特征提取等。四、研究意义本研究意义在于解决大规模点云数据处理的问题。OSG作为一种基于OpenGL的开源3D图形引擎，在可视化处理领域具有广泛应用，结合处理LIDAR点云数据，有望为相关领域的应用提供高效、稳定、优秀的处理手段。五、预期成果本研究预期将实现基于OSG的LIDAR点云数据的预处理、建模和可视化，并实现相关算法的编写和移植，并且能实现基于LIDAR点云数据的分类、分割和特征提取等。六、可行性分析OSG作为开源的3D图形引擎，在点云数据处理领域具有很大潜力和应用前景。同时，目前多种三维点云处理算法，如去噪算法、特征提取算法等都有成熟的实现，在此基础上本研究的可行性得到保证。七、参考文献[1]注定成为主流的三维城市重视及其数据处理技术，黄晖，徐伟强，杨斌，李丹丹，测绘通报，2010[2]雷达数据的处理方法研究，范中阳，柏巍，黄芳等，计算机技术与发展，2007[3]三维激光测量云数据的可视化研究与实现，刘志文，张文，何澍萍，吴祺，计算机与现代化，2011[4]基于OSG的地形一体化建模研究，《计算机应用研究》，2011[5]吕浩洋，《基于激光雷达的点云数据处理方法研究》，北京：中国水利水电出版社，2017