| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与历史意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 点云去噪研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 点云简化研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内相关机构研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 文章的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 点云处理技术概述 | 第16-24页 |
| 2.1 数据获取 | 第16-19页 |
| 2.1.1 三维建模方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 测量方法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于激光扫描仪的建模 | 第18-19页 |
| 2.2 点云数据类型 | 第19-20页 |
| 2.3 点云数据预处理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 点云去噪与平滑 | 第20-21页 |
| 2.3.2 补洞 | 第21-22页 |
| 2.3.3 点云简化 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于改进LOP算子的点云去噪与平滑对比研究 | 第24-34页 |
| 3.1 背景介绍 | 第24-26页 |
| 3.1.1 噪声的产生 | 第24-25页 |
| 3.1.2 LOP算子 | 第25-26页 |
| 3.2 基于WLOP算子的点云去噪 | 第26-29页 |
| 3.2.1 WLOP算子 | 第26-27页 |
| 3.2.2 WLOP算法步骤 | 第27-28页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第28-29页 |
| 3.3 点云平滑 | 第29-33页 |
| 3.3.1 改进的LOP平滑算子 | 第30-32页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于特征保持的点云简化 | 第34-44页 |
| 4.1 相关概述 | 第34-35页 |
| 4.2 常用的散乱点云精简方法 | 第35-37页 |
| 4.2.1 包围盒法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 均匀网格法 | 第36页 |
| 4.2.3 随机采样法 | 第36页 |
| 4.2.4 曲率采样法 | 第36-37页 |
| 4.2.5 粒子仿真法 | 第37页 |
| 4.3 粒子仿真-自适应曲率采样简化算法 | 第37-42页 |
| 4.3.1 粒子仿真-自适应曲率采样算法简介 | 第37-38页 |
| 4.3.2 粒子仿真-自适应曲率采样算法流程 | 第38-40页 |
| 4.3.3 粒子仿真-自适应曲率采样算法实验结果 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 兵马俑三维模型优化系统的设计与实现 | 第44-50页 |
| 5.1 系统流程 | 第44-45页 |
| 5.2 系统设计 | 第45页 |
| 5.3 系统开发环境 | 第45-46页 |
| 5.4 应用展示 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 本文小结 | 第50页 |
| 未来工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58页 |