点云的边界提取及角点检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·逆向工程中数据处理的关键技术及其发展现状 | 第10-13页 |
| ·“逆向工程”的概述 | 第10页 |
| ·逆向工程中数据处理的关键技术及其发展现状 | 第10-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 基于结构光的数据获取技术 | 第14-29页 |
| ·数据的采集 | 第14-17页 |
| ·数据采集方法的分类 | 第14-15页 |
| ·基于结构光的三角测量原理 | 第15-17页 |
| ·图像的预处理 | 第17-21页 |
| ·图像滤波原理 | 第17页 |
| ·图像的平滑 | 第17-19页 |
| ·图像的分割 | 第19-21页 |
| ·光条中心提取 | 第21-28页 |
| ·光条中心提取方法介绍 | 第21-24页 |
| ·基于极值法和遗传算法的光条中心的提取方法 | 第24-26页 |
| ·结果比较及分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 点云数据的预处理 | 第29-42页 |
| ·点云的去噪平滑 | 第29-38页 |
| ·点云的分类 | 第29-30页 |
| ·噪声产生的原因 | 第30页 |
| ·点云的去噪平滑方法 | 第30-32页 |
| ·点云拓扑关系的建立 | 第32-35页 |
| ·基于自适应阈值的去噪方法及结果 | 第35-38页 |
| ·数据点云的精简、分块和对齐 | 第38-41页 |
| ·数据点云的精简 | 第38-40页 |
| ·数据点云分块 | 第40-41页 |
| ·数据的对齐 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 点云数据的边界特征线提取 | 第42-54页 |
| ·空间平面边界特征提取 | 第42-49页 |
| ·经纬线扫描法 | 第43页 |
| ·网格划分法 | 第43-46页 |
| ·经纬扫描法和网格划分法相结合的边界提取方法 | 第46-47页 |
| ·结果比较及分析 | 第47-49页 |
| ·空间曲面边界特征提取 | 第49-52页 |
| ·基于曲率的边界提取 | 第49-50页 |
| ·基于切平面的边界提取 | 第50-52页 |
| ·点云排序 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 点云数据的角点检测 | 第54-67页 |
| ·基于边缘的角点检测算法 | 第54-58页 |
| ·基于边界链码的角点检测 | 第54-55页 |
| ·基于边界曲率的角点检测 | 第55-58页 |
| ·基于小波变换的角点检测 | 第58页 |
| ·基于灰度图像变化和基于模板的角点检测算法 | 第58-62页 |
| ·基于灰度变化的角点检测算法 | 第58-60页 |
| ·基于模板的角点检测算法 | 第60-62页 |
| ·一种基于边界的自适应角点检测算法 | 第62-66页 |
| ·对基于边界的角点检测算法的改进 | 第62-64页 |
| ·结果比较及分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
