基于泊松分布的点云数据栅格化算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于点云栅格化重建研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 点云网格化算法 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 点云数据研究概述 | 第17-26页 |
| 2.1 点云数据概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 点云的特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 点云数据的获取 | 第18-20页 |
| 2.2 点云数据处理 | 第20-23页 |
| 2.2.1 点云数据配准 | 第20页 |
| 2.2.2 点云数据去噪与平滑 | 第20-22页 |
| 2.2.3 点云数据简化 | 第22页 |
| 2.2.4 点云数据修补 | 第22-23页 |
| 2.3 三维点云的法矢和曲率计算 | 第23-25页 |
| 2.3.1 法矢计算 | 第23-25页 |
| 2.3.2 曲率计算 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于泊松分布的点云数据栅格化 | 第26-39页 |
| 3.1 泊松分布 | 第26-28页 |
| 3.2 点云数据分析 | 第28-30页 |
| 3.3 点云数据栅格划分 | 第30-35页 |
| 3.3.1 建立邻近关系 | 第30-32页 |
| 3.3.2 判断法向值 | 第32-33页 |
| 3.3.3 栅格中邻近点排序 | 第33页 |
| 3.3.4 调整法矢方向 | 第33-34页 |
| 3.3.5 栅格生成和细化 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 三维点云数据自适应网格化 | 第39-57页 |
| 4.1 点云网格化基本概念 | 第39页 |
| 4.2 常见点云数据网格化算法 | 第39-46页 |
| 4.2.1 四面体网格剖分算法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 Delaunay三角剖分算法 | 第41-44页 |
| 4.2.3 隐式曲面重建法 | 第44-45页 |
| 4.2.4 基于学习的三角网格重建 | 第45-46页 |
| 4.3 网格化的应用 | 第46-50页 |
| 4.3.1 选取最佳候选点 | 第46-47页 |
| 4.3.2 三角网格生成过程 | 第47-50页 |
| 4.4 实验效果 | 第50-56页 |
| 4.4.1 实验背景和目的 | 第50-51页 |
| 4.4.2 网格扩展过程 | 第51-52页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.4.4 实验室自获取数据的实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
