内容提供者
散乱点云模型孔洞边界提取算法的研究与实现.pptx
2024-10-05
20金币
1.1MB
30页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共30页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
散乱点云模型孔洞边界提取算法的研究与实现.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO散乱点云模型的应用领域孔洞边界提取算法的重要性研究目的与意义PARTTHREE国内外研究现状现有算法的优缺点分析研究难点与创新点PARTFOUR算法整体流程设计数据预处理技术关键技术细节实现实验结果与分析PARTFIVE算法准确性评估算法效率评估优化策略与实践实验结果对比与分析PARTSIX算法在实际场景中的应用案例潜在应用领域与价值研究展望与未来发展方向PARTSEVEN研究成果总结对领域发展的贡献对未来研究的建议与展望THANKYOU
2024-10-05
20
1.1MB
散乱点云边界的提取算法.doc
一种基于扫描点的平面散乱点云边界的提取算法1引言平面散乱点云的特点是数量巨大，因此对求散乱点云的边界算法的要求是快速、准确。在这方面，散乱点云的三角划分的研究比较多，并且取得较多的研究成果。提出了许多三角优化准则以及优化三角形网格构造方法，其中最著名的是Delaunay三角化，它的应用有简单多边形Delaunay三角剖分。在边界提取方面有许多文章，如BruceShapiro等提出了如何产生树状或带物体的边界；RobertB根据局部梯度的方向信息来提取图象的边界。浙江大学的李江雄提出了把散乱点云网格化，得到
2024-08-21
10
764KB
一种基于散乱点云的边界提取算法.docx
一种基于散乱点云的边界提取算法概述散乱点云是三维空间中离散的点集，其点密度和分布均不规则，是从三维扫描、激光雷达、三维摄影等手段获取的真实世界数据，因其具有真实性、完整性和高精度等特点，成为计算机图形学、计算机视觉、机器学习等领域的重要研究对象。其中边界提取是对点云数据分割和识别的基本操作之一，其对于场景建模、目标检测、仿真等各个领域都有广泛的应用。本文提出了一种基于散乱点云的边界提取算法，旨在实现高效、准确地从点云数据中提取出物体边界。相关工作目前已有许多基于散乱点云的边界提取算法，其中基于曲率的方法应
2024-11-17
5
11KB
基于散乱点云特征提取算法研究.docx
基于散乱点云特征提取算法研究摘要：散乱点云是三维空间中的一些离散数据，它们在许多领域中都具有重要应用，例如机器人视觉导航、三维重建和医学图像处理等。其中一个关键问题是如何从点云中提取有意义的特征。在本文中，我们将介绍一些基于深度学习和传统算法的散乱点云特征提取算法，并对它们的优缺点做出评价与比较。关键词：散乱点云；特征提取；深度学习；传统算法；优缺点一、前言散乱点云是指三维空间中一些点的集合，这些点可以代表物体或场景中的元素。在计算机视觉和机器人导航等领域中，散乱点云是一个重要的数据类型。在处理散乱点云时
2024-10-27
5
10KB
点云模型骨架提取算法的研究与实现的开题报告.docx
点云模型骨架提取算法的研究与实现的开题报告一、研究背景随着建筑、医学、机器人等领域的深入发展，点云数据的应用日益广泛。点云模型是由三维坐标和相应属性组成的数据集合，它可以表达物体的形状和表面特征。针对点云模型的各种应用需要对其进行分析、处理和应用。其中，骨架提取是点云模型处理的一种重要方法，具有重要的理论研究和实用价值。骨架提取是指在点云模型中提取出物体的主要结构，即骨架，从而得到物体的基本形态信息。在诸如医学、建筑等场景中，骨架提取可以很好地表达物体的整体形态和分支结构，有利于对组织、血管、铁路等系统的
2024-09-16
5
11KB