| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第18-29页 |
| 1.2.1 义齿 CAD/CAM 技术 | 第19-21页 |
| 1.2.2 义齿曲面重建技术 | 第21-24页 |
| 1.2.3 义齿点云数据的 k 最邻近搜索算法 | 第24-25页 |
| 1.2.4 义齿点云数据的法向量估算技术 | 第25-28页 |
| 1.2.5 义齿模型的孔洞修补技术 | 第28-29页 |
| 1.3 课题来源、研究内容及组织结构 | 第29-32页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第29-30页 |
| 1.3.2 课题主要研究内容 | 第30-31页 |
| 1.3.3 课题的组织结构 | 第31-32页 |
| 第2章 义齿海量点云 k 最邻近搜索算法研究 | 第32-52页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 基于 Morton 序列的义齿点云存储结构 | 第32-42页 |
| 2.2.1 二维坐标合并为 Morton 值 | 第32-36页 |
| 2.2.2 义齿点云的数据结构 | 第36-40页 |
| 2.2.3 义齿点云并行快速排序算法 | 第40-42页 |
| 2.3 基于 Morton 序列的义齿 k-NN 搜索算法 | 第42-46页 |
| 2.3.1 k-NN 搜索算法 | 第43-45页 |
| 2.3.2 算法分析 | 第45-46页 |
| 2.4 算法验证 | 第46-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 义齿点云数据的法向量模糊估算 | 第52-72页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 模糊逻辑系统在义齿模型中的应用 | 第53-60页 |
| 3.2.1 模糊逻辑系统中的基本概念 | 第53-55页 |
| 3.2.2 模糊逻辑系统的组成 | 第55-57页 |
| 3.2.3 模糊逻辑系统的应用 | 第57页 |
| 3.2.4 模糊逻辑系统对义齿点云数据的分类 | 第57-60页 |
| 3.3 基于模糊分类的义齿法向量估值算法 | 第60-66页 |
| 3.3.1 牙冠区域的点云法向量估值算法 | 第60-62页 |
| 3.3.2 牙尖牙棱区域的点云法向量估值算法 | 第62-64页 |
| 3.3.3 臼齿咬合面区域的点云法向量估值算法 | 第64-66页 |
| 3.4 算法验证 | 第66-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第4章 渐近式义齿曲面重建 | 第72-89页 |
| 4.1 引言 | 第72页 |
| 4.2 确定义齿所使用的径向基函数相关参数 | 第72-80页 |
| 4.2.1 径向基函数的选择 | 第73-76页 |
| 4.2.2 偏移点的选择 | 第76-78页 |
| 4.2.3 权值向量的优化计算 | 第78-80页 |
| 4.3 基于径向基函数渐近式义齿曲面重建 | 第80-82页 |
| 4.3.1 基于单元划分的局部曲面重建 | 第81-82页 |
| 4.3.2 义齿局部渐近拟合算法 | 第82页 |
| 4.4 算法验证 | 第82-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 恢复义齿曲面特征的孔洞修补 | 第89-103页 |
| 5.1 引言 | 第89页 |
| 5.2 基于义齿曲面特征的孔洞修补总体框架 | 第89-94页 |
| 5.2.1 网格缝合及规格化 | 第91-93页 |
| 5.2.2 义齿孔洞边缘数据点的分类 | 第93-94页 |
| 5.3 义齿曲面特征恢复中参数确定及算法实现 | 第94-97页 |
| 5.3.1 近似曲面法向量均值的确定 | 第95页 |
| 5.3.2 权值函数的确定 | 第95-96页 |
| 5.3.3 移动数据点新位置的确定 | 第96-97页 |
| 5.3.4 义齿曲面特征恢复算法 | 第97页 |
| 5.4 义齿曲面光顺处理 | 第97-99页 |
| 5.5 算法验证 | 第99-102页 |
| 5.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |