| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 文章结构安排 | 第17-19页 |
| 2 基于Delaunay-ICP算法的多视点云配准 | 第19-31页 |
| 2.1 ICP算法基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2 基于奇异值分解的ICP算法解算 | 第20-23页 |
| 2.2.1 ICP算法原理推导 | 第20-22页 |
| 2.2.2 ICP算法解算步骤 | 第22-23页 |
| 2.3 三维Delaunay点集搜索法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 Delaunay三角剖分法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 三维Delaunay点集搜索基本原理 | 第24-25页 |
| 2.4 基于三维Delaunay点集搜索的ICP算法 | 第25-26页 |
| 2.5 算例分析 | 第26-30页 |
| 2.5.1 算例1 | 第26-28页 |
| 2.5.2 算例2 | 第28-29页 |
| 2.5.3 算例3 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于最小二乘算法的多视点云配准 | 第31-41页 |
| 3.1 经典最小二乘平差原理 | 第31-32页 |
| 3.2 多视点云配准坐标转换模型 | 第32-34页 |
| 3.3 多视点云配准的线性模型 | 第34-35页 |
| 3.4 多视点云配准的非线性模型 | 第35-37页 |
| 3.5 算例分析 | 第37-39页 |
| 3.5.1 算例1 | 第37-38页 |
| 3.5.2 算例2 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于整体最小二乘算法的多视点云配准 | 第41-71页 |
| 4.1 整体最小二乘估计 | 第41-42页 |
| 4.2 整体最小二乘配准的基本原理 | 第42-53页 |
| 4.2.1 基于奇异值分解法的整体最小二乘 | 第42-44页 |
| 4.2.2 基于非线性拉格朗日函数的整体最小二乘 | 第44-50页 |
| 4.2.3 基于高斯-牛顿迭代法的整体最小二乘 | 第50-53页 |
| 4.3 整体最小二乘配准的通用模型解算 | 第53-56页 |
| 4.4 基于Gauss-Helmert模型的整体最小二乘多视点云配准 | 第56-60页 |
| 4.5 基于Delaunay点集搜索法的整体最小二乘多视点云配准 | 第60-62页 |
| 4.6 算例分析 | 第62-70页 |
| 4.6.1 算例1 | 第62-63页 |
| 4.6.2 算例2 | 第63-66页 |
| 4.6.3 算例3 | 第66-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 结论与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 主要成果 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81页 |
