| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的应用前景 | 第11-14页 |
| 1.3 课题研究的国内外现状 | 第14-17页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及结构安排 | 第17-20页 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 点云配准的理论基础 | 第20-37页 |
| 2.1 点云数据 | 第20-22页 |
| 2.1.1 点云的类型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 点云的获取方法 | 第21-22页 |
| 2.2 点云预处理 | 第22-27页 |
| 2.2.1 点云拓扑关系建立 | 第22-24页 |
| 2.2.2 点云滤波去噪 | 第24-27页 |
| 2.2.3 点云精简 | 第27页 |
| 2.3 点云几何特征 | 第27-30页 |
| 2.3.1 法向量计算 | 第28-29页 |
| 2.3.2 曲率计算 | 第29-30页 |
| 2.4 点云配准基础 | 第30-35页 |
| 2.4.1 关键点 | 第30-31页 |
| 2.4.2 刚体变换 | 第31-33页 |
| 2.4.3 刚体变换矩阵求解 | 第33-34页 |
| 2.4.4 配准评价指标 | 第34-35页 |
| 2.4.5 RANSAC算法 | 第35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 基于SHOT特征的点云配准算法 | 第37-44页 |
| 3.1 概述 | 第37-38页 |
| 3.2 基于Harris算子的关键点提取方法 | 第38-39页 |
| 3.3 SHOT特征算法介绍 | 第39-42页 |
| 3.3.1 稳健LRF建立及二义性消除 | 第40-41页 |
| 3.3.2 统计直方图生成 | 第41-42页 |
| 3.4 对应点对查找与优化 | 第42页 |
| 3.5 ICP算法 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于多尺度描述的点云配准算法 | 第44-51页 |
| 4.1 概述 | 第44-45页 |
| 4.2 基于形状指数的关键点选择 | 第45-46页 |
| 4.2.1 形状指数(Shape Index)的定义 | 第45页 |
| 4.2.2 基于形状指数的关键点选取 | 第45-46页 |
| 4.3 基于多尺度特征值向量的特征提取 | 第46-48页 |
| 4.4 对应点对查找 | 第48-49页 |
| 4.5 全局最优变换选取 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 点云配准实验与分析 | 第51-65页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 基于SHOT特征的点云配准算法实验和分析 | 第51-56页 |
| 5.3 多尺度描述的点云配准算法实验和分析 | 第56-64页 |
| 5.3.1 实验结果及分析 | 第56-63页 |
| 5.3.2 噪声鲁棒性实验及分析 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |