三维扫描点云数据处理技术研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 三维激光扫描技术国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 点云数据拼接算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文的研究目的与组织结构 | 第16-18页 |
| 1.4.1 论文的研究目的 | 第16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 三维激光扫描技术及数据处理流程 | 第18-28页 |
| 2.1 三维激光扫描技术的优势 | 第18-19页 |
| 2.2 三维激光扫描技术的基本原理 | 第19-24页 |
| 2.3 三维激光扫描仪的基本构成与操作 | 第24-25页 |
| 2.3.1 三维激光扫描仪的基本构成 | 第24-25页 |
| 2.3.2 三维激光扫描仪的基本操作 | 第25页 |
| 2.4 三维点云数据处理流程 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 点云数据的处理 | 第28-46页 |
| 3.1 点云数据的降噪 | 第28-34页 |
| 3.1.1 几种有序点云降噪技术 | 第29-32页 |
| 3.1.2 常用的散乱点云降噪方法 | 第32-34页 |
| 3.2 点云数据的精简 | 第34-37页 |
| 3.3 影响扫描点云精度的因素分析及解决方法 | 第37-45页 |
| 3.3.1 三维激光扫描点云获取流程 | 第38页 |
| 3.3.2 影响扫描点云精度的主观因素及解决方法 | 第38-43页 |
| 3.3.3 影响扫描点云精度的客观因素及解决方法 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 多视点云数据的拼接技术研究 | 第46-61页 |
| 4.1 多视点云数据拼接概述 | 第46-47页 |
| 4.2 点云拼接的数学基础 | 第47-49页 |
| 4.3 基于标靶球改进的ICP算法 | 第49-60页 |
| 4.3.1 标识物的分割与识别 | 第49-53页 |
| 4.3.2 基于标靶球粗拼接 | 第53-56页 |
| 4.3.3 精准拼接 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 工业锅炉系统三维重建 | 第61-74页 |
| 5.1 工业锅炉系统数据的采集 | 第61-64页 |
| 5.1.1 现场点云数据采集 | 第61-62页 |
| 5.1.2 现场图片数据的采集 | 第62-64页 |
| 5.1.3 现场图纸的数据采集 | 第64页 |
| 5.2 点云数据处理 | 第64-68页 |
| 5.2.1 点云数据的降噪 | 第64-65页 |
| 5.2.2 点云数据的拼接 | 第65-68页 |
| 5.2.3 点云数据的精简 | 第68页 |
| 5.3 点云数据的导出 | 第68-69页 |
| 5.4 在 3dMax中进行建模以及纹理贴图 | 第69-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历 | 第82页 |
