| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第8-10页 |
| ·硬匹配方法简介 | 第9页 |
| ·软匹配方法简介 | 第9-10页 |
| ·本文的研究方法和内容 | 第10页 |
| ·论文的主要安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基本技术简介 | 第12-21页 |
| ·最小二乘法 | 第12-14页 |
| ·最大似然估计 | 第14页 |
| ·最大后验估计 | 第14页 |
| ·EM算法 | 第14-21页 |
| 第三章 点云配准经典方法简介 | 第21-29页 |
| ·刚性点云配准问题描述 | 第21页 |
| ·三维点云配准的最小二乘方法 | 第21-22页 |
| ·Iterated Closest Point方法 | 第22-23页 |
| ·Levenberg-Marquardt ICP算法 | 第23-24页 |
| ·Coherent Point Drift算法 | 第24-28页 |
| ·CPD算法简述 | 第24-26页 |
| ·CPD算法实验结果与分析 | 第26-28页 |
| ·ECMPR算法 | 第28页 |
| ·Bing Jian的方法 | 第28-29页 |
| 第四章 贝叶斯刚性点云配准方法 | 第29-48页 |
| ·记号与高斯混合模型 | 第29-30页 |
| ·对数双指数分布 | 第30-32页 |
| ·贝叶斯刚性点云配准 | 第32-35页 |
| ·实验分析 | 第35-48页 |
| 第五章 本文的主要贡献 | 第48-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-50页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 在学期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |