保持锐利特征的三维重建算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文所做工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 点云获取与基本操作 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 点云获取技术 | 第15-16页 |
| 2.3 点云的邻域关系 | 第16-18页 |
| 2.3.1 点云邻域划分方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 点云邻域查找方法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 邻域邻居关系的建立 | 第18页 |
| 2.4 点云法向量的估计 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 点云预处理 | 第21-28页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 点云平滑去噪方法 | 第21-23页 |
| 3.3 点云移除孤立点方法 | 第23-25页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第25-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 点云配准与融合 | 第28-38页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 点云配准 | 第28-30页 |
| 4.2.1 基于RANSAC的点云初配准 | 第29-30页 |
| 4.2.2 基于ICP的点云精确配准 | 第30页 |
| 4.3 点云融合 | 第30-34页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于保持锐利特征的表面重建 | 第38-48页 |
| 5.1 引言 | 第38页 |
| 5.2 表面重建方法 | 第38-42页 |
| 5.3 锐利特征点检测 | 第42-43页 |
| 5.4 保持锐利特征的表面重建 | 第43-46页 |
| 5.4.1 表面法向量双边滤波法 | 第44页 |
| 5.4.2 点的自适应迭代更新方法 | 第44-45页 |
| 5.4.3 算法的总体流程 | 第45-46页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第46-47页 |
| 5.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 论文总结 | 第48页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附件 | 第56页 |
