航空发动机叶片数据预处理及边界提取算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 点云数据预处理及边界提取技术 | 第9-10页 |
| 1.2.1 点云的概念 | 第9页 |
| 1.2.2 点云预处理 | 第9-10页 |
| 1.2.3 点云边界提取 | 第10页 |
| 1.3 本文主要工作和结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 点云数据K近邻搜索算法 | 第12-19页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 常用的点云K邻域搜索算法 | 第12-13页 |
| 2.3 改进的空间栅格法 | 第13-16页 |
| 2.3.1 相关概念 | 第13页 |
| 2.3.2 叶片点云数据栅格化 | 第13-14页 |
| 2.3.3 栅格搜索策略 | 第14-16页 |
| 2.4 算法描述 | 第16页 |
| 2.5 实验与实验结果分析 | 第16-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 点云数据去噪处理 | 第19-25页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 常用的点云去噪算法 | 第19-20页 |
| 3.2.1 噪声产生原因及分类 | 第19页 |
| 3.2.2 噪声处理方法 | 第19-20页 |
| 3.3 航空发动机叶片点云去噪 | 第20-21页 |
| 3.3.1 体外飞点去除 | 第20页 |
| 3.3.2 成簇离群噪声点去除 | 第20-21页 |
| 3.4 算法描述 | 第21-22页 |
| 3.4.1 叶片点云体外飞点去除算法 | 第21页 |
| 3.4.2 叶片点云成簇离群噪声点去除算法 | 第21-22页 |
| 3.5 实验与实验结果分析 | 第22-24页 |
| 3.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 点云数据的精简 | 第25-33页 |
| 4.1 引言 | 第25页 |
| 4.2 点云精简的主要方法 | 第25-29页 |
| 4.2.1 均匀网格法 | 第25-26页 |
| 4.2.2 平面拟合法 | 第26-27页 |
| 4.2.3 随机采样法 | 第27-28页 |
| 4.2.4 曲率采样法 | 第28-29页 |
| 4.3 改进的平面拟合法精简叶片点云 | 第29页 |
| 4.4 实验与实验结果分析 | 第29-32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 点云边界提取算法 | 第33-36页 |
| 5.1 引言 | 第33页 |
| 5.2 现有的点云边界提取算法 | 第33页 |
| 5.3 航空发动机叶片点云数据边界提取 | 第33-34页 |
| 5.4 算法描述 | 第34页 |
| 5.5 实验与实验结果分析 | 第34-35页 |
| 5.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第六章 总结与展望 | 第36-38页 |
| 6.1 本文总结 | 第36-37页 |
| 6.2 未来的工作 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40页 |
