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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于三维激光测量系统的点云拼接理论与试验研究
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基于三维激光测量系统的点云拼接理论与试验研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·研究背景第9-11页
   ·国内外研究现状第11-17页
     ·点云特征提取技术第11-12页
     ·空间特征匹配技术第12-13页
     ·三维点云拼接技术第13-17页
   ·本文的工作与论文结构第17-19页
第二章 三维激光测量系统集成与测量原理第19-29页
   ·测量系统的整体方案第20-23页
     ·测量系统的硬件设计第20-22页
     ·测量系统的软件环境第22-23页
   ·系统测量原理第23-25页
     ·激光传感器平面扫描数据特征第23-24页
     ·测量系统扫描坐标系定义第24-25页
   ·测量系统获取三维点云第25-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于中心轴线空间匹配的点云拼接第29-41页
   ·概述第29页
   ·基于中心轴线空间匹配的点云拼接理论第29-36页
     ·激光扫描平面内椭圆拟合第30-32页
     ·中心轴线拟合第32-34页
     ·多视点云轴线空间匹配第34-35页
     ·多视点云拼接第35-36页
   ·圆柱体扫描对象的点云拼接试验与分析第36-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于分层平面特征点的点云拼接第41-57页
   ·概述第41页
   ·基于分层平面特征角点的点云拼接算法第41-51页
     ·分层扫描平面内边界点提取问题描述第41-44页
     ·移动最小二乘曲线拟合第44-47页
     ·最短距离法聚类分析第47-49页
     ·基于空间线段匹配的点云拼接第49-51页
   ·基于分层平面特征角点的点云拼接试验与分析第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于移动最小二乘曲面微分特征的点云拼接第57-75页
   ·概述第57页
   ·点云数据预处理第57-61页
     ·点云数据的空间分块第58-59页
     ·基于k 邻域搜索的均值滤波第59-61页
   ·基于移动最小二乘曲面的微分几何计算第61-66页
     ·移动最小二乘曲面隐式表达第61-62页
     ·空间点法向矢量近似估计第62-63页
     ·曲面高斯曲率k Gaussian 和平均曲率k Mean第63-66页
   ·基于空间几何不变特征的特征点提取及匹配第66-69页
     ·基于高斯曲率和平均曲率的特征点提取第67-68页
     ·对应特征点之间的欧式距离约束第68-69页
   ·基于微分几何特征的点云拼接试验与分析第69-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-78页
   ·本文工作结论第75-76页
   ·论文创新点第76-77页
   ·进一步工作展望第77-78页
参考文献第78-84页
最短距离聚类分析法(附录1)第84-88页
符号表(附录2)第88-90页
致谢第90-91页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第91页
攻读硕士学位期间申请的专利第91页
攻读硕士学位期间申请的计算机软件著作权第91页
攻读硕士学位期间参与的项目第91-94页
附录第94页

 
 
论文编号BS27038,这篇论文共94
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