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三维重建过程中点云数据精简与配准方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-16页
   ·课题研究背景及意义第10-11页
   ·三维重建过程概述第11-14页
     ·点云的定义及分类第11-12页
     ·点云数据获取第12页
     ·三维点云数据精简及其研究现状第12-13页
     ·三维点云数据配准及其研究现状第13-14页
   ·本文研究内容和创新点第14-15页
   ·本文的组织结构第15-16页
2 三维重建关键技术第16-30页
   ·引言第16页
   ·点云数据拓扑关系建立第16-21页
     ·八叉树法第16-18页
     ·三维栅格法第18-19页
     ·K-D Tree法第19-21页
   ·邻域类型第21-23页
   ·点云曲率计算第23-24页
   ·点云精简效果度量第24页
   ·点云数据配准原理第24-28页
     ·经典ICP算法第24-25页
     ·刚体变换第25-26页
     ·平移变换第26-27页
     ·旋转变换第27-28页
   ·本章小结第28-30页
3 基于Hausdorff距离的点云分片精简改进算法第30-39页
   ·引言第30页
   ·点云模型边界提取第30-31页
   ·点云数据分片第31-33页
   ·基于Hausdorff距离的特征点判定第33-34页
     ·Hausdorff距离第33-34页
     ·特征点判定第34页
   ·算法流程及参数选取第34-36页
   ·实验验证与分析第36-38页
     ·实验方案第36-37页
     ·实验结果分析第37-38页
   ·本章小结第38-39页
4 融合相似原理的改进ICP算法实现点云配准第39-54页
   ·引言第39页
   ·点云粗配准第39-41页
   ·改进ICP算法点云精配准第41-47页
     ·盒子结构划分第42页
     ·相似原理第42-43页
     ·最大支持度约束第43-45页
     ·四元数法求解矩阵参数第45-47页
   ·算法流程及参数选取第47-48页
   ·实验验证与分析第48-53页
     ·实验方案第48-49页
     ·实验结果分析第49-53页
   ·本章小结第53-54页
5 总结与展望第54-56页
   ·全文工作总结第54-55页
   ·课题研究展望第55-56页
参考文献第56-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果第61-62页
致谢第62-63页

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