复杂点云三维配准算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论基础研究 | 第17-29页 |
| 2.1 点云配准数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2 概率密度函数估计 | 第18-23页 |
| 2.2.1 极大似然估计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 高斯混合模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 E-M算法 | 第21-23页 |
| 2.3 马氏距离 | 第23-24页 |
| 2.4 几何变换 | 第24-28页 |
| 2.4.1 刚性变换 | 第26-27页 |
| 2.4.2 四元数法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 复杂大规模点云配准方法 | 第29-43页 |
| 3.1 点云数据的自适应高斯混合模型 | 第29-31页 |
| 3.2 目标函数 | 第31-33页 |
| 3.3 快速高斯变换 | 第33-36页 |
| 3.4 算法描述 | 第36页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第36-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 复杂小规模点云配准算法 | 第43-61页 |
| 4.1 经典的ICP算法 | 第43-44页 |
| 4.2 初始配准 | 第44-47页 |
| 4.2.1 曲率不变特征 | 第44-46页 |
| 4.2.2 获取初始匹配点对 | 第46-47页 |
| 4.2.3 初始配准 | 第47页 |
| 4.3 精确配准 | 第47-54页 |
| 4.3.1 混合距离学习 | 第48-49页 |
| 4.3.2 混合距离学习算法描述 | 第49-52页 |
| 4.3.3 ABC算法搜索对应点 | 第52-53页 |
| 4.3.4 精确配准 | 第53-54页 |
| 4.4 算法实验结果分析 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 点云配准系统 | 第61-67页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第61-63页 |
| 5.1.1 系统结构与流程 | 第61-63页 |
| 5.1.2 系统功能需求 | 第63页 |
| 5.2 系统实现 | 第63-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 本文工作总结 | 第67页 |
| 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
