点云模型的L<sub>1</sub>-中心骨架



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

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