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点云数据三维重建研究

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点云数据三维重建研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第1章绪论	第10-16页
· 研究背景	第10-13页
· 基本概念	第13-14页
· 点云数据	第13页
· 网格模型	第13-14页
· 如何从点云重建网格模型	第14页
· 本文主要研究内容	第14-15页
· 本文的组织结构	第15-16页
第2章相关研究综述	第16-22页
· 引言	第16-20页
· 基于Delaunay三角化方法	第16-18页
· 基于隐式曲面重建方法	第18-19页
· 区域增长法	第19-20页
· 基于学习的方法	第20页
· 存在问题	第20-21页
· 小结	第21-22页
第3章网格重建问题的优化模型及求解	第22-34页
· 引言	第22-24页
· 优化问题引言	第22页
· 优化问题的数学模型	第22-24页
· 优化算法	第24页
· 区域增长法的优化模型	第24-25页
· 区域增长法重建点云方法描述	第24页
· 区域增长法的优化模型	第24-25页
· 粒子群优化算法PSO	第25-32页
· 引言	第25页
· 数学模型	第25-26页
· 点云空间中的粒子群算法	第26-30页
· 算法流程	第30-31页
· 算法描述	第31-32页
· 算法实验和结果分析	第32-33页
· 小结	第33-34页
第4章基于八叉树结构的点云处理	第34-41页
· 引言	第34-35页
· 八叉树构建原理	第35-36页
· 数据结构的设计与实现	第36-39页
· 查询不同叶子结点的最小共同祖先结点	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
第5章带评价函数的区域增长法	第41-47页
· 引言	第41-42页
· 种子三角形的生成	第42-43页
· 现有种子三角形的生成方法	第42-43页
· 在平坦区域内寻找种子三角形	第43页
· 候选区域和最佳点的确定	第43-46页
· 新加入三角形的评价准则和评价函数设计	第44页
· 新加入三角形的评价准则	第44-46页
· 评价函数设计	第46页
· 小结	第46-47页
第6章基于粒子群算法的区域增长法	第47-53页
· 引言	第47-48页
· 算法流程图	第48页
· 数据结构	第48-49页
· 剖分过程	第49-51页
· 数据读取	第49-50页
· 用八叉树结构存储点云	第50页
· 确定种子三角形	第50页
· 粒子群算法搜索最佳点	第50-51页
· 剖分后续处理	第51页
· 实验结果及其分析	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
第7章总结与展望	第53-55页
· 总结	第53-54页
· 展望	第54-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-59页
附录:攻读硕士学位期间参加的项目及发表的论文	第59 页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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