| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状及难点 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 各种聚类算法介绍 | 第17-23页 |
| 2.1 基于划分的聚类 | 第17-18页 |
| 2.2 基于层次的聚类 | 第18-20页 |
| 2.3 基于密度的聚类 | 第20-21页 |
| 2.4 基于网格和密度的聚类 | 第21页 |
| 2.5 基于图论的聚类 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 联合聚类实现结构提取 | 第23-41页 |
| 3.1 经典结构提取算法 | 第23-24页 |
| 3.1.1 RANSAC算法和RANSAC衍生算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 随机霍夫变换算法 | 第24页 |
| 3.2 基于概念空间的结构提取算法 | 第24-29页 |
| 3.2.1 J-Linkage算法圆 | 第25-26页 |
| 3.2.2 AKSWH2算法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 KF算法和基于JSD算法 | 第27-29页 |
| 3.3 联合聚类基本思想 | 第29-30页 |
| 3.4 谱分割 | 第30-32页 |
| 3.4.1 谱分割的基本概念 | 第30-31页 |
| 3.4.2 邻接矩阵与拉普拉斯矩阵 | 第31-32页 |
| 3.5 模型个数的自动选取 | 第32-34页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第34-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于联合聚类的建筑物点云配准 | 第41-53页 |
| 4.1 传统点云配准算法 | 第41-44页 |
| 4.2 基于联合聚类的点云配准实现 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.3.1 联合聚类平面提取方法结果及分析 | 第45-50页 |
| 4.3.2 与ICP配准算法配准结果的对比分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结论和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 研究结论 | 第53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |