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基于散乱地面激光扫描点云数据的复杂立面中平面的自动提取

Acknowledgement第1-14页
摘要第14-20页
Abstract第20-23页
Contents第23-26页
List of Figures第26-32页
List of Tables第32-33页
Chapter(1) Introduction第33-44页
   ·Purpose and significance of this study第33-38页
   ·Summary and conclusions第38-39页
   ·Structure of the thesis第39-44页
Chapter(2) Literature review第44-59页
   ·Related work第44-54页
     ·Region growing method第45-46页
     ·Clustering of features based method第46-48页
     ·The model fitting method(RANSAC algorithm)第48-51页
       ·Evaluate the spurious results from RANSAC algorithm第50-51页
     ·A comparison between the three distinct methods第51-54页
   ·Summary and conclusions第54-59页
Chapter(3) Research framework第59-67页
   ·Introduction第59-60页
   ·Research objectives and motivations第60-61页
   ·Research problems and questions第61-67页
     ·Data acquisitions第61-62页
     ·Preparing process第62-63页
     ·Solving the main problem第63-66页
     ·Quality measurement第66-67页
Chapter (4) An improved segmentation approach for planar surfaces called "SEQ-NV-RANSAC"第67-76页
   ·General workflow第67-68页
   ·Neighbours groups and fitting第68-71页
   ·Segmentation based on cluster features第71-72页
   ·SEQ-NV-RANSAC approach第72-76页
Chapter (5) Field works and analysis the experimental results第76-97页
   ·Data description第76-80页
   ·Analysis acquisition data第80-82页
   ·Registration using targets-based registration tool第82-85页
   ·Partitioning the raw data based on the requirements (objectives)第85-95页
     ·Delete the clearly non-beneficial point clouds第85-86页
     ·Stairs data test:as ideal example for parallel-gradual planar surfaces第86-89页
     ·Column data test:as example of different orientation for planar surfaces第89-91页
     ·Full facade data test:as example for complex facade with massive 3D point clouds第91-95页
   ·Summary and conclusions第95-97页
Chapter (6) An extension of "SEQ-NV-RANSAC" approach to avoid bad-segmentation cases第97-121页
   ·Modified workflow第97-98页
   ·Under-segmentation problem第98-104页
   ·Over-segmentation problem第104-121页
     ·Cluster groups based on the normal vector directions(NV)第106-108页
     ·Cluster groups based on average summation of perpendicular(AveSumDis)第108页
     ·Re-Merging groups based on(MinPointNo)into intersection zone第108-113页
     ·Experimental results and analysis第113-121页
Chapter(7) Interprets linear features(edges)for planar surfaces第121-152页
   ·Introduction第121-123页
   ·Return-back the rejection points第123-129页
   ·Points of edges第129-144页
     ·Intersection edges(IntEdges)algorithm第129-135页
     ·Free boundary points(FreeBoundaryPoints)algorithm第135-140页
     ·Merge the edges points(MergeEdPo)第140-144页
   ·Extracting all edges from existing planar surfaces using"Seq-RANSAC-Edges"approach第144-152页
     ·Experimental results and analysis第148-152页
Chapter(8) Conclusions and future work第152-158页
   ·Introduction第152-153页
   ·Conclusions第153-157页
   ·Trends for future work第157-158页
References第158-173页
Publications第173-174页
Index(Ⅰ)-The color figures第174-197页

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