三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)在光探測和測距(Li DAR)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、體感游戲、無人駕駛、逆向工程等領(lǐng)域有著非常重要的研究意義。在獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的過程中不可避免的會(huì)存在噪聲,這些噪聲對(duì)后續(xù)處理有著一定程度的負(fù)面影響,所以研究點(diǎn)云數(shù)據(jù)的降噪技術(shù)對(duì)于三維點(diǎn)云的處理來說非常重要。傳統(tǒng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)是基于PC平臺(tái),因其體積大、功耗高等缺點(diǎn),所以不適用于工程應(yīng)用。多核DSP具備體積小、功耗低、處理速度快等特點(diǎn),使其更適合于工程應(yīng)用中。所以研究基于多核DSP的點(diǎn)云數(shù)據(jù)降噪工作對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的小型化、集成化是有著非常重要及其深遠(yuǎn)的意義。點(diǎn)云數(shù)據(jù)中噪聲情況復(fù)雜,本文根據(jù)點(diǎn)云中的噪聲分布特征將其分為兩類:第一類噪聲稱其為漂移噪聲點(diǎn),其表現(xiàn)形式為明顯遠(yuǎn)離點(diǎn)云主體且漂浮在點(diǎn)云主體附近的噪聲點(diǎn);第二類噪聲稱其為混合噪聲點(diǎn),其表現(xiàn)形式為與點(diǎn)云主體混合在一起的噪聲點(diǎn)。針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中噪聲的特點(diǎn),本文做了以下研究:首先,針對(duì)漂移噪聲點(diǎn),主要采用點(diǎn)云去噪算法將其進(jìn)行去除。通過算法仿真實(shí)驗(yàn)比較了本文提出的非迭代雙閾值算法與K-means聚類去噪算法、K-d樹改進(jìn)的K-means聚類去噪算法以及局部密度去噪算法。...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 點(diǎn)云降噪技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 點(diǎn)云數(shù)據(jù)降噪技術(shù)理論研究
    2.1 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的噪聲分析
        2.1.1 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)噪聲來源
        2.1.2 噪聲的數(shù)學(xué)模型分析
    2.2 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布特征
    2.3 有序點(diǎn)云數(shù)據(jù)降噪
    2.4 本章小結(jié)
第3章 散亂點(diǎn)云降噪技術(shù)研究
    3.1 基于K-means聚類的點(diǎn)云去噪算法
    3.2 基于K-d樹改進(jìn)的K-means聚類點(diǎn)云去噪算法
        3.2.1 點(diǎn)云曲率估計(jì)算法
        3.2.2 K-d樹改進(jìn)的K-means點(diǎn)云去噪算法
    3.3 基于局部密度的點(diǎn)云去噪算法
    3.4 非迭代雙閾值點(diǎn)云去噪算法
        3.4.1 非迭代小閾值去噪算法
        3.4.2 非迭代大閾值去噪算法
    3.5 散亂點(diǎn)云去噪算法仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
    3.6 基于雙邊濾波的點(diǎn)云光順?biāo)惴?br>    3.7 基于導(dǎo)向?yàn)V波的點(diǎn)云光順?biāo)惴?br>    3.8 散亂點(diǎn)云光順?biāo)惴ǚ抡鎸?shí)驗(yàn)對(duì)比分析
    3.9 本章小結(jié)
第4章 基于多核DSP的點(diǎn)云數(shù)據(jù)降噪技術(shù)研究
    4.1 TMS320C6678處理器
    4.2 SYS/BIOS
        4.2.1 SYS/BIOS簡介
        4.2.2 SYS/BIOS應(yīng)用程序的基本工具
        4.2.3 SYS/BIOS應(yīng)用程序的編譯流程
        4.2.4 SYS/BIOS應(yīng)用程序的加載順序
    4.3 多核并行處理設(shè)計(jì)
        4.3.1 多核處理模式簡介
        4.3.2 核間通信模塊
    4.4 Cache緩存一致性
    4.5 基于多核DSP的點(diǎn)云去噪算法實(shí)現(xiàn)
        4.5.1 基于多核DSP的非迭代小閾值去噪算法設(shè)計(jì)
        4.5.2 基于多核DSP的非迭代大閾值去噪算法設(shè)計(jì)
    4.6 基于多核DSP的點(diǎn)云光順?biāo)惴▽?shí)現(xiàn)
        4.6.1 并行點(diǎn)云導(dǎo)向?yàn)V波光順?biāo)惴ㄔO(shè)計(jì)
        4.6.2 基于多核DSP的點(diǎn)云導(dǎo)向?yàn)V波算法設(shè)計(jì)
    4.7 多核DSP點(diǎn)云降噪實(shí)驗(yàn)
    4.8 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
致謝



本文編號(hào)：3773234