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三维点云数据处理的技术研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-16页
1 绪论第16-28页
   ·论文研究背景第16-19页
     ·第四代人机自然交互与通信第16-17页
     ·三维点云数据的处理技术是第四代人机交互的关键技术之一第17-19页
   ·三维点云数据的获取第19-20页
   ·三维点云数据的处理技术第20-25页
     ·三维点云数据的去噪光顺第20-21页
     ·三维点云数据的特征检测第21-22页
     ·三维点云数据的简化第22-23页
     ·三维点云数据的参数化表示第23-24页
     ·三维点云数据的曲面重建第24-25页
   ·论文的主要研究工作内容第25-28页
2 三维点云数据去噪光顺第28-52页
   ·结合点云模糊C均值聚类和双边滤波去噪方法(PWFCM-PBF)第29-42页
     ·模糊C均值聚类相关理论第30-33页
     ·点云权重模糊C均值聚类(PWFCM)第33-38页
     ·点云双边滤波去噪算法(PBF)第38-40页
     ·实验分析第40-42页
   ·点云边界检测去噪算法(PBD)第42-48页
     ·邻域点第43-44页
     ·权重边界准则第44-48页
   ·实验分析第48-50页
   ·小结第50-52页
3 三维点云数据特征检测第52-72页
   ·三维点云数据特征检测的算法综述第52-53页
   ·基于曲率和密度的特征检测算法(CDFD)第53-63页
     ·特征参数第53-61页
     ·用八叉树计算特征检测闽值第61-63页
     ·特征检测第63页
   ·实验结果与分析第63-70页
     ·对密集和稀疏数据模型测试第64-65页
     ·对分布不同的数据进行测试第65-68页
     ·与其它特征检测方法比较测试第68-69页
     ·对不同参数的比较测试第69-70页
   ·小结第70-72页
4 三维点云数据简化第72-94页
   ·引言第72-73页
   ·三维点云数据简化算法第73-84页
     ·利用CDFD算法得到特征点和非特征点第73-74页
     ·非特征点简化算法第74-84页
   ·实验分析第84-91页
     ·不同方法的简化结果第84-89页
     ·不同分辨率的简化结果第89-91页
   ·小结第91-94页
5 三维点云数据参数表示第94-114页
   ·三维点云数据参数化算法第95-104页
     ·三维点云数据球面参数化第96-97页
     ·三维点云数据正八面体参数化第97-100页
     ·三维点云数据几何图像参数化第100-104页
   ·参数化误差测度第104-107页
   ·三维点云数据参数化的应用第107-113页
   ·小结第113-114页
6 三维点云数据隐函数曲面重建第114-128页
   ·三维点云数据重建和插值问题第115-116页
   ·径向基函数第116-118页
     ·径向基函数定义第116-117页
     ·紧支撑径向基函数第117-118页
   ·隐函数曲面重建第118-123页
     ·单尺度径向基函数插值第118-120页
     ·多尺度径向基函数插值第120-121页
     ·共轭梯度算法第121-123页
   ·实验结果分析第123-126页
     ·不同分辨率模型的重建结果第123-125页
     ·不同尺度的重建结果第125-126页
   ·小结第126-128页
7 系统搭建第128-134页
   ·系统设备第128页
   ·三维扫描仪器系统第128-129页
   ·模型数据库说明第129-130页
   ·系统框架和界面接口第130-133页
   ·小结第133-134页
8 总结和展望第134-136页
   ·总结第134-135页
   ·进一步工作展望第135-136页
参考文献第136-144页
攻读博士学位期间发表的学术论文第144页
参与的主要科研项目第144-148页
学位论文数据集第148页

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