模型驱动的自主重建研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 相关工作现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文工作 | 第12-14页 |
| 1.3.1 自主重建系统介绍 | 第12-13页 |
| 1.3.2 各部分算法介绍 | 第13-14页 |
| 1.3.3 本文贡献 | 第14页 |
| 1.4 本文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-27页 |
| 2.1 局部检索问题 | 第15-19页 |
| 2.1.1 基于局部描述子的局部检索方法 | 第15-19页 |
| 2.1.2 基于分割的局部检索方法 | 第19页 |
| 2.1.3 基于视图的局部检索方法 | 第19页 |
| 2.2 形状对应问题 | 第19-22页 |
| 2.2.1 对应问题的方式分类 | 第19-21页 |
| 2.2.2 局部对应问题 | 第21-22页 |
| 2.3 点云分割问题 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基于边缘的方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于区域的方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于属性的方法 | 第24-25页 |
| 2.3.4 基于模型的方法 | 第25页 |
| 2.3.5 基于图的方法 | 第25-26页 |
| 2.4 下一个视点规划问题 | 第26-27页 |
| 第3章 模型驱动的自主重建算法研究 | 第27-42页 |
| 3.1 模型驱动的多层次局部匹配算法 | 第27-32页 |
| 3.1.1 基于模型的局部检索方法 | 第27-30页 |
| 3.1.2 基于模型的局部对应方法 | 第30-32页 |
| 3.2 模型驱动的全局多标签物体分割算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于增量的预分割方法 | 第32-35页 |
| 3.2.2 基于匹配结果的多标签图割算法 | 第35-36页 |
| 3.3 基于条件信息增益的NBV选择算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 形状先验 | 第36页 |
| 3.3.2 视点候选 | 第36页 |
| 3.3.3 TDF表示 | 第36-37页 |
| 3.3.4 条件信息增益 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.4.1 局部匹配结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.4.2 分割方法结果与分析 | 第39-41页 |
| 3.4.3 NBV算法结果与分析 | 第41-42页 |
| 第4章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 4.1 研究内容总结 | 第42-43页 |
| 4.1.1 完整系统测试结果 | 第42-43页 |
| 4.2 未来工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第54页 |
