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脑血管三维点云数据分割及骨架提取算法研究

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脑血管三维点云数据分割及骨架提取算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  · 课题来源第9页
  · 课题背景及意义第9-11页
  · 国内外发展现状第11-14页
    · 国内发展现状第12-13页
    · 国外发展现状第13-14页
  · 主要研究内容第14-15页
第2章 点云处理的计算机图形学第15-22页
  · 引言第15页
  · KD 树第15-18页
    · 建立 kd 树第16-17页
    · 查找近邻点第17-18页
  · 主曲率及主方向第18-19页
  · 拓扑连通性第19页
    · 覆盖集第19页
    · 连通性第19页
  · 主元分析第19-21页
    · 点云协方差矩阵第19-20页
    · 主成分特性分析第20-21页
  · 本章小结第21-22页
第3章 基于主曲率的点云数据分割第22-36页
  · 引言第22页
  · 点云分割前处理第22-27页
    · 改进的 kd 树快速搜索技术第22-24页
    · 加权法向量计算及重定向第24-25页
    · 坐标系转换第25-27页
  · 主曲率及主方向第27-31页
    · 法曲率近似表示第27-28页
    · 线性回归求 Weingarten 矩阵第28-30页
    · 结果输出第30-31页
  · 点云分割第31-35页
    · 初始分割第31-33页
    · 区域融合第33-35页
  · 本章小结第35-36页
第4章 基于连通性的点云数据分割及骨架提取第36-50页
  · 引言第36页
  · 覆盖集的形成及特征分析第36-40页
    · r-立方体的划分第36-37页
    · 覆盖集的形成第37-38页
    · 覆盖集的特征分析第38-40页
  · 覆盖集的连通性判断准则第40-41页
  · 分割起始点的自动确定第41-43页
    · 干部及其根部的确定第41-42页
    · “点堆”及其根部的确定第42-43页
  · 点云分割第43-46页
    · 初始分割第43-45页
    · 根部反向扩充第45-46页
  · 骨架提取第46-48页
    · 组内节点连接第47-48页
    · 组间节点连接第48页
  · 本章小结第48-50页
第5章 脑血管点云数据分割实验与分析第50-61页
  · 引言第50页
  · 点云分割实验环境第50页
  · 主曲率分割算法与连通性分割算法的对比实验第50-52页
  · 基于连通性算法的脑血管点云数据分割实验第52-54页
  · 基于连通性算法的脑血管点云数据骨架提取实验第54-56页
  · 点云分割影响因素的分析第56-60页
    · 覆盖集半径对点云分割的影响第56-58页
    · 初始点云数量对点云分割的影响第58-60页
  · 本章小结第60-61页
结论第61-62页
参考文献第62-67页
致谢第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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