大规模散乱点云数据后处理技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| ·逆向工程技术及其发展现状 | 第14-15页 |
| ·逆向工程中的关键技术 | 第15-19页 |
| ·产品数字化技术 | 第16-17页 |
| ·数据后处理技术 | 第17-19页 |
| ·论文选题依据、研究内容、目的及意义 | 第19-21页 |
| ·论文结构 | 第21-22页 |
| 第2章 基于局部曲面特征的点云简化 | 第22-39页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·最临近搜寻 | 第23-26页 |
| ·VP树的创建 | 第24-25页 |
| ·基于VP树的最近点与K临近搜寻 | 第25-26页 |
| ·基于点云的曲面特征计算 | 第26-33页 |
| ·法向量的计算 | 第26-28页 |
| ·高斯曲率、平均曲率 | 第28-31页 |
| ·角度缺失(Angle Defect) | 第31-32页 |
| ·曲面局部变化度 | 第32-33页 |
| ·点云精简 | 第33-34页 |
| ·八叉树结构 | 第33-34页 |
| ·基于八又树与曲面特征的点云简化 | 第34页 |
| ·验证实例 | 第34-37页 |
| ·曲面特征计算验证 | 第35-37页 |
| ·基于曲面特征的数据简化 | 第37页 |
| ·精度评价 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 二次代数曲线曲面拟合 | 第39-60页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·线性最小二乘拟合 | 第40-42页 |
| ·线性最小二乘的数学描述 | 第40-41页 |
| ·线性最小二乘的求解 | 第41页 |
| ·加权最小二乘(WLS)及其求解 | 第41-42页 |
| ·非线性最小二乘的求解 | 第42-44页 |
| ·主元素分析法(PCA) | 第44-46页 |
| ·主元素分析法的数学基础 | 第44-45页 |
| ·主元素分析法的数学原理 | 第45-46页 |
| ·二次曲面拟合 | 第46-54页 |
| ·空间直线拟合 | 第46-47页 |
| ·平面拟合 | 第47-48页 |
| ·球拟合 | 第48-51页 |
| ·圆柱拟合 | 第51-53页 |
| ·圆锥拟合 | 第53-54页 |
| ·非线性最小二乘拟合初值估计 | 第54-58页 |
| ·球的非线性拟合初值估计 | 第56页 |
| ·圆柱的非线性拟合初值估计 | 第56-57页 |
| ·圆锥的非线性拟合初值估计 | 第57-58页 |
| ·验证实例 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 散乱点云直接三角化 | 第60-81页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·现有算法分析 | 第60-62页 |
| ·三角化方法分类 | 第60-61页 |
| ·现有算法存在的问题 | 第61-62页 |
| ·准备知识 | 第62-74页 |
| ·投影点到平面上 | 第62-63页 |
| ·旋转向量V至z轴正向 | 第63-64页 |
| ·找到位于球形区域上的正三角形 | 第64-69页 |
| ·快速球形区域搜索 | 第69-74页 |
| ·算法描述 | 第74-79页 |
| ·优点 | 第74页 |
| ·基本算法流程 | 第74-77页 |
| ·多分辨率表示 | 第77-78页 |
| ·法向量的求取 | 第78-79页 |
| ·实例验证 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 自由曲面的B样条表示 | 第81-96页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·自由曲面重构现状 | 第81-83页 |
| ·B样条简介 | 第83-84页 |
| ·B样条的由来和发展 | 第83页 |
| ·B样条的定义 | 第83-84页 |
| ·B样条曲线的拟合 | 第84-89页 |
| ·B样条曲面的拟合 | 第89-94页 |
| ·散乱数据点网格化 | 第89-93页 |
| ·基于网格点的B样条曲面拟合 | 第93-94页 |
| ·实例验证 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-98页 |
| ·总结 | 第96页 |
| ·展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
