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基于逆向工程的扫描点云数据预处理技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 扫描点云数据国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 三维激光数据采集技术研究现状第11-14页
        1.2.2 扫描点云数据预处理技术研究现状第14页
        1.2.3 扫描点云数据可视化技术研究现状第14-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-16页
第2章 基于FARO Focus S350的海量点云数据采集第16-26页
    2.1 数据采集设备介绍第16-17页
    2.2 点云数据的采集第17-20页
        2.2.1 扫描对象的选定第17-18页
        2.2.2 点云数据的采集方式第18-19页
        2.2.3 基于标靶的锅炉房系统点云数据获取第19-20页
    2.3 基于FARO SCENE的原始点云数据前期处理第20-25页
        2.3.1 点云生成第20-21页
        2.3.2 点云数据拼接第21-24页
        2.3.3 点云色彩信息附加第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 点云数据的预处理技术第26-50页
    3.1 点云数据的降噪第26-33页
        3.1.1 点云数据噪声产生的原因第26-27页
        3.1.2 点云数据与噪声点的种类第27-28页
        3.1.3 点云降噪算法第28-30页
        3.1.4 基于FARO SCENE的锅炉房点云数据交互式降噪第30-33页
    3.2 点云数据的精简第33-41页
        3.2.1 点云数据精简概述第33-34页
        3.2.2 常用的点云数据精简算法第34-36页
        3.2.3 基于包围盒法的锅炉点云数据精简第36-38页
        3.2.4 基于Geomagic Studio的锅炉点云数据交互式精简第38-41页
    3.3 基于锅炉系统的点云数据采集与处理流程第41-44页
        3.3.1 流程介绍第41-42页
        3.3.2 锅炉系统的数据采集第42页
        3.3.3 扫描点云数据的处理第42-44页
    3.4 扫描点云数据预处理技术的应用第44-49页
        3.4.1 点云文件的输出第44-45页
        3.4.2 扫描点云数据在测绘中的应用第45-47页
        3.4.3 扫描点云数据在逆向建模中的应用第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第4章 海量点云数据的可视化技术第50-68页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 海量点云数据的空间组织索引第51-53页
        4.2.1 空间组织索引概述第51页
        4.2.2 空间数据的索引第51-53页
    4.3 海量点云数据的组织管理方法第53-55页
        4.3.1 海量点云数据的组织管理概述第53页
        4.3.2 海量点云数据的组织管理方法第53-55页
    4.4 三维空间数据模型可视化关键技术第55-58页
        4.4.1 视窗裁剪与实时消隐技术第55-56页
        4.4.2 多分辨率LOD技术第56-57页
        4.4.3 点云模型绘制技术第57-58页
    4.5 基于MeshLab系统的锅炉点云模型可视化研究第58-63页
        4.5.1 MeshLab系统简介第58页
        4.5.2 点云数据的信息读取第58-60页
        4.5.3 点云数据的着色第60-61页
        4.5.4 点云网格化模型的渲染第61页
        4.5.5 基于netfabb的模型检查与修复第61-63页
    4.6 锅炉房系统海量点云模型的交互可视化第63-67页
        4.6.1 总体技术流程第63-64页
        4.6.2 基于点云数据的锅炉房系统模型构建第64-66页
        4.6.3 锅炉房系统大场景的可视化与交互式漫游第66-67页
    4.7 本章小结第67-68页
第5章 总结与展望第68-70页
    5.1 总结第68-69页
    5.2 展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
个人简历第76页

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