摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·课题背景及研究的目的和意义 | 第10-12页 |
·国内外研究现状及分析 | 第12-14页 |
·点云数据滤波的研究现状及分析 | 第12-13页 |
·点云数据配准的研究现状及分析 | 第13-14页 |
·主要开展的工作 | 第14-15页 |
·全文组织结构 | 第15-16页 |
第2章 三维点云模型滤波与配准相关技术 | 第16-26页 |
·引言 | 第16页 |
·采样点 k-最近邻域 | 第16-18页 |
·法向估计 | 第18-20页 |
·高斯曲率估计 | 第20-22页 |
·刚体变换及参数求解 | 第22-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第3章 基于曲率特征分类的点云模型滤波算法 | 第26-34页 |
·引言 | 第26页 |
·研究目标和思路 | 第26-27页 |
·基于曲率特征分类的点云模型滤波 | 第27-32页 |
·基本思路 | 第27-28页 |
·平坦邻域类型区域和突变邻域类型区域的判定 | 第28页 |
·平坦邻域类型区域采样点的滤波 | 第28-29页 |
·突变邻域类型区域采样点的滤波 | 第29-31页 |
·算法描述 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-34页 |
第4章 基于全等三元素的点云模型初始配准算法 | 第34-42页 |
·引言 | 第34页 |
·随机采样一致性算法(RANSAC) | 第34-35页 |
·基于全等三元素的随机采样一致性初始配准算法 | 第35-40页 |
·基本思路 | 第35-36页 |
·对应关系的确定 | 第36-37页 |
·一致程度的衡量标准 | 第37-38页 |
·迭代次数的设定 | 第38页 |
·算法描述 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第5章 实验结果及分析 | 第42-52页 |
·实验环境介绍 | 第42-43页 |
·PCL ( Point Cloud Library )简介 | 第42-43页 |
·实验环境的配置 | 第43页 |
·基于曲率特征分类的滤波算法的实验结果及分析 | 第43-47页 |
·基于全等三元素的初始配准算法的实验结果及分析 | 第47-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
结论 | 第52-54页 |
参考文献 | 第54-58页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第58-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
作者简介 | 第60页 |