| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 室内场景三维点云分割 | 第11-13页 |
| 1.2.2 点云特征描述与目标识别 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 三维点云底层特征的计算 | 第17-23页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 三维点云及其预处理 | 第17-19页 |
| 2.3 三维点云颜色直方图计算 | 第19-21页 |
| 2.4 三维点云法向估计及曲率计算 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于联合准则改进的图论分割算法 | 第23-40页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 几种经典的点云分割模型 | 第23-26页 |
| 3.2.1 向量差模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 欧式聚类模型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 基于图论的模型 | 第25-26页 |
| 3.3 基于联合准则改进的图论分割算法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 联合准则边缘判断模型的构建 | 第27-29页 |
| 3.3.2 基于联合准则的图论分割算法 | 第29-30页 |
| 3.4 三维点云分割结果评价模型 | 第30-32页 |
| 3.5 室内场景三维点云分割实验 | 第32-39页 |
| 3.5.1 实验的置信数据 | 第32页 |
| 3.5.2 联合准则分割模型有效性实验 | 第32-35页 |
| 3.5.3 经典分割模型与联合准则分割模型性能对比 | 第35-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于局部有效邻域改进的点特征直方图 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 常用的点云邻域 | 第40-42页 |
| 4.2.1 欧式邻域 | 第40-41页 |
| 4.2.2 k最近邻域 | 第41-42页 |
| 4.3 基于局部有效邻域改进的点特征直方图 | 第42-46页 |
| 4.3.1 基于微分几何一致性的局部有效邻域 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于局部有效邻域改进的点特征直方图 | 第44-46页 |
| 4.4 针对目标识别任务的其他点云特征计算 | 第46页 |
| 4.5 有效邻域点特征直方图有效性实验 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 基于支持向量机的室内点云目标识别 | 第51-61页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 基于SVM的室内点云目标识别模型 | 第51-54页 |
| 5.2.1 目标识别问题的形式化描述 | 第51页 |
| 5.2.2 基于SVM的最大后验估计 | 第51-53页 |
| 5.2.3 本文室内点云目标识别算法流程 | 第53-54页 |
| 5.3 实验结果与性能分析 | 第54-60页 |
| 5.3.1 点云数据集的选取 | 第54-55页 |
| 5.3.2 实验结果评价指标 | 第55-56页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |