第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状及趋势 4
1.2.1 多视点云数据配准 4
1.2.2 点云数据区域分割 5
1.2.3 曲面拟合与特征提取 6
1.3 研究目标、内容与方案 7
1.3.1 研究目标 7
1.3.2 研究内容 7
1.3.3 研究方案 9
1.4 主要术语与符号说明 12
1.4.1 主要术语 12
1.4.2 主要符号 13
参考文献 14
第2章 点云数据获取与预处理 17
2.1 数据获取方式分类 17
2.2 立体视觉生成点云 19
2.2.1 摄像机定标 19
2.2.2 空间点三维重建 25
2.3 三维激光扫描 34
2.3.1 激光扫描分类 35
2.3.2 激光扫描特点与精度 37
2.3.3 激光三角测距原理 40
2.3.4 激光点云三维建模流程 42
2.3.5 扫描点误差分析 43
2.4 数据预处理 46
2.4.1 点云平滑 46
2.4.2 点云滤波 47
2.4.3 数据简化 49
2.5 本章小结 51
参考文献 51
第3章 多视角激光点云配准与融合 54
3.1 刚体变换估计 55
3.1.1 四元数 55
3.1.2 估计刚体变换 55
3.2 迭代最近点（ICP）算法 57
3.2.1 初值获取 58
3.2.2 寻找最近对应点对 58
3.3 改进的迭代最近点算法 59
3.3.1 初始位姿估计 59
3.3.2 自动查找最近点的精确算法 59
3.3.3 改进的迭代最近点（ICP）配准算法 60
3.4 归一化互相关系数和迭代最近曲面片点云配准 63
3.4.1 微分不变特征计算 63
3.4.2 NZCC粗略配准 64
3.4.3 ICS精确配准 66
3.4.4 实验结果 68
3.5 自适应距离函数与迭代最近曲面片精细配准 70
3.5.1 粗略配准 71
3.5.2 基于ADF和ICS的精细配准 72
3.5.3 实验结果 76
3.6 点云数据后处理 79
3.6.1 多片点云数据融合 79
3.6.2 伪洞检测与填充 81
3.7 实验结果 89
3.7.1 实验数据格式简介 89
3.7.2 基于欧氏距离测度的点云配准 93
3.8 本章小结 95
参考文献 95
第4章 点云数据（深度图像）区域分割 99
4.1 基于微分不变量和区域增长的深度图像分割 99
4.1.1 初始分割 100
4.1.2 区域连通与区域增长 102
4.1.3 实验结果 103
4.2 基于二值形态学的深度图像分割 104
4.2.1 二值形态学基本运算 105
4.2.2 深度图像分割 106
4.2.3 实验结果 107
4.3 基于形态学水线区域的深度图像分割 108
4.3.1 产生距离图 109
4.3.2 计算极限腐蚀集合 110
4.3.3 从种子开始区域生长 111
4.3.4 实验结果 112
4.4 参数活动轮廓模型距离图像分割 113
4.4.1 基本理论 113
4.4.2 参数活动轮廓模型 114
4.4.3 数值求解 116
4.4.4 实验结果 118
4.5 本章小结 119
参考文献 120
第5章 三维模型表达与曲面特征提取 122
5.1 基于体的模型表达 122
5.2 基于表面的模型表达 124
5.2.1 整体网格表示 124
5.2.2 曲面片函数表示 125
5.2.3 特征关系图表达 125
5.3 二次曲面拟合与特征提取 126
5.3.1 二次曲面拟合 126
5.3.2 微分不变量 127
5.3.3 矩不变量 128
5.4 本章小结 131
参考文献 131
第6章 实验结果与分析 133
6.1 实验环境介绍 133
6.2 多视激光点云配准 136
6.2.1 基于表面间三棱锥平均体积测度的点云配准 136
6.2.2 归一化互相关系数和迭代最近曲面片点云配准 138
6.2.3 自适应距离函数与迭代最近曲面片精细配准 139
6.3 点云数据（深度图像）分割 141
6.3.1 基于微分不变量和区域增长的深度图像分割 141
6.3.2 基于二值形态学的深度图像分割 142
6.3.3 基于形态学水线区域的深度图像分割 144
6.3.4 参数活动轮廓模型距离图像分割 145
6.4 曲面片参数方程拟合 146
6.4.1 编钟顶部激光点云拟合 146
6.4.2 编钟上部把柄点云数据拟合 147
6.4.3 编钟把柄上外切点云拟合 148
6.4.4 编钟中部点云拟合 148
6.4.5 编钟下部前面点云拟合 149
6.4.6 编钟下部后面点云拟合 149
6.5 特征提取与特征关系图表示 150
参考文献 156
第7章 总结与展望 157
7.1 总结 157
7.2 展望 159