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三维点云压缩与基于WebGL的可视化研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景第10-12页
    1.2 研究现状第12-14页
        1.2.1 点云数据压缩研究现状第12-13页
        1.2.2 点云可视化研究现状第13-14页
    1.3 论文工作第14-15页
    1.4 论文结构第15-18页
第2章 激光点云压缩和三维可视化相关内容第18-28页
    2.1 算术编码工作原理第18-20页
    2.2 实现算术编码第20-22页
    2.3 三维变换第22-26页
        2.3.1 三维转换为二维第22-23页
        2.3.2 投影变换第23-24页
        2.3.3 三维物体显示步骤第24-25页
        2.3.4 复合变换与齐次坐标第25-26页
    2.4 多分辨率LOD技术第26-27页
    2.5 CPU与GPU并行渲染第27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 压缩点云数据第28-38页
    3.1 点云数据获取及LAS文件第28-29页
    3.2 方法概述第29页
    3.3 预测编码第29-32页
    3.4 可变长度编码第32-33页
    3.5 自适应算术编码第33-36页
    3.6 本章小结第36-38页
第4章 线性点八叉树第38-44页
    4.1 点八叉树层次结构第38-40页
        4.1.1 垂直误差第38-39页
        4.1.2 切向误差第39页
        4.1.3 几何误差第39页
        4.1.4 递归渲染第39-40页
    4.2 按误差值对线性点八叉树排序第40-41页
    4.3 按最大可视距离对线性点八叉树排序第41-42页
    4.4 本章小结第42-44页
第5章 双层八叉树结构和渲染第44-54页
    5.1 点渲染方法第44页
    5.2 内存优化的线性点八叉树第44-49页
        5.2.1 线性点八叉树第44-45页
        5.2.2 屏幕渲染误差标准第45页
        5.2.3 内存优化第45-46页
        5.2.4 渲染内存优化的线性点树第46-48页
        5.2.5 内存优化的线性点八叉树的创建第48-49页
    5.3 双层八叉树第49-50页
        5.3.1 使用的原因和定义第49-50页
        5.3.2 层次结构的建立第50页
    5.4 客户端渲染第50-52页
        5.4.1 渲染双层八叉树第50-51页
        5.4.2 客户端加载和卸载点云数据第51-52页
        5.4.3 点的大小第52页
    5.5 本章小结第52-54页
第6章 实验结果第54-64页
    6.1 点云数据压缩实验分析第54-57页
    6.2 点云可视化实验分析第57-63页
    6.3 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第70-72页
致谢第72页

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