三维重建过程中配准算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 三维建模的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 点云配准的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容、结构安排及技术路线 | 第12-15页 |
| 第二章 三维激光扫描技术 | 第15-18页 |
| 2.1 三维激光扫描的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2 三维数据获取及重建 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 点云配准的相关算法 | 第18-24页 |
| 3.1 点云配准概述 | 第18页 |
| 3.2 点云配准原理 | 第18-21页 |
| 3.3 最近点迭代算法（ICP） | 第21-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 点云配准算法的改进 | 第24-31页 |
| 4.1 k-d tree | 第24-26页 |
| 4.1.1 k-d tree建立 | 第24-25页 |
| 4.1.2 k-d tree的查找 | 第25-26页 |
| 4.2 基于k-d tree点云数据组织 | 第26-27页 |
| 4.2.1 点云邻域的构造方法 | 第26页 |
| 4.2.2 基于k-d tree点云邻域的搜索 | 第26-27页 |
| 4.3 改进的ICP算法 | 第27-30页 |
| 4.3.1 点云的初始配准 | 第27-28页 |
| 4.3.2 点云的精配准 | 第28-30页 |
| 4.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第五章 三维模型的重建 | 第31-49页 |
| 5.1 点云数据的预处理 | 第31-34页 |
| 5.2 点云数据的配准 | 第34-44页 |
| 5.2.1 点云采样 | 第34-35页 |
| 5.2.2 点云的初始配准 | 第35-37页 |
| 5.2.3 点云的精配准 | 第37-44页 |
| 5.3 点云三角网建立及模型建立 | 第44-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结及展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55-56页 |
