基于地面三维激光扫描点云数据的曲面重建研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 地面三维激光扫描技术的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 曲面重建的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 地面三维激光扫描技术及数据处理 | 第17-29页 |
| 2.1 地面三维激光扫描技术概述 | 第17-22页 |
| 2.1.1 地面三维激光扫描技术的理论基础 | 第17-20页 |
| 2.1.2 地面三维激光扫描系统的分类 | 第20-22页 |
| 2.2 地面三维点云数据的结构及处理流程 | 第22-24页 |
| 2.2.1 地面三维点云数据的结构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 地面三维点云数据的处理流程 | 第23-24页 |
| 2.3 地面三维点云数据的预处理 | 第24-28页 |
| 2.3.1 点云数据的配准 | 第25-26页 |
| 2.3.2 点云数据的去噪 | 第26-27页 |
| 2.3.3 点云数据的缩减 | 第27-28页 |
| 2.3.4 点云数据的修补 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 地面三维点云数据的配准 | 第29-43页 |
| 3.1 地面三维点云数据的配准算法概述 | 第29-34页 |
| 3.1.1 点云数据的粗配准算法 | 第29-32页 |
| 3.1.2 点云数据的精细配准算法 | 第32-34页 |
| 3.2 基于曲率估算的改进ICP点云配准算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 基于曲率估算的点云粗配准 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于加速ICP算法的点云精确配准 | 第36-38页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 地面三维点云数据的曲面重建 | 第43-71页 |
| 4.1 地面三维点云数据的曲面重建概述 | 第43-45页 |
| 4.1.1 参数曲面重建 | 第43页 |
| 4.1.2 隐式曲面重建 | 第43-44页 |
| 4.1.3 三角网格曲面重建 | 第44页 |
| 4.1.4 基于变形体的曲面重建 | 第44-45页 |
| 4.1.5 基于人工神经网络的曲面重建 | 第45页 |
| 4.2 基于B样条的曲面重建 | 第45-55页 |
| 4.2.1 B样条曲面理论概述 | 第45-47页 |
| 4.2.2 最小二乘法理论概述 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于最小二乘的B样条曲面重建 | 第48-50页 |
| 4.2.4 实验与结果分析 | 第50-55页 |
| 4.3 基于BP神经网络的曲面重建 | 第55-70页 |
| 4.3.1 BP神经网络理论概述 | 第55-59页 |
| 4.3.2 移动最小二乘理论概述 | 第59-61页 |
| 4.3.3 BP神经网络的改进优化 | 第61-64页 |
| 4.3.4 基于MLS的改进BP神经网络曲面重建 | 第64-66页 |
| 4.3.5 实验与结果分析 | 第66-70页 |
| 4.4 两种算法的模型对比 | 第70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
