基于激光扫描数据的三维重建关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 图表索引 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1 真实世界的三维重建 | 第8-9页 |
| 1．2 激光扫描国内外的现状 | 第9-10页 |
| 1．3 三维扫描重建技术的主要应用领域 | 第10-13页 |
| 1．4 基于激光扫描数据三维重建的一般流程 | 第13-14页 |
| 1．5 本文的主要工作和论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 数据获取 | 第16-24页 |
| 2．1 获取三维信息的基本方法 | 第16页 |
| 2．2 三维激光扫描仪数据获取的原理 | 第16-18页 |
| 2．3 常用三维激光扫描仪 | 第18-20页 |
| 2．4 原始数据格式及特点分析 | 第20-22页 |
| 2．5 相关概念介绍 | 第22-24页 |
| 第三章 数据预处理 | 第24-34页 |
| 3．1 介绍 | 第24页 |
| 3．2 点云处理环境 | 第24-25页 |
| 3．3 点云的3D变换 | 第25-29页 |
| 3．3．1 变换矩阵 | 第26-27页 |
| 3．3．2 点云的平移 | 第27页 |
| 3．3．3 点云的旋转 | 第27-29页 |
| 3．3．4 点云的缩放 | 第29页 |
| 3．4 点云过滤 | 第29-31页 |
| 3．5 点云删除与补洞处理 | 第31-32页 |
| 3．6 实验结果及分析 | 第32-33页 |
| 3．7 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 数据配准 | 第34-50页 |
| 4．1 介绍 | 第34-37页 |
| 4．1．1 距离图像配准的概念及意义 | 第34-35页 |
| 4．1．2 配准问题的定义 | 第35页 |
| 4．1．3 前人的工作 | 第35-37页 |
| 4．2 基于同名点的距离图像配准 | 第37-40页 |
| 4．3 基于ICP算法的距离图像配准 | 第40-47页 |
| 4．3．1 对应点集的运动参数估计 | 第41-43页 |
| 4．3．2 ICP算法过程 | 第43-44页 |
| 4．3．3 初始位置的估计 | 第44-45页 |
| 4．3．4 Sobel检测特征点 | 第45-46页 |
| 4．3．5 重叠区中最近点搜索 | 第46-47页 |
| 4．4 多视点配准 | 第47-48页 |
| 4．5 数据的融合 | 第48-49页 |
| 4．6 小结 | 第49-50页 |
| 第五章 模型重建 | 第50-60页 |
| 5．1 物体的3D表示 | 第50-51页 |
| 5．2 基于点云数据的三维模型重建 | 第51-53页 |
| 5．3 三维表面网格模型 | 第53-55页 |
| 5．4 三维几何模型的构造 | 第55-58页 |
| 5．5 模型的渲染 | 第58-59页 |
| 5．6 小结 | 第59-60页 |
| 第六章 论文总结 | 第60-62页 |
| 6．1 论文总结 | 第60页 |
| 6．2 未来工作的展望 | 第60-62页 |
| 附录 三维旋转的四元数表达 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
