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三维点云处理及隐式曲面三维重构技术的研究与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题研究的背景及意义第10-11页
   ·逆向工程概述第11-16页
     ·点云的概念及分类第11页
     ·点云数据获取第11-12页
     ·点云数据相关处理及其研究现状第12-14页
     ·曲面重构技术及研究现状第14-15页
     ·隐式曲面光滑拼接技术研究现状第15-16页
   ·本文主要内容及创新点第16-18页
第2章 改进的三维点云数据精简算法第18-36页
   ·引言第18-19页
   ·点云数据的拓扑关系第19-24页
     ·八叉树方法第19-20页
     ·三维栅格法第20-22页
     ·K-d tree 法第22-24页
   ·邻域类型第24-26页
   ·点云数据的法向量计算第26-28页
     ·最小二乘平面法第26-27页
     ·三角网格法第27-28页
     ·统计方法计算法向量第28页
   ·八叉树网格划分原则第28-29页
   ·点云曲率计算第29-30页
   ·Hausdorff 距离及点云的几何特征解释与描述第30-31页
     ·Hausdorff 距离第30页
     ·点云的几何特征解释与描述第30-31页
   ·实验参数设定及结果第31-35页
     ·本文算法步骤及参数选择第31-32页
     ·实验数据及分析第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 基于椭球约束的径向基函数隐式曲面重建第36-50页
   ·引言第36页
   ·径向基函数相关基础知识第36-38页
   ·基于径向基函数的隐式曲面重建算法第38-40页
   ·基于椭球约束的径向基函数隐式曲面重建算法第40-43页
     ·椭球基本理论第41-42页
     ·椭球约束的径向基函数隐式曲面重建算法第42-43页
   ·实验数据及分析第43-49页
   ·本章小结第49-50页
第4章 隐式曲面光滑拼接算法第50-70页
   ·引言第50页
   ·点云分割处理第50-54页
     ·线性分割方法第50-51页
     ·自适应单元分解方法分割点云第51-54页
   ·隐式曲面布尔操作第54-56页
   ·隐式曲面拼接方法第56-64页
     ·隐式曲面的线性加权和拼接方法第57-59页
     ·代数混合方法第59页
     ·指数加权和拼接方法第59-61页
     ·对数指数加权拼接方法第61-64页
   ·实验数据分析第64-67页
   ·本章小结第67-70页
第5章 总结及展望第70-73页
   ·全文的工作总结第70-71页
   ·今后研究工作展望第71-73页
参考文献第73-78页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果第78-79页
致谢第79-80页

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