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作者简介
本书专家委员会
前言
硬核技术篇
第1章 绪论
1.1 什么是三维点云
1.2 点云数据获取技术
1.3 什么是点云配准
1.4 三维点云配准应用领域
第2章 配准相关数学基础
2.1 空间变换及其参数化
2.2 空间变换的不同表示之间的互相转换与实战
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2.3 对应点已知时最优变换求解原理与实战
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第3章 关键点检测
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3.1 什么是点云关键点检测
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3.2 ISS（内蕴形状特征）
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3.3 NARF（法线对齐的径向特征）
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3.4 Harris
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3.5 SIFT 3D
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3.6 SUSAN
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3.7 AGAST（角点检测）
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3.8 在点云配准任务上各个关键点检测表现对比
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第4章 点云特征描述子
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4.1 什么是点云特征描述子
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4.2 Spin Image（旋转图像）
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4.3 3DSC（3D形状上下文特征）
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4.4 PFH（点特征直方图）
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4.5 FPFH（快速点特征直方图）
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4.6 SHOT（方向直方图）
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4.7 VFH（视点特征直方图）
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4.8 在废钢点云上对比实验
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算法应用篇
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第5章 经典刚性配准算法
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5.1 稀疏迭代最近点算法（Sparse ICP）
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5.2 快速鲁棒的ICP（Fast and Robust Iterative Closest Point）
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5.3 泛化的最近点迭代法（Generalized-ICP）
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5.4 全局迭代最近点算法（Global Iterative Closest Point，GoICP）
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5.5 针对环境构图的全局一致性扫描点云数据对齐（Graph SLAM）
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5.6 Multiview LM-ICP配准算法
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5.7 基于正态分布变换的配准算法（NDT）
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5.8 SDRSAC：基于半正定的随机点云配准算法
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5.9 PointDSC：利用深度空间一致性的鲁棒性点云配准算法
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5.10 体素化广义迭代最近点配准算法（VGICP）
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5.11 SAC-IA初始配准算法
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5.12 Super 4PCS配准算法
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5.13 K-4PCS点云配准算法
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第6章 经典非刚性配准算法
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6.1 具有重加权位置和变换稀疏性的鲁棒非刚性配准算法（RPTS）
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6.2 Fast_RNRR基于拟牛顿法求解的鲁棒非刚性配准算法（Quasi-Newton Solver for Robust Non-Rigid Registration）
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6.3 非刚性ICP算法
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6.4 基于高斯混合模型的鲁棒点集配准算法
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6.5 一致点漂移算法（CPD）
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封底
更新时间：2023-06-28 17:16:02
完结共55章
倒序