| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的主要研究内容和创新 | 第14-15页 |
| ·本文的章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 张量投票算法分析 | 第16-30页 |
| ·算法概述 | 第16-19页 |
| ·算法步骤 | 第19-29页 |
| ·张量编码 | 第19-20页 |
| ·投票场设计 | 第20-25页 |
| ·投票累积和投票表示 | 第25-27页 |
| ·投票结果解释 | 第27-28页 |
| ·张量分解 | 第28页 |
| ·特征结构实体提取 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 散乱点云密度提取 | 第30-42页 |
| ·点云研究现状 | 第30-31页 |
| ·点云密度概述 | 第31-33页 |
| ·基于分块的点云密度 | 第33-34页 |
| ·以点为中心的邻域分块法 | 第33页 |
| ·点云空间平均分块法 | 第33-34页 |
| ·基于距离的点云密度表示 | 第34-35页 |
| ·平均距离密度表示法 | 第34-35页 |
| ·改进的密度特征提取方法 | 第35-39页 |
| ·距离密度结合距离方差 | 第36页 |
| ·改进的整体分块密度特征提取方法 | 第36-39页 |
| ·仿真实验结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 结合点云密度和随机性判别的自适应张量投票 | 第42-76页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·点云预判别 | 第43-47页 |
| ·分块原则 | 第44-45页 |
| ·阈值准则 | 第45-47页 |
| ·结合点云密度的投票场设计 | 第47-51页 |
| ·投票场设计中的自由参数 | 第47-48页 |
| ·结合点云密度的投票场尺度参数 | 第48-51页 |
| ·应用于点云特征结构实体提取的自适应张量投票系统设计 | 第51-71页 |
| ·结合点云密度的自适应张量投票原型系统功能 | 第51-52页 |
| ·点云获取 | 第52-54页 |
| ·点云参数提取 | 第54-56页 |
| ·点云预判别 | 第56-57页 |
| ·自适应张量投票 | 第57-67页 |
| ·特征结构提取 | 第67-71页 |
| ·应用于含噪点云曲线提取的自适应张量投票实验 | 第71-74页 |
| ·本章小节 | 第74-76页 |
| 第五章 结合图像纹理的自适应张量投票 | 第76-85页 |
| ·图像纹理概述 | 第76-77页 |
| ·图像纹理研究现状 | 第77页 |
| ·图像纹理谱 | 第77-79页 |
| ·结合图像纹理谱的投票场设计 | 第79-80页 |
| ·图像纹理对投票场设计中自由参数的影响 | 第79-80页 |
| ·结合图像纹理的投票场尺度参数 | 第80页 |
| ·应用于图像曲线提取的结合纹理的张量投票 | 第80-84页 |
| ·结合图像纹理的张量投票 | 第81-83页 |
| ·实验结果分析 | 第83-84页 |
| ·本章小节 | 第84-85页 |
| 第六章 结束语 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 详细摘要 | 第93-95页 |