| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| ·研究背景 | 第10-17页 |
| ·三维模型的表示 | 第10-14页 |
| ·点云模型的研究内容 | 第14-17页 |
| ·点云模型的获取 | 第14-15页 |
| ·点云模型处理与建模 | 第15页 |
| ·点云模型的绘制 | 第15-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| ·研究目的 | 第17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·点云数据微分信息估计的意义 | 第17-18页 |
| ·点云数据去噪的意义 | 第18页 |
| ·本文工作及论文结构 | 第18-23页 |
| 第二章 研究现状及相关知识 | 第23-34页 |
| ·研究进展 | 第23-29页 |
| ·法向量估计 | 第23-26页 |
| ·曲率估计 | 第26-27页 |
| ·点云去噪 | 第27-28页 |
| ·稳健估计方法 | 第28-29页 |
| ·相关知识 | 第29-33页 |
| ·点云局部特性 | 第29-30页 |
| ·稳健统计方法介绍 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 对数螺线的S-power级数逼近表示 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·问题描述 | 第35页 |
| ·预备知识 | 第35-38页 |
| ·S-Power级数定义 | 第35-37页 |
| ·sinx、cosx和e~x的S-Power级数表示 | 第37-38页 |
| ·对数螺线段逼近表示 | 第38-39页 |
| ·实例 | 第39-41页 |
| ·单段逼近 | 第39-40页 |
| ·Hermite样条逼近 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 稳健法向量估计 | 第43-60页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·基于QMDPE法向量估计 | 第44-48页 |
| ·QMDPE回顾 | 第44页 |
| ·估计描述 | 第44-45页 |
| ·估计算法 | 第45-47页 |
| ·数值实验 | 第47-48页 |
| ·基于MKDE法向量估计 | 第48-51页 |
| ·MKDE估计描述 | 第48-49页 |
| ·估计算法 | 第49-50页 |
| ·数值实验 | 第50-51页 |
| ·三种估计算法实验比较 | 第51-58页 |
| ·静态分析 | 第51-53页 |
| ·实验比较 | 第53-55页 |
| ·参数讨论 | 第55-56页 |
| ·投影及保尖锐比较 | 第56-58页 |
| ·综合评价 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 变窗宽最大核密度估计 | 第60-72页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·从MKDE到vbMKDE | 第60-62页 |
| ·MKDE算法回顾 | 第60-61页 |
| ·窗宽选择 | 第61页 |
| ·vbMKDE算法 | 第61-62页 |
| ·数值实验 | 第62-70页 |
| ·vbMKDE与MKDE对比实验 | 第62-64页 |
| ·vbMKDE与vbQMDPE对比实验 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 点云曲率估计 | 第72-80页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·vbMKDE估计回顾 | 第73页 |
| ·基于vbMKDE曲率估计 | 第73-74页 |
| ·算法描述 | 第74页 |
| ·数值实验和结果 | 第74-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 非局部欧几里得中值点云去噪算法 | 第80-87页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·非局部均值去噪算法回顾 | 第81-83页 |
| ·2D图像非局部均值去噪算法 | 第81页 |
| ·3D点云非局部均值去噪算法 | 第81-83页 |
| ·非局部中值点云去噪算法 | 第83-84页 |
| ·数值实验 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第八章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-98页 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |