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99千字
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2023-09-01
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主编推荐语
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。
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
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
