导读:本文包含了点云分片论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Hausdorff距离,点云分片,数据精简,模糊集合理论
点云分片论文文献综述
杨秋翔,杨小青,杜健[1]（2016）在《基于Hausdorff距离的点云分片精简算法》一文中研究指出提出一种基于Hausdorff距离的点云分片精简算法。对点云模型进行X-Y边界获取,保留形状特征;计算除边界外其余数据点对应的曲率,根据平均曲率构造点云模型的模糊集,引入模糊集合理论得到曲率分片的最佳阈值;以曲率最大、最小值差值的1%作为点云的曲率间隔,依次对点云数据进行分片,使某一数据点对当前分片点云的归属程度达到最大;计算各分片内数据点主曲率的Hausdorff距离,获取并保留特征点。实验结果表明,该算法提高了点云精简率,有效缩短了精简时间,较好保留了点云细节特征。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2016年08期）
邹冬,庞明勇[2]（2012）在《尖锐特征诱导的点云自动分片算法》一文中研究指出点云模型的分片技术是数字几何处理领域的基础技术之一.提出一种尖锐特征诱导的点云模型自动分片算法.算法首先计算点云模型的局部微分属性,并以此来识别模型上的尖锐特征点;然后采用改进的折线生长算法生成并完善特征折线,并基于特征折线采用叁次B样条曲线来逼近的尖锐特征点;最后采用区域生长方法将点云模型分割成多个几何特征单一、边界整齐的点云数据面片.实验表明,本文算法运行稳定,可以准确地分割点云模型.该算法可用于点云模型的形状匹配、纹理映射、CAD建模、以及逆向工程等应用中.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2012年12期）
邹冬[3]（2012）在《点云模型的尖锐特征提取与分片分析》一文中研究指出随着叁维扫描技术的不断发展和成熟,直接通过叁维扫描技术获取物体形体信息的方法得到了广泛的应用,使得点云模型成为一种新兴的数字媒体表达方式。近年来基于点的图形技术已受到国际图形学界的极大重视。其中进行散乱点云的特征提取和分片处理是数字几何处理的最重要最关键步骤之一,在曲面重建、形体绘制等应用中都有着重大的现实意义。基于坚实的理论分析和实验基础,本文对从点云几何性质的计算,到特征保持的点云数据的简化,再到点云模型尖锐特征的提取和尖锐特征诱导的的分片分析等一系列问题进行了深入的研究。本文的主要工作包括以下四个方面：给出了点云模型一系列几何属性的计算方法,通过K近邻点主元分析方法计算点云的法向,同时采用多源点法向传播方法调整点云法向。此外本文通过移动最小二乘方法计算点云的局部曲面拟合多项式,并为每个点计算投影残差和曲率值。基于八叉树的空间剖分思想,本文提出一种特征保持的点云简化算法。算法利用八叉树对整个点云进行空间剖分,并结合协方差分析和最小二乘曲面拟合等方法来识别点云的特征点,然后采用聚类的方法对非特征点进行简化同时保留被识别的特征点,实现了保持点云特征的简化算法。提出了一种有效的提取点云模型尖锐特征曲线的算法。算法采用多步逼近的策略：首先根据每个点的局部最小二乘拟合曲面多项式计算每个点的投影残差,并用绝对值较大的投影残差标识出潜在的尖锐特征点；然后通过主元分析和相关性分析平滑特征点；再对平滑后的特征点采用折线生长算法生成特征线；最后在模型的尖角区域为模型建立角点来完善特征曲线。实验结果表明,本文算法稳定有效、能够准确捕捉点云模型的尖锐特征且具有一定的抗噪性。为点云模型提供一种尖锐特征诱导的点云模型自动分片算法。该算法直接针对点云模型,在特征线约束下采用区域生长的方法分割点云数据。该算法无需对点云模型进行叁角化等预处理操作,得到的点云数据片的边界整齐、几何特征单一。实验结果表明,该算法可以准确对点云模型进行分片,且算法具有较好的稳定性,其可以较好满足逆向工程等实际应用的需要。本文五个部分相互关联,又层层深入。大量的实验结果和分析,证明了本文中的数字几何处理算法的正确性和实用性,能为点云的其他处理提供稳定的支持。基于对大量相关资料的深入研究以及大量实验分析,本文在结论部分给出了3个有意义的未来研究方向。(本文来源于《南京师范大学》期刊2012-03-15）
点云分片论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
点云模型的分片技术是数字几何处理领域的基础技术之一.提出一种尖锐特征诱导的点云模型自动分片算法.算法首先计算点云模型的局部微分属性,并以此来识别模型上的尖锐特征点;然后采用改进的折线生长算法生成并完善特征折线,并基于特征折线采用叁次B样条曲线来逼近的尖锐特征点;最后采用区域生长方法将点云模型分割成多个几何特征单一、边界整齐的点云数据面片.实验表明,本文算法运行稳定,可以准确地分割点云模型.该算法可用于点云模型的形状匹配、纹理映射、CAD建模、以及逆向工程等应用中.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
点云分片论文参考文献
[1].杨秋翔,杨小青,杜健.基于Hausdorff距离的点云分片精简算法[J].计算机工程与设计.2016
[2].邹冬,庞明勇.尖锐特征诱导的点云自动分片算法[J].小型微型计算机系统.2012
[3].邹冬.点云模型的尖锐特征提取与分片分析[D].南京师范大学.2012
标签：Hausdorff距离; 点云分片; 数据精简; 模糊集合理论;