点云数据的压缩算法研究--以数字地质博物馆为例
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 数字博物馆的概念及优势 | 第11-12页 |
| 1.1.2 数字地质博物馆 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外应用和研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 数字博物馆中三维建模技术应用现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 点云压缩算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-19页 |
| 2 点云的数据处理与计算方法 | 第19-31页 |
| 2.1 点云的概念及分类 | 第19-20页 |
| 2.2 点云数据的采集 | 第20页 |
| 2.3 点云数据的格式 | 第20-21页 |
| 2.4 点云的空间划分 | 第21-24页 |
| 2.5 点云的K-领域搜索 | 第24-27页 |
| 2.6 法矢量估算及修正 | 第27-31页 |
| 3 点云的精简方法及试验结果 | 第31-52页 |
| 3.1 随机采样法 | 第31-35页 |
| 3.1.1 核心思想及算法描述 | 第31-32页 |
| 3.1.2 试验结果 | 第32-35页 |
| 3.2 最短距离采样法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 核心思想及算法描述 | 第35-36页 |
| 3.2.2 试验结果 | 第36-39页 |
| 3.3 包围盒重心采样法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 核心思想及算法描述 | 第39-41页 |
| 3.3.2 试验结果 | 第41-44页 |
| 3.4 法矢量夹角采样法 | 第44-50页 |
| 3.4.1 核心思想和算法描述 | 第44-46页 |
| 3.4.2 试验结果 | 第46-50页 |
| 3.5 试验小结 | 第50-52页 |
| 4 点云数据压缩质量评估 | 第52-67页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 Geomagic简介 | 第52页 |
| 4.3 平缓点云与起伏点云 | 第52-54页 |
| 4.4 表面积评估 | 第54-58页 |
| 4.4.1 平缓点云的压缩质量评估 | 第55-56页 |
| 4.4.2 起伏点云的压缩质量评估 | 第56-58页 |
| 4.5 体积评估 | 第58-61页 |
| 4.5.1 平缓点云压缩质量评估 | 第58-60页 |
| 4.5.2 起伏点云压缩质量评估 | 第60-61页 |
| 4.6 偏差分析法 | 第61-65页 |
| 4.6.1 平缓曲面点云压缩曲线拟合 | 第62-64页 |
| 4.6.2 起伏曲线点云压缩曲线拟合 | 第64-65页 |
| 4.7 总体评价 | 第65-67页 |
| 5 曲率-法矢量采样及新算法评估 | 第67-91页 |
| 5.1 点云的曲率估算 | 第67-78页 |
| 5.1.1 局部坐标变换 | 第68-76页 |
| 5.1.2 曲面拟合及曲率计算 | 第76-78页 |
| 5.2 曲率-法矢量算法 | 第78-83页 |
| 5.2.1 核心思想和算法描述 | 第78-79页 |
| 5.2.2 压缩试验结果展示 | 第79-83页 |
| 5.3 压缩质量评估 | 第83-87页 |
| 5.3.1 平坦曲面点云压缩质量评估 | 第84-85页 |
| 5.3.2 起伏曲面点云压缩质量评估 | 第85-87页 |
| 5.4 新算法的实际应用 | 第87-91页 |
| 6 结论及展望 | 第91-93页 |
| 6.1 论文研究总结 | 第91页 |
| 6.2 存在的问题 | 第91-92页 |
| 6.3 未来工作的方向 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-98页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
