三维重建中点云数据处理关键技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 应用领域 | 第13-14页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 点云处理技术国内外研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 点云去噪平滑技术 | 第15-17页 |
| 1.2.2 点云初始配准技术 | 第17-19页 |
| 1.2.3 点云精确配准技术 | 第19-21页 |
| 1.2.4 点云曲面重建技术 | 第21-23页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第24-26页 |
| 第2章 点云获取及邻域特征估算 | 第26-37页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 点云获取技术 | 第26-28页 |
| 2.3 点云数据的邻域 | 第28-31页 |
| 2.3.1 邻域的划分方法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 基于kd-tree的邻域查找 | 第30-31页 |
| 2.4 点云几何属性估算方法分析 | 第31-35页 |
| 2.4.1 法向量估计分析 | 第31-34页 |
| 2.4.2 曲率估计分析 | 第34-35页 |
| 2.5 获取设备及实验环境 | 第35-36页 |
| 2.5.1 点云获取设备 | 第35页 |
| 2.5.2 实验环境 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于法矢修正的点云去噪平滑算法 | 第37-50页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 研究目标和思路 | 第37-38页 |
| 3.3 基于法矢修正的点云去噪平滑算法 | 第38-46页 |
| 3.3.1 离群点滤除 | 第38-40页 |
| 3.3.2 初始法向量估计 | 第40-42页 |
| 3.3.3 基于三边滤波的法矢修正 | 第42-44页 |
| 3.3.4 三边平滑采样点位置 | 第44-45页 |
| 3.3.5 算法流程 | 第45-46页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于关键点描述的RANSAC初始配准方法 | 第50-68页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 几何特征描述子分析 | 第51-55页 |
| 4.2.1 旋转图像 | 第51页 |
| 4.2.23D形状内容 | 第51-52页 |
| 4.2.3 点特征直方图 | 第52-53页 |
| 4.2.4 快速点特征直方图 | 第53-55页 |
| 4.2.5 高维特征描述子的分析与比较 | 第55页 |
| 4.3 随机采样一致性算法 | 第55-56页 |
| 4.4 基于关键点描述的RANSAC初始配准方法 | 第56-64页 |
| 4.4.1 尺度不变特征转换关键点提取算法 | 第57-60页 |
| 4.4.2 基于FPFH特征描述的对应点查找方法 | 第60-62页 |
| 4.4.3 随机采样一致性样本集的优化 | 第62页 |
| 4.4.4 算法整体流程描述 | 第62-64页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第64-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于邻域特征的精确配准算法 | 第68-82页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 ICP精细配准 | 第68-71页 |
| 5.2.1 ICP算法的提出 | 第68-70页 |
| 5.2.2 ICP算法发展及分析 | 第70-71页 |
| 5.3 基于邻域特征的ICP精确配准算法 | 第71-77页 |
| 5.3.1 提取特征点 | 第72-73页 |
| 5.3.2 搜索对应点 | 第73-74页 |
| 5.3.3 筛选对应点对 | 第74-75页 |
| 5.3.4 SVD求解刚体变换 | 第75-76页 |
| 5.3.5 算法步骤 | 第76-77页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第77-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 大噪声重叠点云的三角网格表面重建算法 | 第82-96页 |
| 6.1 引言 | 第82-83页 |
| 6.2 算法思想 | 第83页 |
| 6.3 预处理过程 | 第83-88页 |
| 6.3.1 降采样去除冗余 | 第84-85页 |
| 6.3.2 移动最小二乘光滑 | 第85-88页 |
| 6.4 多准则局部投影三角化 | 第88-92页 |
| 6.4.1 局部投影三角化原理 | 第89页 |
| 6.4.2 多准则邻域筛选 | 第89-91页 |
| 6.4.3 多准则投影三角化算法描述 | 第91-92页 |
| 6.5 实验结果及分析 | 第92-95页 |
| 6.6 本章小结 | 第95-96页 |
| 结论 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-107页 |
| 读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 作者简介 | 第110页 |
