| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 机器人学 | 第8页 |
| 1.1.2 CAD与逆向工程 | 第8-9页 |
| 1.1.3 激光遥感测量 | 第9页 |
| 1.1.4 虚拟现实与人机交互 | 第9页 |
| 1.1.5 文物保护 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关邻域研究及应用现状分析 | 第10-17页 |
| 1.2.1 三维网格模型的去噪 | 第11-13页 |
| 1.2.2 稀疏表示模型在图像中的应用 | 第13-15页 |
| 1.2.3 三维模型的曲面重建 | 第15-17页 |
| 1.3 论文内容及结构 | 第17-18页 |
| 第2章 特征保护的三维网格模型去噪方法 | 第18-32页 |
| 2.1 基于曲率流的去噪方法 | 第18-19页 |
| 2.2 基于法向量调整的去噪方法 | 第19-26页 |
| 2.2.1 基于点的法向量调整的去噪方法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于面的法向量调整的去噪方法 | 第21-26页 |
| 2.3 基于特征点识别的去噪方法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 特征点检测 | 第26-30页 |
| 2.3.2 特征点分类的去噪方法 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于空间结构组稀疏表示的去噪方法研究 | 第32-51页 |
| 3.1 算法涉及到的理论知识 | 第33-37页 |
| 3.1.1 三维网格模型的数学表示 | 第33-34页 |
| 3.1.2 K-D树划分 | 第34-35页 |
| 3.1.3 迭代最近点算法 | 第35-36页 |
| 3.1.4 奇异值分解 | 第36-37页 |
| 3.2 局部空间结构的提出 | 第37-39页 |
| 3.3 空间结构相似性的度量 | 第39-40页 |
| 3.4 基于空间结构相似的三维模型非局部均值滤波方法 | 第40-41页 |
| 3.5 基于空间结构组稀疏表示的三维模型去噪方法 | 第41-43页 |
| 3.6 算法的详细实现 | 第43-45页 |
| 3.6.1 算法实现的伪代码 | 第44页 |
| 3.6.2 实验参数 | 第44-45页 |
| 3.7 实验结果 | 第45-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于空间结构组稀疏表示的曲面重建方法 | 第51-62页 |
| 4.1 曲面重建概述 | 第51页 |
| 4.2 点云数据的插值 | 第51-53页 |
| 4.2.1 基于三角形面积插值方法 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于三角形边长插值方法 | 第53页 |
| 4.3 点云数据的去噪 | 第53-56页 |
| 4.3.1 局部空间结构的构建及相似度测量 | 第54页 |
| 4.3.2 空间结构相似的点云非局部均值滤波方法 | 第54-55页 |
| 4.3.3 空间结构组稀疏表示的点云去噪方法 | 第55-56页 |
| 4.4 曲面信息的重建 | 第56-57页 |
| 4.4.1 滚球算法 | 第56-57页 |
| 4.5 实验结果 | 第57-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |