基于曲率特征信息的散乱点云数据预处理技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-16页 |
| ·K-邻域快速搜索技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·法向矢量计算方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·数据过滤技术的研究现状 | 第13-15页 |
| ·数据精简的国内外发展现状 | 第15-16页 |
| ·本课题研究的目的与意义 | 第16-17页 |
| ·选题依据 | 第16页 |
| ·研究的目的与意义 | 第16-17页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 散乱点云数据法矢估算及修正 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·K-邻域快速搜索算法 | 第19-26页 |
| ·点云子空间的划分 | 第19-22页 |
| ·改进的K-邻域搜索算法 | 第22-25页 |
| ·K-邻域搜索算法实例验证 | 第25-26页 |
| ·最小二乘平面法计算法矢 | 第26-28页 |
| ·法矢估算 | 第26-28页 |
| ·法矢修正 | 第28-31页 |
| ·非特征点与特征点的定义 | 第28-29页 |
| ·法矢修正 | 第29-31页 |
| ·法矢修正算法验证 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 保留特征信息的散乱点云数据平滑算法研究 | 第34-51页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·散乱点云边界特征点的提取 | 第34-37页 |
| ·散乱点云边界特征保留算法 | 第35-36页 |
| ·边界特征提取的实例 | 第36-37页 |
| ·曲率估算 | 第37-43页 |
| ·基于边界保留的散乱点云数据平滑处理 | 第43-47页 |
| ·基本思路 | 第43-45页 |
| ·平坦区域和突变区域的判别 | 第45页 |
| ·平坦区域测量点法量的拉普拉斯修正 | 第45-46页 |
| ·突变区域测量点法向矢量的Kuwahara修正 | 第46页 |
| ·点位置的调整 | 第46-47页 |
| ·实例应用 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于曲率特征的散乱点云数据精简算法研究 | 第51-59页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于曲率特征点云数据精简 | 第51-54页 |
| ·自适应平均曲率修正因子 | 第52-53页 |
| ·点云数据精简 | 第53-54页 |
| ·实例应用 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 程序的设计与实现 | 第59-68页 |
| ·开发工具简介 | 第59页 |
| ·系统功能模块搭建 | 第59-61页 |
| ·程序具体设计过程 | 第61-67页 |
| ·程序界面设计 | 第61-62页 |
| ·数据准备模块设计 | 第62-64页 |
| ·数据平滑模块设计 | 第64-65页 |
| ·数据精简模块设计 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论及展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第77页 |
