基于两级模糊模式识别模型的点云精简算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第8-9页 |
| 1.2 逆向工程及其关键技术 | 第9-14页 |
| 1.2.1 数据获取 | 第11-13页 |
| 1.2.2 曲面重构 | 第13-14页 |
| 1.3 点云精简的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16页 |
| 1.3.3 研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.4 点云精简算法的评估指标 | 第17页 |
| 1.5 研究内容及创新点 | 第17-18页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5.2 主要创新点 | 第18页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 点的邻域关系和空间索引技术 | 第20-30页 |
| 2.1 拓扑空间中点的邻域类型 | 第20-23页 |
| 2.2 空间索引的建立 | 第23-30页 |
| 2.2.1 三维格栅法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 八叉树法 | 第25-28页 |
| 2.2.3 BSP树法 | 第28-30页 |
| 第3章 两级模糊模式识别模型 | 第30-37页 |
| 3.1 模糊优选模型的理论基础 | 第30-34页 |
| 3.1.1 可变模糊集理论提出的数学背景 | 第30页 |
| 3.1.2 选取指标 | 第30-31页 |
| 3.1.3 建立指标特征矩阵X | 第31页 |
| 3.1.4 隶属度矩阵R | 第31-32页 |
| 3.1.5 选取合适的权重矩阵 | 第32-33页 |
| 3.1.6 精简代表性优劣的判断准则 | 第33-34页 |
| 3.1.7 模型的现实意义 | 第34页 |
| 3.2 数据点主参数择优评判 | 第34-37页 |
| 3.2.1 选取参数指标 | 第34-35页 |
| 3.2.2 确定指标权重 | 第35-37页 |
| 第4章 基于两级模糊模式识别模型的点云精简 | 第37-55页 |
| 4.1 点云精简方式 | 第37-38页 |
| 4.2 常用的散乱点云精简方法 | 第38-42页 |
| 4.2.1 包围盒法 | 第38页 |
| 4.2.2 随机采样法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 聚类法 | 第39-40页 |
| 4.2.4 均匀格栅法 | 第40页 |
| 4.2.5 基于曲率的精简方法 | 第40-41页 |
| 4.2.6 基于法向量偏差的精简方法 | 第41-42页 |
| 4.3 相关参数的计算 | 第42-46页 |
| 4.3.1 曲率的估计 | 第42-44页 |
| 4.3.2 法向量的估计 | 第44-46页 |
| 4.4 基于两级模糊模式识别模型的点云精简 | 第46-48页 |
| 4.5 实验数据与分析 | 第48-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
