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三维点云场景语义分割建模研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-11页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究目的与意义第12-13页
    1.3 论文的组织结构第13-15页
第二章 三维点云场景语义分割研究第15-56页
    2.1 相关研究第15-19页
    2.2 地面剔除第19-23页
        2.2.1 地面剔除的原理和实现第19-21页
        2.2.2 地面剔除的结果与分析第21-23页
    2.3 MeanShift分割第23-26页
        2.3.1 MeanShift原理第23-24页
        2.3.2 Mean-Shift的实现第24-26页
    2.4 Cluster分割第26-27页
        2.4.1 Cluster分割原理与实现第26-27页
    2.5 MeanShift和Cluster分割的结果与分析第27-30页
    2.6 Group分割第30-32页
        2.6.1 Group分割原理与实现第30-32页
        2.6.2 Group分割结果与分析第32页
    2.7 提取特征第32-40页
        2.7.1 特征的提取第32-36页
        2.7.2 特征的提取结果与分析第36-40页
    2.8 训练分类器第40-46页
        2.8.1 分类器的选取第41-42页
        2.8.2 分类结果与分析第42-46页
    2.9 GraphCuts优化第46-54页
        2.9.1 GraphCuts的原理与实现第48-50页
        2.9.2 GraphCuts优化结果与分析第50-54页
    2.10 本章小结第54-56页
第三章 室外场景三维重建第56-68页
    3.1 相关研究第56-58页
    3.2 建筑物三维重建第58-61页
    3.3 树木三维重建第61-65页
    3.4 房屋和树木重建结果与分析第65-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第四章 三维场景的渲染第68-78页
    4.1 相关研究第68-69页
    4.2 场景在Maya中的渲染第69-73页
    4.3 场景在Unity中的渲染第73-77页
    4.4 本章小结第77-78页
第五章 结论与展望第78-80页
    5.1 本文创新点第78-79页
    5.2 展望第79-80页
参考文献第80-88页
简历与科研成果第88-89页
致谢第89-90页

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