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古建筑散乱点云基准面的提取与拟合

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1. 绪论第14-28页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-25页
        1.2.1 点云数据处理研究现状第16-19页
        1.2.2 点云空间数据索引研究现状第19-21页
        1.2.3 点云基准面提取研究现状第21-23页
        1.2.4 点云Delaunay三角网构建研究现状第23-24页
        1.2.5 点云处理软件现状第24-25页
    1.3 本文所做的工作与创新第25-26页
    1.4 论文的组织结构第26-28页
2. 多级空间索引的建立第28-48页
    2.1 多级格网和KD树混合索引的构造方法第28-35页
        2.1.1 MultyGrid-KD树索引的基本思想第29-30页
        2.1.2 变分辨率格网索引的构造第30-32页
        2.1.3 K-D树的构造第32-35页
    2.2 最近邻搜索第35-37页
        2.2.1 基本概念第35-36页
        2.2.2 常用方法第36-37页
    2.3 基于MultyGrid-Kd树索引的点云最近邻搜索第37-41页
    2.4 试验比较第41-47页
    2.5 本章小结第47-48页
3. 基准面提取与拟合第48-102页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 分割方法概述第49-55页
        3.2.1 通用的分割方法第49-51页
        3.2.2 古建筑点云分割GOAF算法整体策略第51-55页
    3.3 微分信息估算第55-62页
        3.3.1 输入离散点云数据第56-57页
        3.3.2 初始法向量估算第57-59页
        3.3.3 法向拟合第59-60页
        3.3.4 二阶微分量计算第60-62页
    3.4 点云高斯映射第62-63页
    3.5 AQ-DBSCAN密度聚类第63-76页
        3.5.1 聚类方法概述第64-65页
        3.5.2 DBSCAN算法及其适用性第65-68页
        3.5.3 AQ-DBSCAN算法第68-76页
    3.6 重叠区的分析与碎面过滤第76-79页
    3.7 基准面拟合第79-84页
        3.7.1 高斯映射数据的形状类型识别第79-81页
        3.7.2 特征提取第81-84页
    3.8 噪音点归类第84-85页
    3.9 三角网构建第85-88页
    3.10 处理流程及试验比较分析第88-100页
        3.10.1 处理算法与流程第88-91页
        3.10.2 AQ-DBSCAN与DBSCAN、FDBSCAN的实验比较第91-98页
        3.10.3 最终分割结果第98-100页
    3.11 本章小结第100-102页
4. 多核并行计算优化第102-118页
    4.1 引言第102页
    4.2 并行计算与多核技术第102-104页
    4.3 OpenMP并行编程模型第104-105页
    4.4 算法的并行计算优化第105-114页
        4.4.1 多核环境下并行优化的原则第105-107页
        4.4.2 主要算法的并行优化第107-114页
    4.5 试验及分析第114-117页
    4.6 本章小结第117-118页
5. 原型系统的设计与实现第118-133页
    5.1 概述第118页
    5.2 原型系统设计第118-127页
        5.2.1 系统框架第118-119页
        5.2.2 开发环境与工具第119-122页
        5.2.3 技术架构第122-124页
        5.2.4 数据结构第124-126页
        5.2.5 处理流程第126-127页
    5.3 功能模块与界面第127-131页
    5.4 实验结果第131-132页
    5.5 本章小结第132-133页
6. 结论与展望第133-135页
    6.1 本文总结第133-134页
    6.2 研究展望第134-135页
参考文献第135-142页
附录:博士期间的科研成果第142-144页
致谢第144页

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