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激光雷达点云数据处理与三维可视化平台的设计与开发

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-21页
    1.1 论文的背景和意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-19页
    1.3 论文的主要内容第19-21页
第二章 点云数据处理算法第21-41页
    2.1 点云数据的特点和结构第21-23页
        2.1.1 K近邻检索算法第23页
    2.2 点云数据的法线和曲率估计第23-25页
        2.2.1 法线估计第23-24页
        2.2.2 曲率估计第24-25页
    2.3 点云数据的坐标变换第25-29页
    2.4 点云数据的简化第29-31页
    2.5 点云数据的滤波第31-35页
        2.5.1 点云噪声分类第31-32页
        2.5.2 有序点云滤波第32-33页
        2.5.3 散乱点云滤波第33-35页
    2.6 点云数据的曲面重建第35-41页
        2.6.1 Voronoi图和Delaunay三角化第36-37页
        2.6.2 贪婪投影三角化算法第37-38页
        2.6.3 泊松曲面重建第38-41页
第三章 点云数据处理及可视化软件总体设计第41-51页
    3.1 软件的设计流程第41-42页
    3.2 软件的需求分析第42页
    3.3 软件功能模块第42-43页
    3.4 软件的开发平台第43-48页
        3.4.1 程序编写平台第43-44页
        3.4.2 图形用户界面开发工具Qt第44页
        3.4.3 编译配置工具CMake第44页
        3.4.4 点云数据处理库第44-47页
        3.4.5 软件开发环境的配置第47-48页
    3.5 软件的处理流程第48页
    3.6 软件的开发准则第48-51页
第四章 点云数据处理及可视化软件功能实现第51-75页
    4.1 输入输出模块第51-54页
        4.1.1 PCL的PCD文件第51-53页
        4.1.2 I/O模块实现第53-54页
    4.2 可视化模块第54-56页
    4.3 搜索模块第56-57页
    4.4 法线估计模块第57页
    4.5 点云数据简化模块第57-58页
    4.6 点云数据滤波模块第58-62页
        4.6.1 滤除离群点第58-60页
        4.6.2 直通滤波第60-62页
        4.6.3 双边滤波第62页
        4.6.4 滑动最小二乘滤波第62页
    4.7 点云数据曲面重建模块第62-67页
        4.7.1 贪婪投影三角化重建第63-65页
        4.7.2 泊松曲面重建第65-67页
    4.8 软件的界面设计第67-73页
        4.8.1 Qt GUI设计流程第68页
        4.8.2 可视化软件界面设计第68-73页
    4.9 软件的打包第73-75页
第五章 软件测试和分析第75-93页
    5.1 软件测试环境第75页
    5.2 软件各功能模块测试和分析第75-87页
        5.2.1 软件启动和主界面第75-76页
        5.2.2 输入输出模块第76-78页
        5.2.3 点云显示模块第78-79页
        5.2.4 点云简化模块第79-82页
        5.2.5 点云滤波模块第82-83页
        5.2.6 点云曲面重建模块第83-86页
        5.2.7 用户交互模块第86-87页
    5.3 软件在项目中的应用第87-93页
第六章 总结和展望第93-95页
    6.1 工作总结第93-94页
    6.2 工作前景展望第94-95页
参考文献第95-97页
致谢第97-99页
作者简介第99-100页

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