第1章 绪论
1.1 问题提出及意义
1.2 点云配准研究现状
1.2.1 点云处理理论
1.2.2 点云配准研究现状
1.3 点云配准研究内容
第2章 点云配准技术概述
2.1 点云定义与数据类型
2.2 点云数据配准
2.2.1 点云数据粗配准
2.2.2 点云数据精细配准
2.3 点云误差评价指标
2.4 点云数据集
2.5 本章小结
第3章 点云配准经典算法
3.1 ICP配准算法原理
3.2 改进的ICP配准算法
3.2.1 GO-ICP算法
3.2.2 Scale-ICP算法
3.3 基于统计学的点云配准算法
3.3.1 PAC算法
3.3.2 ICA算法
3.3.3 CPD算法
3.3.4 NDT算法
3.4 本章小结
第4章 基于核典型相关分析的点云配准算法
4.1 Cauchy-Schwarz不等式
4.2 典型相关分析
4.3 核典型相关分析
4.4 基于核典型相关分析的点云配准
4.5 实验及结果分析
4.5.1 经典配准
4.5.2 不同噪声环境下的点云配准
4.5.3 不同遮挡环境下的点云配准
4.5.4 放缩配准
4.6 实物扫描配准
4.7 本章小结
第5章 基于柯西混合模型的点云配准算法
5.1 柯西分布
5.2 柯西混合模型
5.3 基于柯西混合模型的点云配准
5.4 基于EM算法的参数估计
5.5 实验及结果分析
5.5.1 无噪声、无缺失环境下的点云配准
5.5.2 有噪声、无缺失环境下的点云配准
5.5.3 数据缺失环境下的点云配准
5.5.4 有噪声、有缺失及放缩环境下的点云配准
5.6 现场扫描数据配准
5.7 本章小结
第6章 基于ICP的点云配准改进算法
6.1 基于遗传算法的ICP配准方法
6.1.1 遗传算法基本原理
6.1.2 基于遗传算法的点云配准
6.1.3 仿真分析
6.2 基于多种群遗传算法的ICP配准方法
6.2.1 多种群遗传算法基本原理
6.2.2 基于多种群遗传算法的ICP改进配准算法
6.2.3 仿真分析
6.3 实验及结果分析
6.4 本章小结
第7章 基于双通道最优选择的点云配准
7.1 双通道最优选择模型
7.1.1 组合预测模型
7.1.2 双通道最优选择原理
7.2 基于双通道最优选择的点云配准方法
7.3 实验及结果分析
7.3.1 双通道模型选择及实现
7.3.2 实验结果分析
7.4 本章小结
第8章 本书结论及趋势展望
8.1 本书结论
8.2 趋势展望
参考文献
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