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三维离散点云数据的预处理和配准技术研究

摘要第5-8页
ABSTRACT第8-10页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 选题背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-30页
        1.2.1 点云数据采集的研究现状第15-23页
        1.2.2 点云数据滤波的研究现状第23-24页
        1.2.3 点云数据配准的研究现状第24-30页
    1.3 目前研究存在的问题第30页
    1.4 论文的主要研究内容第30-34页
第2章 三维离散点云的获取第34-47页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 立体匹配算法获取点云数据第35-41页
        2.2.1 基于SAD的块匹配算法第35页
        2.2.2 半全局立体匹配算法第35-37页
        2.2.3 实验结果与分析第37-41页
    2.3 深度摄像头的点云获取第41-46页
        2.3.1 3D摄像头的原理第41-42页
        2.3.2 摄像头的成像模型第42-44页
        2.3.3 深度信息获取第44页
        2.3.4 实验结果与分析第44-46页
    2.4 本章小结第46-47页
第3章 基于曲率和统计学方法的CSF点云滤波第47-64页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 基础算法第48-53页
        3.2.1 法式的估计第48-50页
        3.2.2 八叉树和KD-Tree第50-52页
        3.2.3 最近邻搜索第52-53页
    3.3 CSF算法的离散点云滤波第53-56页
        3.3.1 算法问题第53-54页
        3.3.2 CSF算法第54-56页
    3.4 实验结果与分析第56-63页
        3.4.1 实例测试一:未滤波点云数据的搜索第56-57页
        3.4.2 实例测试二:基于CSF算法的离散点云滤波第57-60页
        3.4.3 实例测试三:各类场景的测试第60-63页
    3.5 本章小结第63-64页
第4章 基于特征点的采样一致性点云初始配准第64-79页
    4.1 引言第64页
    4.2 基于SIFT特征点的初始配准算法第64-68页
        4.2.1 点云的SIFT特征点提取第64-67页
        4.2.2 采样一致性配准算法第67-68页
    4.3 基于KPSAC-IA初始配准算法第68-71页
    4.4 实验结果与分析第71-77页
        4.4.1 基于SIFT特征点的特征提取第71-73页
        4.4.2 基于KPSAC-IA的特征提取第73-75页
        4.4.3 算法参数讨论第75-77页
    4.5 本章小结第77-79页
第5章 步长动态更新的正态分布变换点云精确配准第79-92页
    5.1 引言第79-80页
    5.2 三维点云精确匹配算法第80-83页
        5.2.1 ICP迭代最近点算法第80-81页
        5.2.2 三维正态分布变换算法第81-83页
    5.3 牛顿迭代算法参数求解第83-86页
        5.3.1 Hessian矩阵和梯度向量第83-84页
        5.3.2 基于线性搜索的步长更新第84-86页
    5.4 实验结果与分析第86-91页
        5.4.1 实例测试一:场景一第86-89页
        5.4.2 实例测试二:场景二第89-91页
    5.5 本章小结第91-92页
第6章 三维点云配准仿真实验平台第92-101页
    6.1 引言第92页
    6.2 仿真平台的框架第92-94页
        6.2.1 仿真环境第92页
        6.2.2 实验条件第92-93页
        6.2.3 总体框架第93-94页
    6.3 仿真平台工作原理第94-95页
    6.4 仿真平台各功能的实现第95-100页
        6.4.1 手眼协调第95-97页
        6.4.2 实验仿真平台第97页
        6.4.3 三维点云配准模型第97-100页
    6.5 本章小结第100-101页
第7章 总结与展望第101-104页
    7.1 论文总结第101-102页
    7.2 工作展望第102-104页
文中常用符号第104-105页
参考文 献第105-115页
致谢第115-116页
攻读博士学位期间参加科研项目和取得成果第116页

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