逆向工程中散乱点云预处理相关算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·逆向工程概述 | 第8-10页 |
| ·逆向工程的提出及发展背景 | 第8-9页 |
| ·逆向工程的主要研究技术 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容及其意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 点云模型及其拓扑关系的建立 | 第14-22页 |
| ·点云的基本概念 | 第14页 |
| ·点云的组织结构 | 第14-21页 |
| ·八叉树 | 第14-20页 |
| ·K-D 树 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 K 近邻点的快速搜索算法 | 第22-37页 |
| ·K 近邻点搜索的全局搜索算法 | 第22-23页 |
| ·K 近邻点搜索的国内外研究现状 | 第23-25页 |
| ·基于八叉树结构的 K 近邻点剪枝式分层搜索算法 | 第25-34页 |
| ·八叉树搜索算法基本思想及其问题分析 | 第26-27页 |
| ·剪枝式分层搜索的基本策略 | 第27页 |
| ·相关概念 | 第27-29页 |
| ·分层搜索模式 | 第29-30页 |
| ·剪枝策略 | 第30-33页 |
| ·算法描述 | 第33-34页 |
| ·仿真实验 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 边界特征点的提取 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·基于“网孔”的边界提取算法 | 第38-39页 |
| ·基于“法矢变化和曲率极值”的边界提取算法 | 第39页 |
| ·基于“三角网格”的边界提取算法 | 第39-40页 |
| ·基于“局部型面参考点集”的边界提取算法 | 第40-42页 |
| ·散乱点云边界特征点的快速提取算法 | 第42-47页 |
| ·基于拉力的作用识别边界特征点 | 第42-45页 |
| ·基于参考平面来识别边界特征点 | 第45-46页 |
| ·算法描述 | 第46-47页 |
| ·仿真实验及算法分析 | 第47-52页 |
| ·仿真实验 | 第47-50页 |
| ·算法分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 散乱点云数据精简算法研究 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·几种常用的散乱点云精简方法 | 第54-56页 |
| ·基于空间包围盒的散乱点云数据精简方法 | 第54-55页 |
| ·基于均匀栅格划分的散乱点云数据精简方法 | 第55页 |
| ·基于法向偏差的散乱点云数据精简方法 | 第55-56页 |
| ·基于八叉树结构的散乱点云曲率精简算法 | 第56-60页 |
| ·算法的基本思想 | 第56-57页 |
| ·直接基于散乱数据点的曲面曲率的估计 | 第57-59页 |
| ·算法描述 | 第59-60页 |
| ·仿真实验 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结及展望 | 第63-66页 |
| ·全文的工作总结 | 第63-64页 |
| ·今后的研究与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第70页 |
