基于区域分割的三维点云模型骨架提取算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 分割技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 骨架提取技术 | 第11-13页 |
| 1.3 本文内容与创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 点云模型处理相关技术 | 第17-31页 |
| 2.1 点云模型数字化处理技术 | 第17-20页 |
| 2.1.1 数据采集 | 第17-19页 |
| 2.1.2 数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.2 马尔科夫随机场概念 | 第20-22页 |
| 2.3 点云分割相关技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 点云分割的定义 | 第22页 |
| 2.3.2 基于聚类的点云分割 | 第22-24页 |
| 2.4 骨架提取相关技术 | 第24-30页 |
| 2.4.1 点分布情况分析 | 第24-25页 |
| 2.4.2 L_1中值定义及求解 | 第25-28页 |
| 2.4.3 基于L_1中值的骨架提取算法 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于马尔科夫随机场的点云模型区域分割 | 第31-41页 |
| 3.1 算法概述 | 第31-32页 |
| 3.2 层次吉布斯随机场模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 上层吉布斯分布随机场模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 下层吉布斯分布随机场模型 | 第33-35页 |
| 3.3 目标函数 | 第35-36页 |
| 3.3.1 目标函数的定义 | 第35-36页 |
| 3.3.2 目标函数求解及优化 | 第36页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于区域分割的点云模型骨架提取 | 第41-57页 |
| 4.1 算法概述 | 第41-44页 |
| 4.2 连接点及骨架分支的生成 | 第44-48页 |
| 4.2.1 点云下采样及邻域选取 | 第44页 |
| 4.2.2 生成连接点 | 第44-45页 |
| 4.2.3 骨架分支的生成 | 第45-48页 |
| 4.3 骨架连接及增强 | 第48-51页 |
| 4.3.1 各区域间骨架连接 | 第48-50页 |
| 4.3.2 点云骨架增强 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 本文算法实验分析 | 第51-53页 |
| 4.4.2 对比实验分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第65页 |
