三维点云数据精简与网格重建算法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.2.1 点云精简研究现状及分析

1.2.2 点云重建研究现状及分析

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 相关理论基础概述

2.1 引言

2.2 点云的八叉树存储结构

2.3 点云的法线估计

2.4 点云的曲率计算

2.5 散乱点云数据精简算法

2.5.1 体素精简法

2.5.2 随机精简法

2.5.3 法向矢量精简算法

2.5.4 曲率精简算法

2.6 三维点云重建算法

2.6.1 Delaunay三角剖分算法

2.6.2 投影法

2.6.3 区域扩张法

2.7 本章小结

第3章 基于特征保留的点云精简算法

3.1 引言

3.2 研究目标和思路

3.3 基于特征保留的点云精简算法

3.3.1 建立点云间的拓扑关系

3.3.2 空间结构划分

3.3.3 特征点的保留

3.3.4 基于点云密度的随机精简法

3.3.5 点云融合

3.3.6 基于特征保留的点云精简算法描述

3.4 本章小结

第4章 基于多准则的三角网格重建算法

4.1 引言

4.2 研究目标和思路

4.3 基于多准则的三角网格重建算法

4.3.1 点云邻域的建立

4.3.2 建立种子三角形

4.3.3 基于投影法的候选点集确定

4.3.4 基于二面角参数的最优三角形判定

4.3.5 区域生长

4.3.6 基于多准则的三角网格重建算法描述

4.4 本章小结

第5章 实验结果与分析

5.1 引言

5.2 实验环境

5.2.1 PCL简介

5.2.2 实验环境的配置

5.3 基于特征保留的点云精简算法的实验结果及分析

5.4 基于多准则的三角网格重建算法的实验结果及分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢