基于特征降维与模糊聚类的自适应点云压缩研究



基于特征降维与模糊聚类的自适应点云压缩研究

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基于特征降维与模糊聚类的自适应点云压缩研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-13页
第一章绪论	第13-21页
· 研究背景及意义	第13-14页
· 点云压缩问题的定义	第14-16页
· 点云压缩的定义	第14页
· 点云压缩的衡量标准	第14-15页
· 点云压缩的应用需求	第15-16页
· 点云压缩方法的研究现状	第16-18页
· 国内外学者研究进展	第16页
· 常用的点云压缩算法	第16-18页
· 论文的研究内容和创新点	第18-19页
· 论文的章节安排	第19-21页
第二章 FPFH特征描述子	第21-28页
· 引言	第21页
· 点特征直方图	第21-23页
· 快速点特征直方图	第23-24页
· PFH和FPFH的区别	第24页
· FPFH特征分析	第24-26页
· FPFH在不同位置的分布差异	第24-25页
· 抵御轻微噪声的能力	第25-26页
· 计算FPFH特征	第26页
· 小结	第26-28页
第三章基于PCA的特征降维	第28-39页
· 引言	第28-29页
· 数据降维方法	第29-30页
· PCA的原理	第30-31页
· PCA变换的基本步骤	第31-32页
· 仿真实验与分析	第32-34页
· 基于PCA特征降维的评价分析	第34-38页
· 不同测试样本的特征降维与重建[43]	第34-36页
· 不同维数下的特征重建	第36-38页
· 小结	第38-39页
第四章基于模糊C均值聚类的点云分类	第39-51页
· 引言	第39-40页
· 模糊聚类算法的概述	第40-41页
· 模糊C均值聚类的实现过程	第41-42页
· 基于模糊C均值聚类对比多种特征描述子	第42-49页
· 实验流程概述	第42-43页
· 比较聚类后两类特征集合的样本数目和方差分布	第43-46页
· 比较压缩模型与曲面重建模型效果	第46-48页
· 基于Hausdorff距离比较原始点云与压缩点云之间的压缩误差	第48-49页
· 小结	第49-51页
第五章基于特征降维与模糊聚类的自适应点云压缩处理	第51-58页
· 引言	第51页
· 基于特征降维和模糊聚类的自适应点云压缩	第51-53页
· 设计点云压缩准则	第51-52页
· 算法的实现步骤	第52-53页
· 压缩算法的仿真实验	第53-56页
· 实验数据准备	第53页
· 实验结果分析	第53-56页
· 小结	第56-58页
第六章基于泊松曲面重建的压缩效果对比	第58-64页
· 引言	第58页
· 曲面重建方法介绍	第58-59页
· 泊松曲面重建算法	第59-60页
· 泊松重建原理	第59-60页
· 泊松曲面重建算法的示例	第60页
· 基于泊松曲面重建的点云压缩效果对比	第60-63页
· 基于曲面重建的压缩效果对比	第61-62页
· 基于Hausdorff的压缩误差分析	第62-63页
· 小结	第63-64页
第七章总结与展望	第64-66页
· 总结	第64-65页
· 展望	第65-66页
参考文献	第66-71页
致谢	第71-72页
附录：攻读硕士期间研究成果	第72页

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