基于平面提取的三维点云点配准算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 点云配准算法的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 初始配准算法的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 精确配准算法的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 点云配准算法的理论基础 | 第18-28页 |
| 2.1 Point Cloud Library库 | 第18-19页 |
| 2.2 平面提取算法及其分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 区域生长算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 霍夫变换算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 随机采样一致性算法 | 第22-23页 |
| 2.3 主成分分析算法 | 第23-24页 |
| 2.4 迭代最近点算法 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于平面提取的三维点云配准算法 | 第28-44页 |
| 3.1 算法的基本思路 | 第28-29页 |
| 3.2 算法实现的关键步骤 | 第29-41页 |
| 3.2.1 平面提取及边界提取 | 第29-34页 |
| 3.2.2 基于PCA算法的平面边界多边形归一化 | 第34-36页 |
| 3.2.3 公共区域面积计算 | 第36-38页 |
| 3.2.4 初始配准 | 第38-40页 |
| 3.2.5 基于ICP算法的精确配准 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-44页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第44-54页 |
| 4.1 实验环境及实验数据 | 第44-45页 |
| 4.2 算法的对比分析 | 第45-52页 |
| 4.2.1 配准精度的比较 | 第47-50页 |
| 4.2.2 配准效率的比较 | 第50-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 课题下一步工作安排 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第62页 |
