声明
摘要
1绪论
1．1研究背景及意义
1．2国内外研究现状
1．2．1点云精简国内外研究现状
1．2．2网格优化国内外研究现状
1．3本文主要研究内容
1．4论文结构
2三维激光扫描技术及常用的空间拓扑关系构建方法
2．1三维激光扫描技术
2．2拓扑关系构建方法
2．2．1三维栅格法
2．2．2空间八叉树
2．3两种算法对比分析及实验
2．4本章小结
3融合k-means聚类和Hausdorff距离的点云精简算法
3．1局部点云二次曲面拟合
3．1．1 k邻域构建
3．1．2局部坐标系建立
3．1．3局部最小二乘二次曲面拟合
3．2法矢及基于法向偏差的点云精简
3．2．1拟合曲面法向量
3．2．2基于法向偏差的点云精简
3．3曲率计算及基于曲率的点云精简
3．3．1曲率的估算
3．3．2基于曲率的点云精简
3．4 Hausdorff距离及基于Hausdorff距离的点云精简
3．4．1 Hausdorff距离及其特征区域包含点判断
3．4．2基于Hausdorff距离的点云精简
3．5 k-means聚类算法及基于k-means聚类的点云精简算法
3．5．1 k-means聚类算法
3．5．2基于k-means聚类的点云精简算法
3．6融合k-means聚类和Hausdorff距离的点云精简算法
3．6．1算法思路介绍
3．6．2算法流程及参数选择
3．6．3点云精简算法的评价方法
3．7实验结果与分析
3．8本章小结
4面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法
4．1点云数据及三角网格拓扑关系构建
4．2重建网格的精度评定
4．3局部网格细分方法
4．4插入点重新定位
4．5精简点云重构网格优化方法
4．6实验结果与分析
4．7本章小结
5结论与展望
5．1结论
5．2展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
