文摘
英文文摘
声明
第1章绪论
1.1研究背景
1.1.1三维数据的应用
1.1.2点云数据的的特点及应用
1.1.3点云模型的分割
1.2相关研究
1.2.1基于局部聚类方法
1.2.2基于能量最小方法
1.2.3基于二次曲面逼近的点云模型分割的可行性
1.3本文工作与结构安排
第2章预备知识
2.1二次曲面
2.1.1二次曲面的定义
2.1.2二次曲面的分类
2.2点云数据的局部特性分析
2.3曲面上一点的法向量
2.4曲面上一点的主曲率和主方向
2.5点云模型上曲率等的计算
2.5.1平面匹配法计算法向量
2.5.2抛物面拟合法求曲率
2.6本章小结
第3章基于二次曲面逼近的点云模型分割
3.1点云模型分割的定义
3.2基于变分的方法
3.3点云模型分割算法
3.3.1算法的主要步骤
3.3.2初始区域划分
3.3.3重新划分区域
3.3.4增加区域
3.3.5合并区域
3.3.6误差度量
3.4根据特征信息进行点云简化
3.5全局优化
3.6实验结果
3.7本章小结
第4章点云模型分割的关键技术
4.1点云数据网格化方法
4.2 K近邻快速搜索算法
4.3曲面拟合
4.3.1平面拟合
4.3.2球面拟合
4.3.3圆柱面拟合
4.3.4圆锥面拟合
4.3.5一般二次曲面的拟合
4.4本章小结
第5章基于特征信息的点云简化算法
5.1点云简化算法
5.1.1点云精简方式
5.1.2点云精简算法评价
5.2常用的散乱点云精简方法
5.2.1包围盒法
5.2.2均匀网格法
5.2.3聚类法
5.2.4迭代法
5.2.5粒子仿真法
5.3根据特征信息进行点云简化
5.3.1特征的定义
5.3.2信息度的度量
5.4实验结果
5.5本章小结
第6章结论与进一步工作的讨论
6.1本文总结
6.2研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
攻读学位期间参加的项目
山东大学;