基于包围盒和最大信息相似性误差测度的点云精简
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 点云曲面的特征估计 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 邻域点搜索 | 第17-22页 |
| 2.2.1 邻域点搜索知识 | 第17-18页 |
| 2.2.2 常用的点云邻域方法 | 第18-22页 |
| 2.3 点云法向的估计及曲率计算 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 点云精简的基本原理及性能对比 | 第25-34页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 点云精简的基本原理 | 第25-26页 |
| 3.3 几种具有代表性的点云精简方法 | 第26-33页 |
| 3.3.1 基于平均点距离的点云精简方法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 基于包围盒重心压缩点云精简方法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 基于曲率的点云精简方法 | 第28-29页 |
| 3.3.4 基于QEM的点云精简方法 | 第29-30页 |
| 3.3.5 实验验证 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于包围盒和最大信息相似性误差测度的精简 | 第34-47页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 本文精简方法概述 | 第34-35页 |
| 4.3 运用包围盒寻找邻域点 | 第35-36页 |
| 4.4 采样点信息相似性测度的构建 | 第36-38页 |
| 4.5 点云精简最优替代点的求取 | 第38-44页 |
| 4.5.1 基于最大信息相似性的收缩点求解 | 第38-39页 |
| 4.5.2 采样点的信息相似性加权二次型 | 第39-40页 |
| 4.5.3 最优替代点求解 | 第40-41页 |
| 4.5.4 一组收缩点收缩实验 | 第41-44页 |
| 4.6 本文点云精简算法流程 | 第44-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验研究 | 第47-61页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 点云精简误差评定的原理 | 第47-50页 |
| 5.2.1 Hausdorff距离 | 第47-48页 |
| 5.2.2 采样误差原理 | 第48-50页 |
| 5.3 点云精简实验 | 第50-56页 |
| 5.4 精简误差统计分析 | 第56-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
