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跨源数据点云配准优化算法研究

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

跨源数据点云配准基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1点云数据概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2数据配准原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3跨源数据配准的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

跨源数据点云配准算法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1传统配准算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.1基于特征的配准方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.1.2基于模型的配准方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2基于深度学习的配准算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2.1神经网络在配准中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2.2深度学习模型在跨源配准中的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

跨源数据点云配准优化算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1算法总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2跨源数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.1数据去噪与滤波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2数据增强与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3配准算法核心优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3.1优化目标函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.3.2求解策略与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.2评价指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.3.1不同算法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.3.2优化算法性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

6.3案例分析与总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

1.内容概括

在进行跨源数据点云配准优化算法的