| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图索引 | 第9-10页 |
| Appendix Figure Index | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·三维激光扫描技术研究现状与发展趋势 | 第12-15页 |
| ·激光三维扫描技术的应用领域 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| ·本文主要内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 点云数据的获取 | 第18-22页 |
| ·点云数据获取方法分类 | 第18-19页 |
| ·接触法 | 第18页 |
| ·非接触法 | 第18-19页 |
| ·本文采用的设备介绍 | 第19-20页 |
| ·点云数据的特点 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于kd-tree的点云数据空间组织研究 | 第22-35页 |
| ·常用点云数据空间组织方法 | 第22-28页 |
| ·Delaunay三角剖分 | 第22-23页 |
| ·规则网格 | 第23-24页 |
| ·八叉树 | 第24-27页 |
| ·算法评价 | 第27-28页 |
| ·kd-tree的定义 | 第28-30页 |
| ·kd-tree的查找 | 第30页 |
| ·kd-tree的插入 | 第30-31页 |
| ·kd-tree的删除 | 第31页 |
| ·基于kd-tree的点云数据组织研究 | 第31-33页 |
| ·点云邻域 | 第32-33页 |
| ·基于kd-tree搜索点云邻域 | 第33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 三维数据配准基础问题研究 | 第35-42页 |
| ·变换矩阵 | 第35-37页 |
| ·控制点数量 | 第37页 |
| ·变换矩阵求解 | 第37-39页 |
| ·四元数法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于kd-tree加速的点云数据配准技术研究 | 第42-54页 |
| ·点云数据粗配准 | 第42-43页 |
| ·点云精确配准 | 第43-47页 |
| ·ICP算法 | 第44页 |
| ·ICP算法步骤 | 第44-46页 |
| ·基于kd-tree加速的ICP算法 | 第46-47页 |
| ·模拟实验 | 第47-50页 |
| ·实验应用效果 | 第50-53页 |
| ·显示界面 | 第50-52页 |
| ·配准界面 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文工作总结 | 第54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在读期间所参加的科研项目 | 第61页 |