计算机辅助颅骨特征点标定方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 一般三维模型特征点标定 | 第10-11页 |
| 1.2.2 颅面三维模型特征点标定 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作与创新点 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 颅骨知识库的建立 | 第17-27页 |
| 2.1 人类颅骨知识库概述 | 第17-18页 |
| 2.2 模板颅骨参数化 | 第18-23页 |
| 2.3 标准特征点参数化 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 颅骨模型相似性判断 | 第27-41页 |
| 3.1 三维模型相似性度量概述 | 第27-28页 |
| 3.2 颅面模型相似性度量方法 | 第28-35页 |
| 3.2.1 基于特征点的颅骨相似性度量方法 | 第28-32页 |
| 3.2.2 基于轮廓曲线特征的面貌相似性度量方法 | 第32-35页 |
| 3.3 基于几何特征的颅骨相似性度量方法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 特征提取和相似度计算 | 第35-37页 |
| 3.3.2 相似度评价实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 颅骨模型特征点标定 | 第41-59页 |
| 4.1 K-D树 | 第41-45页 |
| 4.1.1 K-D树的基本原理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 K-D树的构造 | 第42-44页 |
| 4.1.3 k近邻搜索 | 第44-45页 |
| 4.2 颅骨特征点粗标定 | 第45-48页 |
| 4.2.1 法兰克福坐标系 | 第46页 |
| 4.2.2 颅骨模型归一化 | 第46-47页 |
| 4.2.3 特征点映射 | 第47-48页 |
| 4.3 颅骨特征点精确标定 | 第48-51页 |
| 4.3.1 颅骨点云数据的k近邻点搜索 | 第48-49页 |
| 4.3.2 特征点精确定位 | 第49-51页 |
| 4.4 标定结果分析 | 第51-57页 |
| 4.4.1 k值分析 | 第52-55页 |
| 4.4.2 标定效果 | 第55-56页 |
| 4.4.3 方法对比 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
