本书从三维数据的产生背景及意义出发，介绍了超像素与超体素的概念、原理及其生成方法。详细阐述了识别与聚类的基本原理，并介绍了多种先进的识别方法，包括基于核的三维模糊C均值聚类、基于超体素几何特征的三维点云场景识别以及基于视觉显著图的RGB-D数据识别等。对基于统计信息内容、视图投影、函数变换以及多特征融合的特征提取方法进行了详细探讨，为三维数据的进一步处理与分析提供了坚实的基础。还结合当前研究热点，介绍了基于FCM和离散正则化的多目标图像识别、基于特征点检测的三维网格聚类识别算法、基于显著性分析和VCCS的三维点云超体素分割方法以及基于局部特征描述的复杂三维点云场景目标检索方法等前沿技术。本书旨在系统总结并深入探讨当前三维数据处理与分析的最新研究成果与技术方法，为相关领域的研究人员、工程师及学生提供一本全面而深入的参考书。

第1章 三维数据
1.1 三维数据产生的背景及意义
1.2 超像素
1.2.1 产生背景和历史发展
1.2.2 超像素原理阐述
1.2.3 超像素生成方法
1.3 超体素
1.3.1 产生背景和历史发展
1.3.2 超体素原理阐述
1.3.3 算法实现
1.4 点云数据
1.4.1 点云数据的几何属性
1.4.2 点云数据的特性
1.4.3 点云数据的获取方法
1.4.4 基于图像序列的点云生成
1.4.5 三维点云数据的应用
1.5 RGB-D数据
1.5.1 产生背景和历史发展
1.5.2 原理阐述
1.5.3 生成方法介绍
1.6 本章小结
第2章 三维数据识别
2.1 识别方法
2.2 聚类简介
2.3 本章小结
第3章 三维数据特征提取
3.1 基于统计信息内容的特征提取
3.1.1 全局特征
3.1.2 局部特征
3.2 基于视图投影的特征提取
3.3 基于函数变换的特征提取
3.4 基于多特征融合的特征提取
3.5 三维数据特征提取过程
3.6 本章小结
第4章 基于核的三维模糊C均值聚类的体数据识别方法
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 方法描述
4.3.1 图像预处理
4.3.2 体素特征描述
4.3.3 构建空间种子点
4.3.4 SLIC生成超体素
4.3.5 计算超体素的统计特征
4.3.6 基于核的三维模糊C均值聚类
4.4 案例分析
4.4.1 运行环境及数据库
4.4.2 超体素生成结果评估
4.4.3 方法识别结果精确性评估
4.5 本章小结
第5章 基于超体素几何特征的三维点云场景识别方法
5.1 引言
5.2 相关工作
5.3 方法描述
5.3.1 基于八叉树的体素化
5.3.2 基于FPFH特征的点云超体素识别
5.3.3 改进的局部坐标系
5.3.4 超体素几何特征的计算
5.3.5 基于局部连接图的聚类识别
5.4 案例分析
5.4.1 数据库和评估指标
5.4.2 结果分析
5.5 本章小结
第6章 基于视觉显著图的RGB-D数据识别方法
6.1 引言
6.2 相关工作
6.3 方法描述
6.3.1 由RGB-D数据生成显著图
6.3.2 由RGB-D数据生成点云数据
6.3.3 生成初始超体素识别
6.3.4 基于几何距离和颜色距离的超体素特征描述
6.3.5 超体素迭代合并
6.4 案例分析
6.4.1 视觉显著性检测方法分析
6.4.2 识别性能量化对比
6.5 本章小结
第7章 基于FCM和离散正则化的多目标图像识别
7.1 引言
7.2 相关工作
7.2.1 模糊C均值聚类原理
7.2.2 离散正则化原理
7.3 多目标三维图像识别方法
7.3.1 图像增强预处理
7.3.2 基于直方图的FCM聚类
7.3.3 基于离散正则化的半监督修正方法
7.4 案例分析
7.5 本章小结
第8章 基于特征点检测的三维网格聚类识别算法
8.1 引言
8.2 相关工作
8.2.1 三维网格识别类型
8.2.2 基于K-D树的空间结构描述
8.3 方法描述
8.3.1 特征点检测
8.3.2 对特征点聚类
8.3.3 基于聚类的网格识别
8.4 案例分析
8.4.1 特征点检测实验
8.4.2 识别算法评估指标
8.5 本章小结
第9章 基于显著性分析和VCCS的三维点云超体素分割方法
9.1 引言
9.2 相关工作
9.3 方法描述
9.3.1 由RGB-D数据生成显著图
9.3.2 由RGB-D数据生成点云数据
9.3.3 建立邻域图
9.3.4 选取种子点初始化超体素
9.3.5 特征描述和距离度量
9.3.6 基于显著图和VCCS的超体素分割
9.4 案例分析
9.5 本章小结
第10章 基于局部特征描述的复杂三维点云场景目标检索方法
10.1 引言
10.2 相关工作
10.2.1 局部特征描述的目标检索
10.2.2 三维点云目标识别的方法步骤
10.3 方法描述
10.3.1 方法概述
10.3.2 改进的局部坐标系框架
10.3.3 产生新的SHOT局部特征描述
10.4 案例分析
10.4.1 对生成局部坐标系的鲁棒性评估
10.4.2 Retrieval数据集的性能评估
10.4.3 特征描述性评估
10.4.4 三维目标检索算法评估
10.5 本章小结
第11章 总结与展望
11.1 总结
11.2 研究成果及未来展望
11.2.1 研究成果
11.2.2 未来展望
参考文献