首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于超体素区域增长的点云分割算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 国内外的研究现状第16-19页
    1.3 论文的研究内容及结构安排第19-23页
        1.3.1 主要研究内容第19-20页
        1.3.2 论文结构安排第20-23页
第二章 点云分割相关技术第23-29页
    2.1 点云数据第23-24页
    2.2 超体素数据第24-25页
        2.2.1 体素数据和体素化第24-25页
        2.2.2 超体素数据第25页
    2.3 PCL点云库第25-26页
    2.4 本章小结第26-29页
第三章 点云数据的超体素过分割算法第29-41页
    3.1 算法的框架流程第29-30页
    3.2 体素化和网格化第30-32页
        3.2.1 点云数据体素化第30-31页
        3.2.2 网格化处理第31-32页
    3.3 特征与距离度量第32-34页
        3.3.1 特征计算第32-34页
        3.3.2 距离度量第34页
    3.4 超体素聚类分割第34-37页
    3.5 实验结果与分析第37-39页
        3.5.1 实验平台与数据集第37页
        3.5.2 对比实验分析第37-39页
    3.6 本章小结第39-41页
第四章 基于超体素区域增长的点云分割算法第41-67页
    4.1 算法的框架流程第41-42页
    4.2 超体素融合的约束条件第42-45页
        4.2.1 平滑性约束第42页
        4.2.2 空间连通性第42-43页
        4.2.3 表面几何特征第43-45页
    4.3 种子超体素初始化第45-46页
    4.4 相似性特征计算第46-48页
    4.5 超体素区域增长第48-52页
    4.6 实验结果与分析第52-65页
        4.6.1 实验参数分析第52-61页
        4.6.2 对比实验分析第61-65页
    4.7 本章小结第65-67页
第五章 总结与展望第67-71页
    5.1 本文工作总结第67-68页
    5.2 未来工作展望第68-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
作者简介第77-78页

论文共78页,点击 下载论文
上一篇:Android第三方类库安全研究
下一篇:基于web的数据可视化方法研究与实现