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三维外形测量系统中的数据处理关键技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-17页
第1章 绪论第17-30页
   ·引言第17页
   ·三维外形测量数据采集第17-19页
   ·测量数据处理技术现状第19-25页
     ·深度图配准第20-22页
     ·多视图数据融合第22-23页
     ·网格模型光顺第23-24页
     ·网格模型简化第24-25页
   ·选题背景和研究内容第25-30页
     ·论文的选题背景第25-27页
     ·研究内容与论文组织第27-30页
第2章 测量数据预处理第30-46页
   ·引言第30页
   ·深度图三角化第30-39页
     ·深度图稠密点云三角化第30-31页
     ·深度图取样三角化第31-39页
   ·测量数据存储与管理第39-42页
     ·测量数据的结构第39-41页
     ·测量数据的管理第41页
     ·一些相关的定义和符号第41-42页
   ·网格模型的离散微分性质第42-45页
     ·法矢计算第42-44页
     ·曲率计算第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第3章 多视点深度图粗配准第46-85页
   ·引言第46页
   ·粗配准算法综述第46-49页
   ·基于MPCBC 的深度图粗配准第49-64页
     ·网格角点特征检测第49-59页
       ·定义网格曲面的角点特征第50-52页
       ·设置角点特征阈值第52-54页
       ·多尺度角点检测第54-55页
       ·角点检测实验第55-59页
     ·网格同名角点匹配与变换第59-64页
       ·同名角点对应关系查找第59-60页
       ·求解配准坐标变换第60-62页
       ·深度图粗配准实验第62-64页
   ·基于 SIBAI 的深度图粗配准第64-84页
     ·深度图灰度化第64-67页
       ·创建二维图像第64-65页
       ·定义合成图像的灰度值第65-66页
       ·SIBAI 图像的实验与比较第66-67页
     ·二维灰度图像同名特征点提取第67-68页
       ·SIFT 特征检测与匹配第67-68页
       ·SIBAI 图像特征点检测及匹配第68页
     ·深度图同名特征点提取与优化第68-70页
     ·SIBAI 方法的进一步推广第70-75页
       ·一般三角网格曲面的SIBAI 配准第71-74页
       ·多视点深度图粗配准第74-75页
     ·实验结果第75-81页
       ·鲁棒性实验第75-78页
       ·有效性实验第78-81页
     ·SIBAI 方法与MPCBC 方法的比较第81-84页
   ·本章小结第84-85页
第4章 多视点深度图精配准第85-107页
   ·引言第85页
   ·精配准算法综述第85-92页
     ·对应点度量第85-86页
     ·外点阈值与对应点加权第86-88页
     ·对应点搜索与加速第88-89页
     ·代价函数与求解第89-90页
     ·多视点深度图配准第90-92页
   ·基于虚拟弹簧的全局配准算法第92-96页
     ·虚拟弹簧模型第92-94页
     ·变换矩阵求解第94-95页
     ·算法实现过程第95-96页
   ·改进Eggert 算法第96-99页
     ·外点约束与对应点加权第97-98页
     ·基于 GPU 的对应点搜索加速第98-99页
   ·实验结果第99-106页
     ·两两精配准实验第99-101页
     ·不同初始位置的配准实验第101-103页
     ·多视点深度图精配准实验第103-106页
   ·本章小结第106-107页
第5章 多视点深度图融合第107-131页
   ·引言第107-108页
   ·重叠区域检测与合并第108-119页
     ·计算投影矩阵和投影方向第108-110页
     ·投影法检测重叠对应点第110-113页
     ·重叠对应点优化与合并第113-116页
     ·非重叠点调整第116-117页
     ·边界重叠对应点约束第117-119页
     ·确定阈值参数第119页
   ·基准图之间缝隙缝合第119-122页
     ·两幅基准图缝隙缝合第120-121页
     ·多视图缝隙缝合第121-122页
   ·支持纹理属性的多视图融合第122-125页
     ·纹理获取与显示第122-124页
     ·纹理融合第124-125页
   ·实验结果第125-130页
     ·重叠点加权实验第125-126页
     ·不同融合顺序实验第126-128页
     ·测量数据的融合实验第128-130页
   ·本章小结第130-131页
第6章 网格模型光顺与简化第131-151页
   ·引言第131页
   ·网格模型光顺算法第131-138页
     ·光顺算法概述第131-132页
     ·双边滤波算法第132-133页
     ·基于双边滤波的改进光顺算法第133-136页
     ·实验结果第136-138页
   ·网格模型简化算法第138-147页
     ·简化方法概述第138-139页
     ·QEM 简化算法第139-141页
     ·基于支撑域的网格简化算法第141-144页
       ·简化支撑域第141-142页
       ·算法原理第142-143页
       ·边界约束第143页
       ·算法实现第143-144页
     ·实验结果第144-147页
   ·融合网格模型的综合实验第147-150页
   ·本章小结第150-151页
第7章 总结与展望第151-154页
   ·研究工作总结第151-152页
   ·进一步研究方向第152-154页
参考文献第154-172页
致谢第172-173页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第173-174页

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