基于三维点云数据的表面重建技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 点云简化算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 点云曲面重建算法 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 点云相关研究综述 | 第15-21页 |
| 2.1 点云数据分类 | 第15-16页 |
| 2.2 点云处理技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 三维点云数据的简化 | 第16-17页 |
| 2.2.2 三维点云数据的曲面重建 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于栅格的点云简化 | 第21-29页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 基于栅格的点云简化算法 | 第21-26页 |
| 3.2.1 k近邻 | 第21-22页 |
| 3.2.2 二次栅格边长确定 | 第22-23页 |
| 3.2.3 算法步骤 | 第23-24页 |
| 3.2.4 实验效果 | 第24-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-29页 |
| 第4章 网格前沿生成算法的优化 | 第29-43页 |
| 4.1 基本概念 | 第29页 |
| 4.2 常用的点云三角网格化算法 | 第29-34页 |
| 4.2.1 四面体网格剖分算法 | 第29-30页 |
| 4.2.2 局部Delaunay三角剖分算法 | 第30-32页 |
| 4.2.3 内螺旋直接三角剖分算法 | 第32-33页 |
| 4.2.4 螺旋边三角剖分算法 | 第33-34页 |
| 4.3 优化候选点搜索的网格前沿生成算法 | 第34-39页 |
| 4.3.1 优化种子三角形的选取 | 第34页 |
| 4.3.2 基于投影的二面角准则优化 | 第34-36页 |
| 4.3.3 最佳候选点的选取 | 第36页 |
| 4.3.4 三角化主过程 | 第36-39页 |
| 4.4 算法实现及实验结果 | 第39-42页 |
| 4.4.1 数据结构设计 | 第39页 |
| 4.4.2 三角网生长过程 | 第39-41页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第43-51页 |
| 5.1 系统的构成 | 第43-44页 |
| 5.2 系统主要流程实现 | 第44-45页 |
| 5.3 系统功能测试 | 第45-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
