| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的应用前景 | 第11-14页 |
| 1.3 课题研究的国内外现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 基于局部特征的配准方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于全局范围的配准方法 | 第15-17页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及结构安排 | 第17-20页 |
| 1.4.1 论文完成的主要工作 | 第18页 |
| 1.4.2 论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 三维点云配准基础 | 第20-36页 |
| 2.1 点云配准概念 | 第20-21页 |
| 2.2 点云数据获取 | 第21-23页 |
| 2.3 点云数据分类 | 第23-24页 |
| 2.4 点云数据的预处理 | 第24-27页 |
| 2.4.1 点云拓扑关系建立 | 第24-25页 |
| 2.4.2 点云数据缩减 | 第25-27页 |
| 2.5 刚体变换 | 第27-29页 |
| 2.5.1 空间平移变换 | 第27-28页 |
| 2.5.2 空间旋转变换 | 第28-29页 |
| 2.6 刚体变换矩阵求解 | 第29-31页 |
| 2.6.1 基于最小二乘法的矩阵奇异值分解 | 第29-30页 |
| 2.6.2 四元数法 | 第30-31页 |
| 2.7 点云数据基础特征 | 第31-34页 |
| 2.8 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于局部高维特征的配准算法 | 第36-46页 |
| 3.1 概述 | 第36页 |
| 3.2 基于多尺度加权法向投影均值差的关键点提取 | 第36-40页 |
| 3.2.1 点云法向量求取 | 第37-38页 |
| 3.2.2 多尺度概念 | 第38页 |
| 3.2.3 关键点提取依据 | 第38-39页 |
| 3.2.4 关键点提取算法伪代码 | 第39-40页 |
| 3.3 局部高维特征—SHOT特征描述 | 第40-43页 |
| 3.3.1 局部坐标系的建立 | 第41-42页 |
| 3.3.2 特征空间的划分 | 第42页 |
| 3.3.3 特征描述 | 第42-43页 |
| 3.4 点对应关系检测 | 第43-45页 |
| 3.4.1 初始对应关系查找 | 第43页 |
| 3.4.2 几何一致性去除错误对应关系 | 第43-44页 |
| 3.4.3 RANSAC对应关系精确 | 第44-45页 |
| 3.5 ICP精确配准 | 第45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于关键点选取的Super4PCS配准算法 | 第46-56页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 Super4PCS配准算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 一致性四点集算法(4PCS) | 第46-49页 |
| 4.2.2 4PCS的改进算法—Super4PCS | 第49-50页 |
| 4.3 基于关键点选取的Super4PCS配准算法 | 第50-54页 |
| 4.3.1 体素网格降采样 | 第51-52页 |
| 4.3.2 ISS算法关键点提取 | 第52-53页 |
| 4.3.3 Super4PCS配准 | 第53-54页 |
| 4.3.4 基于重叠区域选取的ICP精配准 | 第54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 点云配准实验 | 第56-74页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 基于局部高维特征的点云配准算法实验 | 第56-64页 |
| 5.2.1 基于局部高维特征的点云配准结果 | 第56-60页 |
| 5.2.2 实验分析 | 第60-64页 |
| 5.3 基于关键点选取的Super4PCS配准算法实验 | 第64-72页 |
| 5.3.1 基于关键点选取的Super4PCS配准结果 | 第64-69页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
