点云数据处理及规则曲面拟合
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 点云数据的获取 | 第11-13页 |
| 1.2.2 点云数据处理 | 第13-14页 |
| 1.2.3 规则曲面拟合 | 第14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-18页 |
| 2 点云处理相关基础知识 | 第18-28页 |
| 2.1 实验相关仪器及点云分类 | 第18-20页 |
| 2.1.1 HandySCAN 700 简介 | 第18-20页 |
| 2.1.2 点云数据分类 | 第20页 |
| 2.2 散乱点间邻域关系的建立 | 第20-24页 |
| 2.3 法矢及曲率估算 | 第24-27页 |
| 2.3.1 法矢的计算 | 第24-26页 |
| 2.3.2 曲率的计算 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 点云去噪 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 几种常见的无序点云的去噪方法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 拉普拉斯算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 双边滤波算法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 平均曲率流滤波 | 第31-32页 |
| 3.3 本文去噪方法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 体外噪声的去除 | 第32-34页 |
| 3.3.2 体内噪声的去除 | 第34-35页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 点云压缩 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 几种常见的点云压缩方法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 基于比例的压缩方法 | 第39页 |
| 4.2.2 基于距离的压缩方法 | 第39-41页 |
| 4.2.3 基于曲率的压缩算法 | 第41-42页 |
| 4.3 本文采用的压缩方法 | 第42-44页 |
| 4.3.1 算法原理介绍 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 5 点云数据规则曲面拟合 | 第46-70页 |
| 5.1 引言 | 第46-47页 |
| 5.2 规则曲面的识别 | 第47-50页 |
| 5.2.1 规则曲面与曲率的关系 | 第47-48页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第48-50页 |
| 5.3 最小二乘法 | 第50-54页 |
| 5.4 整体最小二乘法 | 第54-56页 |
| 5.5 规则曲面拟合 | 第56-61页 |
| 5.5.1 空间平面拟合 | 第56-57页 |
| 5.5.2 椭球体拟合 | 第57-58页 |
| 5.5.3 球面拟合 | 第58-60页 |
| 5.5.4 圆柱面拟合 | 第60-61页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第61-69页 |
| 5.6.1 平面拟合仿真实验 | 第61-63页 |
| 5.6.2 椭球拟合仿真实验 | 第63-65页 |
| 5.6.3 球面拟合仿真实验 | 第65-68页 |
| 5.6.4 圆柱面拟合实验 | 第68-69页 |
| 5.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
