| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 1.4 本文研究的创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 基于RGB-D图像的三维重建算法理论 | 第23-29页 |
| 2.1 RGB-D图像的获取 | 第23-24页 |
| 2.2 点云的计算 | 第24-25页 |
| 2.3 点云配准 | 第25-27页 |
| 2.4 点云融合 | 第27-28页 |
| 2.5 表面重建 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于点云重心的邻域点的全局最近最远点配准算法 | 第29-47页 |
| 3.1 点云预处理 | 第29-30页 |
| 3.2 全局夹角特征及局部描述向量的确定 | 第30-33页 |
| 3.2.1 邻域点与其全局最近最远点之间的夹角的确定 | 第31-33页 |
| 3.2.2 局部描述向量的确定 | 第33页 |
| 3.3 初始匹配种子点的选取及种子点的邻域传播 | 第33-38页 |
| 3.3.1 初始匹配种子点的选取 | 第33-34页 |
| 3.3.2 种子点的邻域传播 | 第34-38页 |
| 3.4 基于部分重叠的配准优化 | 第38页 |
| 3.5 全局配准算法结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于局部参考点的最近最远点配准算法 | 第47-61页 |
| 4.1 点云预处理 | 第47-48页 |
| 4.2 局部夹角特征及局部描述向量计算 | 第48-51页 |
| 4.2.1 局部参考点邻域及邻域内最近最远点夹角计算 | 第48-51页 |
| 4.2.2 局部描述向量计算 | 第51页 |
| 4.3 初始种子点选取及种子点的邻域传播 | 第51-53页 |
| 4.4 基于部分重叠的配准优化 | 第53-54页 |
| 4.5 局部配准算法结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 联合全局和局部特征的点云配准算法 | 第61-69页 |
| 5.1 自适应选择全局和局部配准算法 | 第61页 |
| 5.2 点云配准结果分析 | 第61-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
