基于密度聚类和投票判别的三维数据去噪方法
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1. 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 | 第14-15页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 2. 三维点云数据噪声类别及去噪技术 | 第16-22页 |
| 2.1 噪音的产生与分类 | 第16-18页 |
| 2.1.1 噪声产生原因 | 第16页 |
| 2.1.2 噪声分类 | 第16-18页 |
| 2.2 点云数据去噪常用的方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 离散异常点去除方法 | 第18页 |
| 2.2.2 非离散异常点去除方法 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3. 基于密度聚类的离散异常点去除 | 第22-32页 |
| 3.1 三维点云数据分类算法 | 第22-28页 |
| 3.1.1 点云数据分类常用的算法 | 第22-25页 |
| 3.1.2 点云数据分类算法的比较 | 第25-28页 |
| 3.2 数据簇数据密度的计算 | 第28-29页 |
| 3.2.1 包围体积常用的算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 包围体积算法的比较 | 第29页 |
| 3.3 基于密度的数据簇聚类 | 第29-31页 |
| 3.3.1 聚类常用的方法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 聚类方法的选择 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4. 基于投票判别的非离散异常点去除 | 第32-41页 |
| 4.1 投票判别异常点检测算法 | 第32-39页 |
| 4.1.1 投票判别算法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 曲面拟合算法 | 第33-39页 |
| 4.2 异常点检测方法的处理流程 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5. 三维点云降噪处理程序实现 | 第41-47页 |
| 5.1 点云降噪处理程序的组成 | 第41页 |
| 5.2 点云降噪处理程序的开发环境 | 第41-42页 |
| 5.3 点云降噪处理程序的模块设计与实现 | 第42-46页 |
| 5.3.1 点云获取模块 | 第42-43页 |
| 5.3.2 点云显示模块 | 第43-44页 |
| 5.3.3 点云处理模块 | 第44-46页 |
| 5.3.4 点云存储模块 | 第46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 6. 实验结果与分析 | 第47-55页 |
| 6.1 异常点检测算法的参数选择 | 第47-49页 |
| 6.2 异常点检测方法的比较 | 第49-50页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第50-54页 |
| 6.3.1 处理效果分析 | 第50-53页 |
| 6.3.2 运行时间分析 | 第53-54页 |
| 6.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 7. 总结与展望 | 第55-57页 |
| 7.1 总结 | 第55-56页 |
| 7.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
