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基于K近邻的点云数据处理研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 地面三维激光扫描技术概况第12-14页
        1.1.1 地面三维激光扫描仪的组成第12-13页
        1.1.2 地面三维激光扫描仪工作原理第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 K近邻搜索的研究现状第14-15页
        1.2.2 测距误差与回光强度第15-16页
        1.2.3 法向矢量计算方法的研究现状第16-17页
        1.2.4 点云配准的研究现状第17页
    1.3 本文研究内容及章节安排第17-19页
第二章 K近邻搜索第19-32页
    2.1 K近邻的概念第19-20页
        2.1.1 数学K近邻第19-20页
        2.1.2 空间定向K近邻第20页
    2.2 空间索引第20-21页
    2.3 空间包围盒第21-26页
        2.3.1 空间包围盒构建步骤第21-23页
        2.3.2 空间包围盒法的改进第23-26页
    2.4 Kd树第26-29页
        2.4.1 Kd树的定义第27-28页
        2.4.2 Kd树的查找第28页
        2.4.3 Kd树的分割规则第28-29页
    2.5 实验与分析第29-31页
    2.6 结语第31-32页
第三章 回光强度与测距误差第32-39页
    3.1 回光强度第32-33页
    3.2 点云测距误差产生原因和回光强度的关系第33-37页
        3.2.1 脉冲式地面三维激光扫描仪测距误差第33-35页
        3.2.2 局部离群系数(SVLOF)第35-37页
    3.3 实验与分析第37-38页
    3.4 结语第38-39页
第四章 法向量估算和定向第39-49页
    4.1 法向量估算方法第39-41页
        4.1.1 基于Voronoi图的方法第39-40页
        4.1.2 局部表面拟合方法第40-41页
    4.2 K值的确定第41-43页
    4.3 离群点和尖锐特征的处理第43-44页
    4.4 法向量的重定向第44-47页
    4.5 实验和分析第47-48页
    4.6 结语第48-49页
第五章 基于曲率特征的点云数据配准第49-64页
    5.1 数据配准基本问题第49-53页
        5.1.2 控制点数量第50-51页
        5.1.3 变换矩阵求解第51-52页
        5.1.4 目标函数第52-53页
    5.2 转换矩阵和平移矩阵的求解第53-54页
        5.2.1 SVD法的求解步骤第53-54页
        5.2.2 四元数法的求解步骤第54页
    5.3 同名点的选取第54-57页
        5.3.1 基于标靶的同名点提取第55-57页
        5.3.2 基于几何特征的同名点提取第57页
    5.4 基于曲率的特征点提取第57-61页
        5.4.1 局部二次曲面的构建第58-60页
        5.4.2 曲率的计算第60-61页
    5.5 匹配点对的提取第61-62页
        5.5.1 基于Hausdorff距离的初始点对匹配第61页
        5.5.2 匹配点对的精确提取第61-62页
    5.6 实验与分析第62页
    5.7 结语第62-64页
第六章 结论与展望第64-66页
    6.1 全文工作总结第64页
    6.2 创新点第64-65页
    6.3 展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-73页
附录A第73-78页
附录B第78页

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