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空间散乱点云去噪精简重建算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-17页
   ·本课题研究的背景与意义第9-12页
     ·点云获取技术概述第9-10页
     ·点云数据分类第10页
     ·点云获取技术的应用领域第10-12页
       ·逆向工程第10-11页
       ·游戏、影视中角色建模的需求第11-12页
     ·三维点云处理技术的产生第12页
   ·点云处理技术的国内外研究现状和发展趋势第12-15页
     ·点云去噪技术的国内外研究现状和发展趋势第12-14页
     ·点云精简算法国内外研究现状和发展趋势第14-15页
     ·空间点云曲面重建技术国内外研究现状和发展趋势第15页
   ·本课题主要研究内容和章节安排第15-17页
     ·本课题主要研究内容第15-16页
     ·本论文的章节安排第16-17页
2 点云去噪相关算法第17-29页
   ·引言第17页
   ·噪声点产生的原因和噪声点模型分析第17-18页
     ·噪声点产生的原因第17页
     ·噪声点模型分析第17-18页
     ·噪声点处理第18页
   ·常用的点云去噪算法第18-20页
     ·有序点云去噪方法第18-19页
     ·空间散乱点云去噪算法第19-20页
       ·空间点云的双边滤波算法第19页
       ·空间点云数据双边滤波算法的优缺点第19-20页
   ·本文点云去噪算法第20-28页
     ·点云拓扑结构建立第21-23页
       ·K-D树第21-22页
       ·基于空间包围盒的K邻域搜索算法第22-23页
     ·最小二乘平面拟合第23页
     ·阈值确定第23-24页
     ·基于特征的点云去噪算法第24-25页
     ·实验结果与分析第25-28页
   ·总结第28-29页
3 点云精简算法研究第29-36页
   ·引言第29页
   ·点云精简的原则第29页
   ·点云精简算法的分类第29-30页
   ·基于空间包围盒的点云数据精简算法第30页
   ·本文点云精简算法第30-35页
     ·主成分分析法求空间点云任意一点曲率第31-32页
     ·曲率阈值确定第32页
     ·基于曲率信息的点云精简算法第32页
     ·实验与分析第32-35页
   ·总结第35-36页
4 曲面重建与曲面细分第36-42页
   ·引言第36页
   ·曲面重建技术分类第36-37页
   ·常用曲面重建方法第37-41页
     ·Possion曲面重建算法第37-38页
     ·基于Delaunay三角剖分的Power Crust算法第38-40页
     ·曲面重建实验结果与分析第40-41页
   ·总结第41-42页
5 曲面重建系统开发与实现第42-50页
   ·引言第42页
   ·OpenGL库介绍第42页
   ·CGAL库介绍第42-43页
     ·CGAL库内核部分第43页
     ·CGAL库中基本数据结构和算法第43页
     ·非几何工具部分第43页
   ·系统设计与开发第43-44页
   ·系统运行结果图第44-49页
   ·总结第49-50页
6 结论与展望第50-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-55页
附录第55页

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