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本书全面系统地介绍了点云数据的类型、特点和获取方法，以及常见点云数据处理技术的应用领域。
内容简介
点云数据处理是三维重建领域的一项重要研究内容之一，涉及去噪、简化、配准、分割及检索等关键技术，已经在医学研究、文物虚拟复原及工程建设等领域得到日益广泛的应用。
本书共14章，重点提出了与点云去噪、点云简化、点云配准、点云分割、点云模型检索等相关的11种优化点云数据处理算法，并将其应用于实际领域。
本书强调理论创新，注重实验验证，并提供了样例示范，内容丰富多样，可供图形图像处理、测绘遥感、计算机视觉等专业研究生使用，对从事相关研究的科技人员及业余爱好者也有一定的参考价值。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
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 点云数据模型检索算法
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 基于权值的初始粗简化
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 基于曲率分级的精简化
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 文物点云数据模型简化
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 公共点云数据模型配准
7.4.2 文物碎片点云数据模型配准
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配准
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算法
10.2.1 RANSAC算法原理
10.2.2 RANSAC算法缺点
10.3 改进RANSAC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模型
11.3.2 加权RF模型
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 点云分割算法的评价指标
11.5 实验结果与分析
11.5.1 ModelNet 40点云分割
11.5.2 Semantic 3D点云分割
11.5.3 文物点云分割
11.6 本章小结
本章参考文献
第六部分
第12章 基于特征融合的点云数据模型快速检索算法
12.1 引言
12.2 特征计算
12.2.1 曲率特征
12.2.2 法向夹角
12.3 特征融合
12.4 基于融合特征配准的检索
12.5 实验结果与分析
12.6 本章小结
本章参考文献
第七部分
第13章 点云数据处理技术在文物修复中的应用
13.1 引言
13.2 特征参数计算
13.2.1 点到邻域点的平均距离
13.2.2 点到邻域重心的距离
13.2.3 曲率及邻域法向夹角平均值
13.2.4 4个特征参数融合
13.3 基于尺度ICP的特征点集配准
13.4 文物碎片配准算法的步骤
13.5 实验结果与分析
13.6 本章小结
本章参考文献
第14章 点云数据处理技术在颅面复原中的应用
14.1 引言
14.2 孔洞轮廓线的提取和分类
14.3 轮廓线的拟合和表示
14.3.1 轮廓线的拟合
14.3.2 轮廓线的表示
14.4 轮廓线配准
14.5 实验结果与分析
14.6 本章小结
本章参考文献
后记
三维点云数据处理关键技术研究是2023年由电子工业出版社出版,作者郭晔。
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