第一部分
第1章 点云数据处理概述
1.1 引言
1.2 三维点云数据
1.2.1 点云数据的获取
1.2.2 点云数据的类型
1.2.3 点云数据的存储格式
1.2.4 点云数据的特征
1.3 点云数据处理算法
1.3.1 点云去噪算法
1.3.2 点云简化算法
1.3.3 点云配准算法
1.3.4 点云分割算法
1.3.5 点云模型检索算法
1.4 点云数据处理技术的应用领域
1.5 本章小结
本章参考文献
第二部分
第2章 特征保持的点云去噪算法
2.1 引言
2.2 基于张量投票的初始粗去噪
2.2.1 计算张量投票矩阵
2.2.2 初始粗去噪算法的步骤
2.3 基于曲率特征的精去噪
2.3.1 计算曲率
2.3.2 精去噪算法的步骤
2.4 实验结果与分析
2.4.1 公共点云数据模型去噪
2.4.2 文物点云数据模型去噪
2.5 本章小结
本章参考文献
第三部分
第3章 基于信息熵和聚类的点云简化算法
3.1 引言
3.2 基于信息熵的初始粗简化
3.3 基于改进KMC的精简化
3.3.1 传统KMC算法
3.3.2 改进KMC算法
3.4 简化算法的评价指标
3.4.1 简化率
3.4.2 简化精度
3.5 实验结果与分析
3.5.1 公共点云数据模型简化
3.5.2 文物点云数据模型简化
3.6 本章小结
本章参考文献
第4章 基于点重要性判断的点云简化算法
4.1 引言
4.2 点重要性计算
4.2.1 特征算子计算
4.2.2 特征算子融合
4.3 基于八叉树的非特征点简化
4.4 实验结果与分析
4.4.1 公共点云数据模型简化
4.4.2 文物点云数据模型简化
4.5 本章小结
本章参考文献
第5章 基于栅格划分和曲率分级的点云简化算法
5.1 引言
5.2 基于权值的初的简化
5.2.1 构造点云长方体包围盒
5.2.2 划分点云空间结构
5.2.3 计算栅格权值
5.3 基于曲率分级的第确简化
5.3.1 计算平均曲率
5.3.2 曲率分级
5.4 本章点云简化算法的步骤
5.5 实验结果与分析
5.5.1 公共点云数据模型简化
5.5.2 文物点云简化
5.6 本章小结
本章参考文献
第四部分
第6章 基于正态分布和曲率的层次化点云配准算法
6.1 引言
6.2 基于改进NDT的粗配准
6.2.1 NDT算法
6.2.2 改进的NDT算法
6.3 基于曲率ICP的精配准
6.3.1 ICP算法
6.3.2 基于曲率的ICP算法
6.4 实验结果与分析
6.4.1 公共点云数据模型配准
6.4.2 颅骨点云数据模型配准
6.5 本章小结
本章参考文献
第7章 基于特征点和改进ICP的点云配准算法
7.1 引言
7.2 基于特征点的粗配准
7.2.1 特征点提取
7.2.2 粗配准算法的步骤
7.3 基于改进ICP的精配准
7.4 实验结果与分析
7.4.1 公共点云配准
7.4.2 文物碎片点云数据模型匹配
7.5 本章小结
本章参考文献
第8章 基于特征区域划分的点云配准算法
8.1 引言
8.2 特征点提取
8.3 基于区域划分的粗配准
8.3.1 特征点区域划分
8.3.2 区域配准
8.4 基于阈值约束ICP的精配准
8.5 实验结果与分析
8.6 本章小结
本章参考文献
第9章 基于降维多尺度FPFH和改进ICP的点云配准算法
9.1 引言
9.2 降维多尺度FPFH
9.2.1 FPFH的原理
9.2.2 多尺度FPFH
9.2.3 多尺度FPFH的降维
9.3 基于降维多尺度FPFH的粗配准
9.4 基于改进ICP的点云精配准
9.5 实验结果与分析
9.5.1 公共点云数据模型配准
9.5.2 文物碎片点云数据模型匹配
9.6 本章小结
本章参考文献
第五部分
第10章 基于改进随机抽样一致的点云分割算法
10.1 引言
10.2 RANSAC点云分割算法
10.2.1 RANSAC算法原理
10.2.2 RANSAC算法缺点
10.3 改进的RANSAC点云分割算法
10.3.1 K-D树与半径空间密度
10.3.2 改进初始点选取
10.3.3 判断准则的设计
10.3.4 面片合并
10.4 本章点云分割算法步骤
10.5 实验结果与分析
10.6 本章小结
本章参考文献
第11章 基于SVM和加权RF的点云分割算法
11.1 引言
11.2 基于SVM的点云粗分割
11.2.1 点云特征提取
11.2.2 基于混合核函数的SVM
11.2.3 基于SVM的粗分割算法步骤
11.3 基于加权RF的点云精分割
11.3.1 RF
11.3.2 加权RF
11.3.3 基于权重的决策树投票法
11.3.4 基于加权RF的精分割算法步骤
11.4 点
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