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基于地面三维激光扫描点云数据的曲面重建研究

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基于地面三维激光扫描点云数据的曲面重建研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.1.1 研究背景第9-10页
    1.1.2 研究意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 地面三维激光扫描技术的国内外研究现状第10-12页
    1.2.2 曲面重建的国内外研究现状第12-15页
  1.3 本文研究的主要内容第15-17页
第二章 地面三维激光扫描技术及数据处理第17-29页
  2.1 地面三维激光扫描技术概述第17-22页
    2.1.1 地面三维激光扫描技术的理论基础第17-20页
    2.1.2 地面三维激光扫描系统的分类第20-22页
  2.2 地面三维点云数据的结构及处理流程第22-24页
    2.2.1 地面三维点云数据的结构第22-23页
    2.2.2 地面三维点云数据的处理流程第23-24页
  2.3 地面三维点云数据的预处理第24-28页
    2.3.1 点云数据的配准第25-26页
    2.3.2 点云数据的去噪第26-27页
    2.3.3 点云数据的缩减第27-28页
    2.3.4 点云数据的修补第28页
  2.4 本章小结第28-29页
第三章 地面三维点云数据的配准第29-43页
  3.1 地面三维点云数据的配准算法概述第29-34页
    3.1.1 点云数据的粗配准算法第29-32页
    3.1.2 点云数据的精细配准算法第32-34页
  3.2 基于曲率估算的改进ICP点云配准算法第34-38页
    3.2.1 基于曲率估算的点云粗配准第35-36页
    3.2.2 基于加速ICP算法的点云精确配准第36-38页
  3.3 实验与结果分析第38-42页
  3.4 本章小结第42-43页
第四章 地面三维点云数据的曲面重建第43-71页
  4.1 地面三维点云数据的曲面重建概述第43-45页
    4.1.1 参数曲面重建第43页
    4.1.2 隐式曲面重建第43-44页
    4.1.3 三角网格曲面重建第44页
    4.1.4 基于变形体的曲面重建第44-45页
    4.1.5 基于人工神经网络的曲面重建第45页
  4.2 基于B样条的曲面重建第45-55页
    4.2.1 B样条曲面理论概述第45-47页
    4.2.2 最小二乘法理论概述第47-48页
    4.2.3 基于最小二乘的B样条曲面重建第48-50页
    4.2.4 实验与结果分析第50-55页
  4.3 基于BP神经网络的曲面重建第55-70页
    4.3.1 BP神经网络理论概述第55-59页
    4.3.2 移动最小二乘理论概述第59-61页
    4.3.3 BP神经网络的改进优化第61-64页
    4.3.4 基于MLS的改进BP神经网络曲面重建第64-66页
    4.3.5 实验与结果分析第66-70页
  4.4 两种算法的模型对比第70页
  4.5 本章小结第70-71页
结论与展望第71-73页
总结第71-72页
展望第72-73页
参考文献第73-76页
致谢第76页

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