| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 基于激光雷达的三维重建流程 | 第9页 |
| 1.3 激光雷达三维重建的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 三维重建应用的国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3.2 点云配准问题的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.3 点云表面重建的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 点云预处理 | 第13-20页 |
| 2.1 点云获取技术概述 | 第13-14页 |
| 2.1.1 激光扫描技术原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 激光点云数据格式 | 第14页 |
| 2.2 点云数据预处理 | 第14-18页 |
| 2.2.1 离群噪声点检测 | 第15-16页 |
| 2.2.2 点云滤波 | 第16-17页 |
| 2.2.3 点云下采样 | 第17-18页 |
| 2.3 点云预处理实验结果与分析 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于法向量特征提取的点云配准算法 | 第20-33页 |
| 3.1 法向量特征提取 | 第20-25页 |
| 3.1.1 邻域选取的两种方式 | 第21页 |
| 3.1.2 点云空间索引方法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 法向量的计算 | 第22-24页 |
| 3.1.4 法向量的方向一致性调整 | 第24页 |
| 3.1.5 特征点提取 | 第24-25页 |
| 3.2 4PCS点云配准算法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 4PCS算法概述 | 第25页 |
| 3.2.2 基的选取规则 | 第25-26页 |
| 3.2.3 点集的仿射不变量 | 第26-27页 |
| 3.2.4 三维空间中提取全等四点 | 第27页 |
| 3.2.5 4PCS算法总结 | 第27-29页 |
| 3.2.6 本文方法框架 | 第29-30页 |
| 3.3 点云配准实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 3.3.1 特征点提取实验结果与分析 | 第30-31页 |
| 3.3.2 配准实验结果与分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 表面重建和网格细分 | 第33-44页 |
| 4.1 基于Delaunay三角剖分的Crust三维重建方法 | 第33-38页 |
| 4.1.1 三角剖分 | 第33-34页 |
| 4.1.2 Voronoi图 | 第34页 |
| 4.1.3 Delaunay三角剖分 | 第34-36页 |
| 4.1.4 中轴 | 第36页 |
| 4.1.5 极点 | 第36页 |
| 4.1.6 采样条件 | 第36页 |
| 4.1.7 网格单元质量的评价与优化 | 第36-38页 |
| 4.1.8 Crust算法流程 | 第38页 |
| 4.2 三维重建实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 4.3 三维网格细分 | 第40-42页 |
| 4.3.1 Loop细分方法 | 第40-42页 |
| 4.4 网格细分实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |