| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 点云光顺 | 第12-13页 |
| 1.2.2 点云精简 | 第13-14页 |
| 1.2.3 离散点云曲率估算 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-18页 |
| 2 曲率概念与离散点云曲率估算方法 | 第18-32页 |
| 2.1 空间曲线基本知识 | 第18-19页 |
| 2.2 空间曲面的基本知识 | 第19-22页 |
| 2.3 离散点云曲率估算方法 | 第22-31页 |
| 2.3.1 Moreton和Sequin的方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 Chen和Schmitt的方法 | 第24页 |
| 2.3.3 Watanbe和Belyaev的方法 | 第24-25页 |
| 2.3.4 Taubin主曲率主方向的方法 | 第25-26页 |
| 2.3.5 Nira Dyn和Kai Hormann的方法 | 第26-28页 |
| 2.3.6 Mark Meyer的方法 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 离散点云曲率估算方法对比与分析 | 第32-42页 |
| 3.1 NIRA DYN算法具体流程 | 第32-33页 |
| 3.2 MARK MAYER算法具体流程 | 第33-34页 |
| 3.3 实验方案设计 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 3.4.1 球面 | 第35-37页 |
| 3.4.2 柱面 | 第37-38页 |
| 3.4.3 抛物面 | 第38-40页 |
| 3.4.4 马鞍面 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于VORONOI区域面积的改进MAYER算法 | 第42-50页 |
| 4.1 MAYER算法VORONOI区域面积计算思路 | 第42-43页 |
| 4.2 改进的MAYER算法VORONOI区域面积计算思路 | 第43-44页 |
| 4.3 改进后的MAYER算法具体流程 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于曲率特征信息的点云光顺算法的设计与实现 | 第50-62页 |
| 5.1 引言 | 第50-51页 |
| 5.2 离散点云数据误差分析 | 第51-55页 |
| 5.2.1 离散点云数据模型与扫描测量数据误差分析 | 第51-52页 |
| 5.2.2 离散点云数据局部形状特征分析 | 第52-55页 |
| 5.3 基于曲率特征信息的点云光顺算法 | 第55-58页 |
| 5.3.1 算法设计思想 | 第55页 |
| 5.3.2 算法设计具体步骤与流程图 | 第55-58页 |
| 5.4 实例结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 基于曲率信息的点云数据精简算法 | 第62-70页 |
| 6.1 引言 | 第62-63页 |
| 6.2 基于曲率特征信息的点云数据精简算法 | 第63-67页 |
| 6.2.1 算法设计思想 | 第63页 |
| 6.2.2 基于曲率信息的特征点提取 | 第63-64页 |
| 6.2.3 点云数据曲率精简原则 | 第64-65页 |
| 6.2.4 基于曲率信息的点云精简算法具体步骤与流程图 | 第65-67页 |
| 6.3 实例应用与结果分析 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 总结 | 第70页 |
| 7.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研工作及发表的论文 | 第77-79页 |
