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点云模型的L1-中心骨架

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点云模型的L1-中心骨架
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.1.1 论文课题来源第11页
  1.2 相关工作第11-13页
    1.2.1 基于网格模型的骨架提取第12-13页
    1.2.2 基于点云模型的骨架提取第13页
  1.3 本文的工作第13-14页
  1.4 内容组织第14页
  1.5 本章小结第14-15页
第2章 ROSA 点云骨架提取方法第15-20页
  2.1 ROSA 点第15-16页
  2.2 最优切平面第16页
  2.3 提取骨架第16-19页
    2.3.1 与 ROSA 方法做对比第17-19页
  2.4 本章小结第19-20页
第3章 L_1-中心骨架理论基础第20-30页
  3.1 L_1中值第20-24页
    3.1.1 L_1中值的定义第21页
    3.1.2 局部L_1中值第21-22页
    3.1.3 迭代求解局部 1中值第22-24页
  3.2 规整化第24-27页
    3.2.1 点分布情况分析第24-26页
    3.2.2 带点分布度量的规整项第26-27页
  3.3 与 MEAN SHIFT 聚类算法类比第27-28页
  3.4 局部稠密度权重第28-29页
  3.5 本章小结第29-30页
第4章 L_1-中心骨架提取算法第30-42页
  4.1 点云随机下采样及点云邻域第31页
  4.2 采样点迭代收缩并提取骨架第31-37页
    4.2.1 求基于L_1中值的点云收缩步骤第32-33页
    4.2.2 骨架分支的构建、延展及连接第33-36页
    4.2.3 逐步扩大邻域范围第36-37页
  4.3 邻域歧义第37-38页
    4.3.1 加强内部信息第37-38页
    4.3.2 点云预分割第38页
  4.4 点云骨架增强第38-40页
    4.4.1 点云骨架平滑化第39页
    4.4.2 点云骨架中心化第39-40页
  4.5 基于骨架的点云补全第40-41页
  4.6 本章小结第41-42页
第5章 点云骨架提取系统第42-57页
  5.1 系统描述第42-45页
    5.1.1 开发和测试环境第42页
    5.1.2 系统框架设计第42-45页
  5.2 主要数据结构及邻域搜索第45-47页
    5.2.1 基本数据结构第45页
    5.2.2 点云邻域搜索算法第45-47页
  5.3 采样点收缩和骨架提取算法实现第47-51页
    5.3.1 算法主流程第48-50页
    5.3.2 基于L_1中值的点云收缩算法流程第50-51页
  5.4 点云骨架中心化及点云补全算法流程第51页
  5.5 系统交互设计第51-53页
    5.5.1 系统主界面第51-52页
    5.5.2 系统参数设置界面第52-53页
  5.6 实验结果分析第53-54页
  5.7 主要参数说明第54-55页
  5.8 算法性能分析第55-56页
  5.9 本章小结第56-57页
第6章 总结和展望第57-58页
  6.1 本文算法局限性第57页
  6.2 本文工作总结第57页
  6.3 进一步工作展望第57-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-62页
致谢第62-63页
附件第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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