基于激光扫描点云的数据处理技术研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-34页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·课题的应用情况和研究背景 | 第17-18页 |
| ·国内外研究概况 | 第18-30页 |
| ·点云数据采集 | 第19-21页 |
| ·激光扫描点云数据的切片处理 | 第21-22页 |
| ·激光扫描点云数据预处理的研究现状 | 第22-27页 |
| ·截面线特征提取 | 第27-30页 |
| ·存在的主要问题及课题的提出 | 第30-31页 |
| ·主要研究内容和文章组织 | 第31-34页 |
| 第2章 点云数据的获取和切片处理 | 第34-52页 |
| ·激光扫描点云数据的获取及其特点 | 第34-36页 |
| ·点云需反映的几何特征及约束定义 | 第36-44页 |
| ·几何特征组成、分类及数学表示 | 第37-39页 |
| ·约束定义、分类及数学表示 | 第39-40页 |
| ·约束识别及确定 | 第40-41页 |
| ·模型重建过程的约束处理 | 第41-44页 |
| ·激光扫描点云数据的切片 | 第44-49页 |
| ·点云切片算法 | 第45-48页 |
| ·切片算法应用 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-52页 |
| 第3章 点云数据的预处理 | 第52-76页 |
| ·噪声点产生的理论描述 | 第52-53页 |
| ·激光扫描点云预处理 | 第53-75页 |
| ·明显噪声点去除 | 第54-56页 |
| ·随机滤波去噪算法的改进 | 第56-59页 |
| ·点云数据光顺处理 | 第59-71页 |
| ·点云数据压缩处理 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 二维空间截面线特征提取的离散曲率法 | 第76-100页 |
| ·离散曲率法的提出 | 第76-77页 |
| ·离散曲率法特征提取 | 第77-87页 |
| ·点云数据规范参数化 | 第77-80页 |
| ·高斯核函数 | 第80-82页 |
| ·离散尺度因子确定 | 第82-86页 |
| ·特征点融合 | 第86-87页 |
| ·离散曲率算法实现流程 | 第87页 |
| ·提取特征点的典型算法 | 第87-92页 |
| ·自适应k-曲率(AKC)函数 | 第87-88页 |
| ·映射高度函数(PHF) | 第88-89页 |
| ·相对转角绘图算法(RSTM) | 第89-92页 |
| ·算法实现 | 第92-98页 |
| ·结论 | 第98-100页 |
| 结论和展望 | 第100-104页 |
| 总结 | 第100-102页 |
| 展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 攻读博士期间发表的论文、参与的课题 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 发表的外文论文 | 第117-136页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第136页 |
