基于体感相机的点云数据配准方法研究



基于体感相机的点云数据配准方法研究

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基于体感相机的点云数据配准方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
· 课题研究背景及意义	第9-12页
· 点云配准的国内外研究现状及存在的主要问题	第12-15页
· 点云配准的国内外研究现状	第12-14页
· 点云配准的发展前景	第14页
· 点云配准的效果度量	第14-15页
· 本文主要研究内容与组织结构	第15-16页
· 本文主要研究内容	第15页
· 本文结构安排	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
2 基于HAUSDORFF距离的正态分布处理点云	第17-26页
· 点云数据获取	第17-19页
· 点云的分类	第17-18页
· 体感相机	第18-19页
· 预处理	第19-23页
· 点云去噪	第20页
· 点云曲率计算	第20-21页
· 基于Hausdorf f距离值的关键点选取	第21-23页
· 预处理实验	第23-24页
· 本章小结	第24-26页
3 采用中值分割阈值优化K-D树	第26-34页
· 邻域概念的K- D树	第26-29页
· 邻域	第26-28页
· 传统K-D树	第28-29页
· 中值阈值优化K-D树	第29-31页
· 优化效果分析	第31-33页
· 本章小结	第33-34页
4 基于HAUSDORFF距离和优化K-D树改进ICP算法	第34-42页
· ICP算法的实现步骤	第34页
· 改进的ICP算法	第34-40页
· 目标函数的建立及最小化	第34-37页
· 基于Hausdorf f距离和优化K- D树改进ICP算法	第37-40页
· 算法的实现	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
5 实验结果与分析	第42-49页
· 实验结果	第42-46页
· 结果分析	第46-48页
· 误差评估	第46页
· 实验结果分析	第46-48页
· 本章小结	第48-49页
6 总结与展望	第49-52页
· 总结	第49-51页
· 展望	第51-52页
参考文献	第52-57页
攻读硕士学位期间所取得的研究成果	第57-58页
致谢	第58-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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