点云数据处理与三维重构研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-18页 |
1.1 引言 | 第8-9页 |
1.2 相关技术研究现状 | 第9-15页 |
1.2.1 三维数据采集 | 第10-12页 |
1.2.2 点云数据处理与三维重构 | 第12-15页 |
1.2.2.1 三维点云模型压缩 | 第12-13页 |
1.2.2.2 点云数据精简 | 第13页 |
1.2.2.3 三角剖分 | 第13-14页 |
1.2.2.4 纹理映射 | 第14-15页 |
1.2.2.5 三维模型保存 | 第15页 |
1.3 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
第二章 基于最佳线性预测的点云模型无损压缩 | 第18-32页 |
2.1 各类点云压缩算法分析 | 第18-20页 |
2.1.1 单分辨率点云压缩算法 | 第18-19页 |
2.1.2 渐进点云压缩算法 | 第19-20页 |
2.2 基于最佳线性预测的点云模型无损压缩算法 | 第20-31页 |
2.2.1 八叉树空间划分 | 第20-21页 |
2.2.2 构造最小生成树 | 第21-22页 |
2.2.3 最佳线性预测器设计 | 第22-25页 |
2.2.3.1 预测处理简介 | 第22-23页 |
2.2.3.2 基于最小生成树的最佳线性预测处理 | 第23-25页 |
2.2.4 基于浮点数压缩的点云无损压缩 | 第25-27页 |
2.2.4.1 IEEE浮点数结构及分析 | 第25-26页 |
2.2.4.2 浮点数压缩与还原 | 第26-27页 |
2.2.5 本章算法流程 | 第27-28页 |
2.2.6 实验 | 第28-31页 |
2.2.6.1 实验流程图 | 第28-29页 |
2.2.6.2 实验分析 | 第29-31页 |
2.3 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 点云数据的三维重构 | 第32-44页 |
3.1 点云数据三维重构的研究现状 | 第32-34页 |
3.1.1 三角剖分简介 | 第32-33页 |
3.1.2 已有三角剖分算法分析 | 第33-34页 |
3.1.2.1 二维三角剖分 | 第33-34页 |
3.1.2.2 三维点云直接三角剖分 | 第34页 |
3.2 一种带边界约束的三维散乱点云重构算法 | 第34-42页 |
3.2.1 点云边界点提取 | 第35-36页 |
3.2.2 点云数据精简 | 第36-37页 |
3.2.3 散乱点云三角剖分 | 第37-39页 |
3.2.3.1 数据结构设定 | 第37页 |
3.2.3.2 边扩展准则 | 第37-38页 |
3.2.3.3 三角剖分流程 | 第38-39页 |
3.2.4 本章算法流程 | 第39-40页 |
3.2.5 实验 | 第40-42页 |
3.2.5.1 实验流程图 | 第40-41页 |
3.2.5.2 实验分析 | 第41-42页 |
3.3 本章小结 | 第42-44页 |
第四章 纹理映射与三维数据保存 | 第44-52页 |
4.1 纹理映射 | 第44-47页 |
4.1.1 纹理映射简介 | 第44-45页 |
4.1.1.1 纹理概述 | 第44-45页 |
4.1.1.2 纹理映射技术 | 第45页 |
4.1.2 OpenGL纹理映射 | 第45-47页 |
4.1.3 实验 | 第47页 |
4.2 三维数据保存 | 第47-50页 |
4.2.1 IGES简介 | 第47-48页 |
4.2.2 STL简介 | 第48-49页 |
4.2.3 OBJ简介 | 第49-50页 |
4.3 本章小结 | 第50-52页 |
第五章 系统设计与实现 | 第52-60页 |
5.1 引言 | 第52页 |
5.2 系统总体设计 | 第52-53页 |
5.3 系统功能模块介绍及具体实现 | 第53-56页 |
5.3.1 系统功能模块介绍 | 第53-54页 |
5.3.2 系统具体实现 | 第54-56页 |
5.4 典型用例 | 第56-58页 |
5.5 本章小结 | 第58-60页 |
第六章 总结与展望 | 第60-64页 |
6.1 课题中完成的工作 | 第60-61页 |
6.2 本课题中存在的问题及对未来研究内容的展望 | 第61-62页 |
6.3 结束语 | 第62-64页 |
致谢 | 第64-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
作者硕士期间发表的论文及研究成果 | 第70页 |