基于曲线拟合理论的点云数据处理分析
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 三维激光扫描技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 点云数据曲线拟合的研究现状 | 第13页 |
| 1.3 课题研究的主要目的及内容 | 第13-15页 |
| 第2章 地面三维激光扫描技术及数据处理 | 第15-24页 |
| 2.1 三维激光扫描技术原理 | 第15-17页 |
| 2.2 三维激光扫描技术的分类 | 第17-19页 |
| 2.2.1 按承载平台分类 | 第17-18页 |
| 2.2.2 按照扫描系统成像平台分类 | 第18-19页 |
| 2.3 地面三维激光扫描数据采集流程 | 第19页 |
| 2.4 点云数据预处理 | 第19-23页 |
| 2.4.1 点云数据拼接 | 第20-21页 |
| 2.4.2 点云数据去噪 | 第21-22页 |
| 2.4.3 点云数据压缩 | 第22-23页 |
| 2.4.4 隧道断面切割 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 曲线拟合理论方法及对比分析 | 第24-33页 |
| 3.1 拉格朗日插值法 | 第24-25页 |
| 3.2 最小二乘曲线拟合法 | 第25-26页 |
| 3.3 BEZIER曲线拟合 | 第26-27页 |
| 3.4 三次B样条曲线法 | 第27-31页 |
| 3.4.1 B样条曲线 | 第27-29页 |
| 3.4.2 三次B样条曲线的原理及性质 | 第29-31页 |
| 3.5 对比分析 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 三次B样条曲线拟合 | 第33-41页 |
| 4.1 获取三次B样条初始曲线 | 第33-36页 |
| 4.1.1 离散点曲率估计 | 第33页 |
| 4.1.2 特征点的提取 | 第33-34页 |
| 4.1.3 特征点参数化 | 第34页 |
| 4.1.4 节点矢量的构建 | 第34-35页 |
| 4.1.5 最小二乘三次B样条曲线拟合 | 第35-36页 |
| 4.2 拟合曲线精细化 | 第36-38页 |
| 4.2.1 计算逼近偏差 | 第36-37页 |
| 4.2.2 曲线局部精细化 | 第37-38页 |
| 4.3 曲线拟合精度评定 | 第38-40页 |
| 4.3.1 点云数据误差分析 | 第38-40页 |
| 4.3.2 拟合精度评定 | 第40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 工程实例分析 | 第41-52页 |
| 5.1 工程背景 | 第41-42页 |
| 5.2 隧道断面点云数据曲线拟合 | 第42-43页 |
| 5.2.1 断面曲线拟合 | 第42-43页 |
| 5.2.2 面积精度评价 | 第43页 |
| 5.3 基于曲线拟合的空间面积序列变形分析 | 第43-47页 |
| 5.3.1 局部曲线拟合空间面积序列分析 | 第43-46页 |
| 5.3.2 整体曲线拟合断面空间序列分析 | 第46-47页 |
| 5.4 基于曲线拟合的面积时间序列变形分析 | 第47-49页 |
| 5.4.1 局部曲线拟合面积时间序列分析 | 第47-48页 |
| 5.4.2 整体曲线拟合面积时间序列分析 | 第48-49页 |
| 5.5 基于曲线拟合的三维模型构建 | 第49-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论与展望 | 第52-54页 |
| 论文的主要成果 | 第52页 |
| 论文的不足与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附表 | 第59-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第66页 |
