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基于多模型拟合的室内点云分割

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基于多模型拟合的室内点云分割
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-17页
  1.1 研究背景与意义第9-11页
  1.2 研究动机与目的第11-12页
  1.3 国内外研究现状第12-16页
    1.3.1 基于边缘的分割方法第12-13页
    1.3.2 基于区域的分割方法第13页
    1.3.3 基于聚类的分割方法第13-14页
    1.3.4 基于图的分割方法第14页
    1.3.5 基于模型的分割方法第14-16页
  1.4 研究内容及研究方法第16-17页
2 多模型拟合第17-33页
  2.1 基于评价准则的多模型拟合第18-22页
    2.1.2 RANSAC方法第19-20页
    2.1.3 MultiRANSAC第20-22页
  2.2 基于模式搜索的多模型拟合第22-26页
  2.3 基于聚类的多模型拟合第26-31页
  2.4 本章小结第31-33页
3 基于分裂合并的多模型拟合第33-43页
  3.1 分裂合并的多模型拟合算法第34-39页
    3.1.1 假设模型的生成第34-35页
    3.1.2 自上而下的分裂与最小残差分组第35-37页
    3.1.3 模型精化第37-38页
    3.1.4 阈值自适应算法第38-39页
  3.2 实验结果及分析第39-42页
  3.3 本章小结第42-43页
4 三维激光扫描仪室内点云分割第43-61页
  4.1 室内点云分割相关知识第43-47页
    4.1.1 平面模型的拟合第43-44页
    4.1.2 圆柱模型的拟合第44-45页
    4.1.3 点云k-d树构建第45-47页
  4.2 基于多模型拟合的室内点云分割第47-51页
    4.2.1 DBSCAN预分割第48-50页
    4.2.2 分裂合并多模型拟合第50页
    4.2.3 圆柱面判断拟合第50-51页
  4.3 室内激光扫描仪点云分割实验第51-58页
    4.3.1 实验数据第51-53页
    4.3.2 预分割结果第53-55页
    4.3.3 最终分割结果第55-58页
  4.4 本章小结第58-61页
5 RGB-D图像点云分割第61-71页
  5.1 RGB-D深度影像去噪第62-63页
  5.2 RGB-D点云空洞第63-65页
  5.3 实验流程第65-69页
  5.4 本章小结第69-71页
6 结论与展望第71-73页
  6.1 全文工作总结第71-72页
  6.2 未来工作展望第72-73页
参考文献第73-79页
攻读硕±学位期间发表的科研成果第79-80页
致谢第80-81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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