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大规模场景点云的表面重建算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 概述第11-12页
    1.2 研究现状第12-15页
        1.2.1 大规模场景的三维重建研究现状第12页
        1.2.2 散乱点云的表面重建算法研究现状第12-15页
    1.3 本文研究内容及组织结构第15-17页
        1.3.1 研究内容及贡献第15-16页
        1.3.2 本文组织结构第16-17页
第2章 基于图像的大规模场景重建第17-39页
    2.1 基于图像序列的稀疏点云重建第17-26页
        2.1.1 特征提取与匹配第17-21页
        2.1.2 摄像机模型第21-23页
        2.1.3 三维场景结构恢复第23-26页
    2.2 基于PMVS算法的稠密点云重建第26-31页
        2.2.1 面片模型第27-28页
        2.2.2 图像模型第28-29页
        2.2.3 特征提取与匹配第29页
        2.2.4 面片扩散第29-30页
        2.2.5 面片过滤第30-31页
    2.3 实验结果与分析第31-37页
        2.3.1 基于图像序列的稀疏点云重建结果与分析第31-33页
        2.3.2 基于PMVS的稠密点云重建结果与分析第33页
        2.3.3 部分室外场景点云重建结果第33-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第3章 基于Delaunay三角剖分的表面重建算法第39-49页
    3.1 Power Crust算法的相关理论第39-43页
        3.1.1 Voronoi图第40页
        3.1.2 Delaunay三角剖分第40-41页
        3.1.3 中心轴变换第41页
        3.1.4 采样点的极点第41-42页
        3.1.5 Power图第42页
        3.1.6 采样条件第42-43页
    3.2 Power Crust算法原理第43页
    3.3 Power Crust算法重建流程第43-45页
    3.4 Power Crust算法改进第45-46页
        3.4.1 不均匀降采样第45-46页
        3.4.2 拉普拉斯平滑第46页
    3.5 实验结果与分析第46-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第4章 基于泊松方程的表面重建算法第49-63页
    4.1 基于隐函数的表面重建算法第49-50页
    4.2 泊松表面重建算法第50-53页
        4.2.1 八叉树空间建立第51-52页
        4.2.2 计算向量场第52页
        4.2.3 泊松方程的求解第52-53页
        4.2.4 等值面提取第53页
    4.3 泊松表面重建改进算法第53-56页
        4.3.1 引入点集约束第53-54页
        4.3.2 屏蔽泊松方程的建立第54-55页
        4.3.3 求解屏蔽泊松方程第55页
        4.3.4 表面模型的优化第55-56页
    4.4 实验结果分析第56-62页
        4.4.1 改进算法重建结果比较与分析第57-59页
        4.4.2 改进算法不同参数变化实验结果比较与分析第59-60页
        4.4.3 不同八叉树深度重建结果比较与分析第60-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第5章 泊松表面重建并行化算法第63-83页
    5.1 GPU并行计算第63-65页
        5.1.1 图像处理器第63页
        5.1.2 CUDA计算架构第63-65页
        5.1.3 CUDA函数库第65页
    5.2 泊松表面重建并行化算法第65-76页
        5.2.1 并行化创建八叉树第66-70页
        5.2.2 并行化求解泊松方程第70-74页
        5.2.3 并行化等值面提取第74-76页
    5.3 实验结果与分析第76-82页
    5.4 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
    6.1 总结第83-84页
    6.2 展望第84-85页
参考文献第85-91页
致谢第91-93页
攻读硕士期间发表的论文第93页

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