| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·点云滤波研究现状 | 第10-11页 |
| ·特征描述研究现状 | 第11-12页 |
| ·文章主要研究内容和结构 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·文章结构 | 第12-14页 |
| 第2章 点云数据滤波和特征提取相关研究 | 第14-25页 |
| ·协方差分析法 | 第14-15页 |
| ·多维空间树搜索 | 第15-16页 |
| ·有序点云数据滤波 | 第16-17页 |
| ·散乱点云数据滤波 | 第17-20页 |
| ·双边滤波 | 第17-18页 |
| ·自适应最优邻域的点云滤波算法 | 第18-19页 |
| ·常见滤波算法的比较 | 第19-20页 |
| ·特征描述理论介绍 | 第20-24页 |
| ·点云下采样 | 第20-21页 |
| ·点特征直方图(POINT FEATURE HISTOGRAMS)算法 | 第21-22页 |
| ·快速点特征直方图 FAST POINT FEATURE HISTOGRAMS 算法 | 第22-24页 |
| ·常见的特征描述算法的比较 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 各向异性且自适应的点云滤波算法 | 第25-37页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·一种各向异性且自适应的点云滤波算法 | 第26-29页 |
| ·基于投影方向的一种最优邻域半径选择方法 | 第26-27页 |
| ·各向异性滤波器 | 第27-28页 |
| ·参数的对应 | 第28-29页 |
| ·滤波算法步骤 | 第29-31页 |
| ·滤波算法实验结果 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 旋转不变特征转换(RIFT)算法 | 第37-52页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·RIFT 算法原理 | 第38-42页 |
| ·检测尺度空间特征点 | 第38-39页 |
| ·确定特征点主方向 | 第39页 |
| ·3D 特征点描述子 | 第39-40页 |
| ·点云匹配技术 | 第40-41页 |
| ·RIFT 特征描述 | 第41-42页 |
| ·一种 RIFT 特征描述算法 | 第42-48页 |
| ·RIFT 算法实验结果 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |