| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-11页 |
| ·研究现状 | 第9页 |
| ·本文研究的内容及意义 | 第9-10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 多种椭圆拟合算法 | 第11-16页 |
| ·最小二乘 | 第11-12页 |
| ·代数拟合法 | 第11-12页 |
| ·几何拟合法 | 第12页 |
| ·Hough变换 | 第12-13页 |
| ·最小二乘法的衍生方法 | 第13-14页 |
| ·M-估计 | 第13页 |
| ·最小平方中值法 | 第13-14页 |
| ·最小子集椭圆拟合方法 | 第14-15页 |
| ·Theil-Sen方法 | 第14页 |
| ·重复中值法(RM方法) | 第14-15页 |
| ·Kalman滤波方法 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第三章 几种椭圆拟合方法的实现 | 第16-27页 |
| ·直接最小二乘方法(DLS) | 第16-18页 |
| ·算法描述 | 第16-17页 |
| ·算法存在的问题 | 第17-18页 |
| ·最小平方中值法(LMedS方法) | 第18-19页 |
| ·算法描述 | 第18-19页 |
| ·算法存在的问题 | 第19页 |
| ·Thile_Sen方法 | 第19-21页 |
| ·算法描述 | 第20页 |
| ·方法存在的问题 | 第20-21页 |
| ·Kalman滤波方法拟合椭圆 | 第21-27页 |
| ·Kalman滤波简介 | 第21-22页 |
| ·用Kalman滤波拟合椭圆 | 第22-25页 |
| ·置信区间的计算 | 第25-26页 |
| ·Kalman滤波存在的问题 | 第26-27页 |
| 第四章 稳健的孤立点检测方法及其在曲线拟合中的应用 | 第27-32页 |
| ·稳健的孤立点检测方法 | 第27-30页 |
| ·孤立点概念 | 第27页 |
| ·基于距离的孤立点检测 | 第27页 |
| ·与方差有关的几个统计特征 | 第27-28页 |
| ·稳健的孤立点检测 | 第28-30页 |
| ·稳健的孤立点检测方法应用于曲线拟合 | 第30-32页 |
| 第五章 一种新的椭圆拟合方法 | 第32-50页 |
| ·几种椭圆拟合方法的结果比较 | 第32-39页 |
| ·理想情况下的拟合结果 | 第32-33页 |
| ·有噪声时的拟合结果 | 第33-36页 |
| ·有孤立点时的拟合结果 | 第36-39页 |
| ·稳健的孤立点迭代去除应用于椭圆拟合及其结果 | 第39-46页 |
| ·稳健的孤立点迭代去除应用于椭圆拟合的算法 | 第39-40页 |
| ·迭代去除孤立点的拟合结果 | 第40-46页 |
| ·一种可以去除孤立点并能给出置信区间的椭圆拟合新方法 | 第46-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |