本書基于點(diǎn)云的統(tǒng)計特性,提出了基于核典型相關(guān)分析和基于柯西混合模型的兩種新型點(diǎn)云配準(zhǔn)算法,并針對實(shí)際應(yīng)用難點(diǎn),提出了雙通道最優(yōu)選擇模型,彌補(bǔ)單一算法泛化性能差的缺陷,為點(diǎn)云配準(zhǔn)的實(shí)際工程應(yīng)用提供了新思路。
第1章緒論
1.1問題提出及意義
1.2點(diǎn)云配準(zhǔn)研究現(xiàn)狀
1.2.1點(diǎn)云處理理論
1.2.2點(diǎn)云配準(zhǔn)研究現(xiàn)狀
1.3點(diǎn)云配準(zhǔn)研究內(nèi)容
第2章點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)概述
2.1點(diǎn)云定義與數(shù)據(jù)類型
2.2點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)
2.2.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)粗配準(zhǔn)
2.2.2點(diǎn)云數(shù)據(jù)精細(xì)配準(zhǔn)
2.3點(diǎn)云誤差評價指標(biāo)
2.4點(diǎn)云數(shù)據(jù)集
2.5本章小結(jié)
第3章點(diǎn)云配準(zhǔn)經(jīng)典算法
3.1ICP配準(zhǔn)算法原理
3.2改進(jìn)的ICP配準(zhǔn)算法
3.2.1GOICP算法
3.2.2ScaleICP算法
3.3基于統(tǒng)計學(xué)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
3.3.1PAC算法
3.3.2ICA算法
3.3.3CPD算法
3.3.4NDT算法
3.4本章小結(jié)
第4章基于核典型相關(guān)分析的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
4.1CauchySchwarz不等式
4.2典型相關(guān)分析
4.3核典型相關(guān)分析
4.4基于核典型相關(guān)分析的點(diǎn)云配準(zhǔn)
4.5實(shí)驗及結(jié)果分析
4.5.1經(jīng)典配準(zhǔn)
4.5.2不同噪聲環(huán)境下的點(diǎn)云配準(zhǔn)
4.5.3不同遮擋環(huán)境下的點(diǎn)云配準(zhǔn)
4.5.4放縮配準(zhǔn)
4.6實(shí)物掃描配準(zhǔn)
4.7本章小結(jié)
第5章基于柯西混合模型的點(diǎn)云配準(zhǔn)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點(diǎn)云配準(zhǔn)
5.4基于EM算法的參數(shù)估計
5.5實(shí)驗及結(jié)果分析
5.5.1無噪聲、無缺失環(huán)境下的點(diǎn)云配準(zhǔn)
5.5.2有噪聲、無缺失環(huán)境下的點(diǎn)云配準(zhǔn)
5.5.3數(shù)據(jù)缺失環(huán)境下的點(diǎn)云配準(zhǔn)
5.5.4有噪聲、有缺失及放縮環(huán)境下的點(diǎn)云配準(zhǔn)
5.6現(xiàn)場掃描數(shù)據(jù)配準(zhǔn)
5.7本章小結(jié)
第6章基于ICP的點(diǎn)云配準(zhǔn)改進(jìn)算法
6.1基于遺傳算法的ICP配準(zhǔn)方法
6.1.1遺傳算法基本原理
6.1.2基于遺傳算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)
6.1.3仿真分析
6.2基于多種群遺傳算法的ICP配準(zhǔn)方法
6.2.1多種群遺傳算法基本原理
6.2.2基于多種群遺傳算法的ICP改進(jìn)配準(zhǔn)算法
6.2.3仿真分析
6.3實(shí)驗及結(jié)果分析
6.4本章小結(jié)
第7章基于雙通道最優(yōu)選擇的點(diǎn)云配準(zhǔn)
7.1雙通道最優(yōu)選擇模型
7.1.1組合預(yù)測模型
7.1.2雙通道最優(yōu)選擇原理
7.2基于雙通道最優(yōu)選擇的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法
7.3實(shí)驗及結(jié)果分析
7.3.1雙通道模型選擇及實(shí)現(xiàn)
7.3.2實(shí)驗結(jié)果分析
7.4本章小結(jié)
第8章本書結(jié)論及趨勢展望
8.1本書結(jié)論
8.2趨勢展望
參考文獻(xiàn)