基于进化算法的三维点云自由拼接研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 三维数字化技术 | 第8-11页 |
| 1.1.1 三维信息的采集 | 第8-9页 |
| 1.1.2 三维点云数据处理技术 | 第9-10页 |
| 1.1.3 三维点云拼接技术 | 第10-11页 |
| 1.2 点云拼接国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文的主要工作及研究意义 | 第13-14页 |
| 第二章 三维点云数据的特征点提取 | 第14-23页 |
| 2.1 三维特征点简介 | 第14-15页 |
| 2.2 曲率特征点 | 第15-17页 |
| 2.3 均匀取点 | 第17-18页 |
| 2.4 ISS特征点提取算法 | 第18-19页 |
| 2.5 改进的ISS特征点提取算法 | 第19-20页 |
| 2.6 关键点提取法 | 第20-21页 |
| 2.7 基于表面网格的特征点提取算法 | 第21-23页 |
| 2.7.1 热核签名法(HKS) | 第21-22页 |
| 2.7.2 拉-贝尺度空间法(LBSS) | 第22-23页 |
| 第三章 基于进化算法的精简点云拼接 | 第23-41页 |
| 3.1 优化算法 | 第23-24页 |
| 3.2 群智能算法简介 | 第24-25页 |
| 3.3 粒子群(PSO)算法 | 第25-27页 |
| 3.4 生物地理学优化(BBO)算法 | 第27-30页 |
| 3.5 人工蜂群(ABC)算法 | 第30-32页 |
| 3.6 点云拼接的数学表达 | 第32-33页 |
| 3.7 点云拼接ICP算法 | 第33-35页 |
| 3.8 基于特征点和群智能优化的点云拼接 | 第35-41页 |
| 3.8.1 评价函数的提出 | 第35页 |
| 3.8.2 评价函数的分析 | 第35-36页 |
| 3.8.3 K-D树搜索策略 | 第36-38页 |
| 3.8.4 基于群智能优化的点云拼接方法 | 第38-41页 |
| 第四章 三维点云模型的拼接实验 | 第41-65页 |
| 4.1 理想点云库模型 | 第41-43页 |
| 4.2 理想模型ICP算法拼接结果 | 第43-46页 |
| 4.3 不同算法特征点提取效果的比较 | 第46-50页 |
| 4.4 基于群智能优化的点云拼接 | 第50-55页 |
| 4.4.1 PSO算法的点云拼接 | 第50-52页 |
| 4.4.2 BBO算法的点云拼接 | 第52-53页 |
| 4.4.3 ABC算法的点云拼接 | 第53-55页 |
| 4.5 时间复杂度比较 | 第55-56页 |
| 4.6 实际人体扫描点云数据拼接实验 | 第56-63页 |
| 4.7 点云重合度对拼接精度的探究 | 第63-65页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 对于后续工作的建议 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
