散乱点云数据处理相关算法的研究



散乱点云数据处理相关算法的研究

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散乱点云数据处理相关算法的研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-6 页
目录	第6-9 页
第一章绪论	第9-17 页
· 研究背景及意义	第9 页
· 国内外发展现状	第9-10 页
· 点云数据分类	第10-12 页
· 点云数据采集	第12-13 页
· 接触法	第12 页
· 非接触法	第12-13 页
· 点云数据处理	第13-15 页
· 点云数据邻域搜索	第13-14 页
· 点云数据去噪	第14 页
· 点云数据简化	第14-15 页
· 点云数据分块	第15 页
· 点云数据光顺	第15 页
· 表面重建	第15-16 页
· 本文的研究内容及结构安排	第16-17 页
第二章点云数据拓扑关系的建立	第17-27 页
· 引言	第17 页
· 三维数据的空间划分	第17-20 页
· 八叉树划分	第17-19 页
· k-d tree	第19 页
· 栅格划分	第19-20 页
· 基于有点区域的K近邻搜索算法	第20-25 页
· 栅格划分相关概念	第21 页
· 栅格边长确定	第21-22 页
· 算法原理	第22 页
· 黑体率计算	第22-23 页
· 算法步骤	第23 页
· 实验结果	第23-25 页
· 本章小结	第25-27 页
第三章点云数据的简化	第27-37 页
· 引言	第27 页
· 点云数据简化算法	第27-29 页
· 包围盒法	第27 页
· 随机采样法	第27-28 页
· 均匀网格法	第28 页
· 曲率采样法	第28-29 页
· 点云数据简化结果的评定	第29 页
· 基于向量夹角的数据简化算法	第29-35 页
· 点的几何特征分析	第30-31 页
· 点的特征描述	第31-32 页
· 空间剖分与邻域搜索	第32 页
· 基于包还点的栅格化	第32 页
· 基于向量夹角的精简原则	第32 页
· 算法步骤	第32-33 页
· 实验结果	第33-35 页
· 本章小结	第35-37 页
第四章点云数据边界特征点的提取	第37-47 页
· 引言	第37 页
· 基于"网孔法"边界提取算法	第37-38 页
· 三角网格曲面边界提取算法	第38-40 页
· 基于局部型面参考点集的提取算法	第40-41 页
· 散乱点云快速边界提取算法	第41-46 页
· 点的几何特征分析	第41-42 页
· 点的特征描述	第42-43 页
· 算法描述	第43 页
· 算法步骤	第43-44 页
· 实验结果	第44-46 页
· 本章小结	第46-47 页
第五章总结与展望	第47-49 页
· 全文工作总结	第47 页
· 今后研究的展望	第47-49 页
参考文献	第49-55 页
攻读硕士学位期间取得的科研成果	第55-57 页
致谢	第57-58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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