| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 点云数据处理 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 2 基于PCL的点云数据处理系统框架设计 | 第14-24页 |
| 2.1 系统的功能设计 | 第14-15页 |
| 2.2 开发平台 | 第15页 |
| 2.2.1 图形界面应用程序开发框架Qt | 第15页 |
| 2.2.2 三维点云数据处理库PCL | 第15页 |
| 2.2.3 开发过程中遇到的关键问题 | 第15页 |
| 2.3 软件的数据处理流程 | 第15-16页 |
| 2.4 PCL点云数据处理库 | 第16-24页 |
| 2.4.1 PCL的概念及发展历程 | 第16-18页 |
| 2.4.2 PCL库的数据结构 | 第18-21页 |
| 2.4.3 PCL的I/O模块 | 第21-22页 |
| 2.4.4 PCD文件格式 | 第22-24页 |
| 3 点云滤波与配准拼接 | 第24-38页 |
| 3.1 几种滤波算法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 有序点云数据滤波 | 第24页 |
| 3.1.2 散乱点云数据滤波 | 第24-26页 |
| 3.2 特征描述理论介绍 | 第26-27页 |
| 3.2.1 点云下采样 | 第26页 |
| 3.2.2 点特征直方图（Point Feature Histograms）算法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms）算法 | 第27页 |
| 3.3 点云配准算法 | 第27-33页 |
| 3.3.1 刚性配准 | 第27-28页 |
| 3.3.2 ICP配准 | 第28-29页 |
| 3.3.3 PCL中与配准相关的类 | 第29-33页 |
| 3.4 点云数据处理系统滤波与配准功能的实现 | 第33-38页 |
| 3.4.1 滤波功能的实现 | 第33-35页 |
| 3.4.2 配准功能的实现 | 第35-38页 |
| 4 点云分割与曲面重建 | 第38-50页 |
| 4.1 点云分割 | 第38-42页 |
| 4.1.1 点云分割的定义和目的 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于几何特征的点云分割方法 | 第39-40页 |
| 4.1.3 PCL中与分割相关的类 | 第40-42页 |
| 4.2 曲面重建 | 第42-46页 |
| 4.2.1 曲面重建的一般过程 | 第42-43页 |
| 4.2.2 PCL中与曲面重建相关的类 | 第43-46页 |
| 4.3 点云数据处理系统分割与曲面重建功能的实现 | 第46-50页 |
| 4.3.1 点云分割功能的实现 | 第46-47页 |
| 4.3.2 曲面重建功能的实现 | 第47-50页 |
| 5 点云数据处理实例及结果分析 | 第50-60页 |
| 5.1 POINTCLOUDVIEWER点云处理系统 | 第50页 |
| 5.2 处理实例 1：去除噪声点 | 第50-52页 |
| 5.3 处理实例 2：点云配准 | 第52页 |
| 5.4 处理实例 3：圆柱体模型分割 | 第52-54页 |
| 5.5 处理实例 4：聚类分割 | 第54页 |
| 5.6 处理实例 5：提取多边形 | 第54-56页 |
| 5.7 处理实例 6：三角网格化 | 第56-60页 |
| 6 结论 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-79页 |
