| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 点云配准技术国内外发展现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 非自动配准 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于特征的点云配准 | 第12-13页 |
| 1.2.3 ICP算法系列 | 第13-15页 |
| 1.2.4 基于优化算法 | 第15-16页 |
| 1.3 点云数据的获取与分类 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第17-19页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 文章的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 点云配准算法概述 | 第19-30页 |
| 2.1 点云配准数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2 局部点云特征 | 第21-29页 |
| 2.2.1 关键点检测 | 第21-25页 |
| 2.2.2 点云特征描述 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于熵准则遗传算法点云粗配准 | 第30-48页 |
| 3.1 空间分布熵 | 第30-36页 |
| 3.1.1 空间立体网格创建 | 第30-33页 |
| 3.1.2 空间分布熵 | 第33-34页 |
| 3.1.3 空间分布熵和均值平方误差比较 | 第34-36页 |
| 3.2 点云粗配准 | 第36-47页 |
| 3.2.1 目标函数的建立 | 第36-37页 |
| 3.2.2 遗传算法参数选择 | 第37-42页 |
| 3.2.3 不同参数对算法的影响 | 第42-44页 |
| 3.2.4 不同方法实验对比 | 第44-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于点云特征直方图点云精配准 | 第48-63页 |
| 4.1 ICP算法 | 第48-51页 |
| 4.1.1 ICP算法基本思想 | 第48-50页 |
| 4.1.2 ICP算法改进 | 第50-51页 |
| 4.2 点云特征直方图改进ICP算法 | 第51-62页 |
| 4.2.1 空间拓扑结构的建立 | 第51-55页 |
| 4.2.2 点云特征直方图 | 第55-59页 |
| 4.2.3 改进ICP精配准 | 第59-60页 |
| 4.2.4 不同实验方法对比 | 第60-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 散乱点云配准算法研究 | 第63-69页 |
| 5.1 点云配准的算法评价指标 | 第63-64页 |
| 5.2 改进的点云配准算法 | 第64-68页 |
| 5.2.1 算法流程 | 第64-65页 |
| 5.2.2 改进点云配准 | 第65-66页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 1 总结 | 第69页 |
| 2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 攻读硕士学位论文期间发表的学术论文及研究成果 | 第76页 |