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基于邻接区域凸融合的室内点云分割算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
    1.3 本文内容及结构第19-23页
        1.3.1 主要研究内容第19-20页
        1.3.2 论文章节安排第20-23页
第二章 点云分割相关技术第23-29页
    2.1 点云数据类型第23-24页
    2.2 点云空间结构第24-26页
        2.2.1 基于八叉树的空间结构第24-25页
        2.2.2 基于KD树的空间结构第25-26页
    2.3 PCL点云库第26-27页
    2.4 本章小结第27-29页
第三章 基于边界约束的点云超体素过分割算法第29-43页
    3.1 算法流程及创新点第29-30页
    3.2 点云边界提取第30-33页
    3.3 点云体素化第33-34页
    3.4 选取种子体素第34-35页
    3.5 基于边界约束的超体素过分割第35-38页
    3.6 实验结果与分析第38-42页
        3.6.1 实验环境和数据集第38-39页
        3.6.2 实验结果和分析第39-42页
    3.7 本章小结第42-43页
第四章 基于邻接面片凹凸性的区域融合算法第43-73页
    4.1 算法流程及创新点第43-44页
    4.2 超体素的区域增长第44-47页
    4.3 邻接面片的凹凸性定义第47-49页
    4.4 邻接面片的凸融合第49-53页
    4.5 实验结果与分析第53-71页
        4.5.1 实验参数分析第53-66页
        4.5.2 对比实验分析第66-71页
    4.6 本章小结第71-73页
第五章 总结与展望第73-75页
    5.1 工作总结第73-74页
    5.2 研究展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
作者简介第81-82页

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