赵夫群著的《点云模型的优化配准方法研究》主要介绍了9种点云配准算法以及3个点云配准的应用领域。其中,第1~2章,主要介绍点云配准的基本概念,点云数据的采集和预处理技术;第3~11章,主要介绍9种点云配准算法;第12~14章,主要介绍点云配准算法在颅面复原、刚体碎块匹配,以及兵马俑复原领域中的应用等内容。
本书适合大学本科程度及以上,对点云配准研究感兴趣的读者阅读。
图书 | 点云模型的优化配准方法研究/数学统计学系列 |
内容 | 内容推荐 赵夫群著的《点云模型的优化配准方法研究》主要介绍了9种点云配准算法以及3个点云配准的应用领域。其中,第1~2章,主要介绍点云配准的基本概念,点云数据的采集和预处理技术;第3~11章,主要介绍9种点云配准算法;第12~14章,主要介绍点云配准算法在颅面复原、刚体碎块匹配,以及兵马俑复原领域中的应用等内容。 本书适合大学本科程度及以上,对点云配准研究感兴趣的读者阅读。 目录 第一篇 基础篇 第1章 点云配准概述 1.1 点云配准的概念 1.2 点云配准的分类 1.3 点云配准的算法 1.4 总结与展望 参考文献 第2章 点云数据的采集和预处理 2.1 点云数据的采集 2.2 点云数据的预处理 2.3 点云数据的拼合配准 2.4 总结 参考文献 第二篇 算法篇 第3章 基于改进ICP的点云配准算法 3.1 研究现状 3.2 粗配准方法 3.3 精配准方法 3.4 实验与结果分析 3.5 总 结 参考文献 第4章 基于概率迭代最近点的点云配准算法 4.1 研究现状 4.2 基本ICP算法 4.3 PIcP算法 4.4 实验结果与分析 4.5 总 结 参考文献 第5章 基于有界旋转角的点云配准算法 5.1 研究现状 5.2 初始配准 5.3 改进的ICP算法 5.4 实验结果与分析 5.5 总结 参考文献 第6章 一种改进的抗噪点云配准算法 6.1 研究现状 6.2 基本ICP算法 6.3 概率迭代最近点算法 6.4 概率迭代最近点算法的改进 6.5 实验结果与分析 6.6 总结 参考文献 第7章 尺度各异的点云配准算法 7.1 研究现状 7.2 ICP算法 7.3 sICP算法 7.4 改进的sIcP算法 7.5 实验结果与分析 7.6 总结 参考文献 第8章 基于局部特征的点云配准算法 8.1 研究现状 8.2 局部特征描述子 8.3 粗配准算法 8.4 精配准算法 8.5 实验结果与分析 8.6 结论 参考文献 第9章 基于GH—LS3D的点云配准算法 9.1 研究现状 9.2 基于GH—LS3D的粗配准 9.3 基于改进IcP算法的精配准 9.4 实验结果与分析 9.5 结论 参考文献 第10章 基于2D图像特征的点云配准算法 10.1 研究现状 10.2 粗配准算法 10.3 3D点云转换成2D图像 10.4 求解3D变换矩阵 10.5 实验结果与分析 10.6 结论 参考文献 第11章 一种由粗到精的点云配准算法 11.1 研究现状 11.2 粗配准 11.3 精配准 11.4 实验结果与分析 11.5 结论 参考文献 第三篇 应用篇 第12章 点云配准算法在颅面复原中的应用 12.1 颅骨配准的研究现状 12.2 颅骨粗配准 12.3 颅骨精配准 12.4 实验结果与分析 12.5 总 结 参考文献 第13章 点云配准算法在刚体碎块匹配中的应用 13.1 研究现状 13.2 基于显著性区域的粗匹配 13.3 基于改进IcP的碎块精匹配 13.4 实验结果与分析 13.5 结论 参考文献 第14章 点云配准算法在秦俑修复中的应用 14.1 研究背景与意义 14.2 研究现状 14.3 断裂面的粗匹配 14.4 断裂面的精匹配 14.5 实验结果与分析 14.6 总结 参考文献 |
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书名 | 点云模型的优化配准方法研究/数学统计学系列 |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | 赵夫群 |
译者 | |
编者 | |
绘者 | |
出版社 | 哈尔滨工业大学出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787560373829 |
开本 | 16开 |
页数 | 163 |
版次 | 1 |
装订 | 平装 |
字数 | 210 |
出版时间 | 2018-07-01 |
首版时间 | 2018-07-01 |
印刷时间 | 2018-07-01 |
正文语种 | 汉 |
读者对象 | 普通大众 |
适用范围 | |
发行范围 | 公开发行 |
发行模式 | 实体书 |
首发网站 | |
连载网址 | |
图书大类 | |
图书小类 | |
重量 | 302 |
CIP核字 | 2018108811 |
中图分类号 | TP274 |
丛书名 | |
印张 | 11.5 |
印次 | 1 |
出版地 | 黑龙江 |
长 | 250 |
宽 | 175 |
高 | 8 |
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出版商国别 | CN |
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