| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 国内外相关研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2 本文的主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 2 法向量估计与法向量的一致定向 | 第15-43页 |
| 2.1 基于局部的一致定向方法 | 第15-24页 |
| 2.1.1 基于PCA与MST的定向方法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 方向感知的PCA和改进传播距离的定向方法 | 第17-21页 |
| 2.1.3 基于Hermite曲线的定向方法 | 第21-24页 |
| 2.2 基于全局的一致定向方法 | 第24-43页 |
| 2.2.1 基于二次约束优化的定向方法 | 第24-33页 |
| 2.2.2 基于可视投票的定向方法 | 第33-43页 |
| 3 可修正的点云一致定向 | 第43-49页 |
| 3.1 算法概述 | 第43页 |
| 3.2 有益传播的法向量估计 | 第43-46页 |
| 3.3 多源点法向量传播 | 第46-47页 |
| 3.4 自动提取传播源点 | 第47-49页 |
| 4 实验结果及分析 | 第49-57页 |
| 4.1 法向量估计与法向量传播 | 第49-50页 |
| 4.2 交互与自动的多源点法向量传播 | 第50-51页 |
| 4.3 与其他方法比较 | 第51-57页 |
| 4.3.1 尖锐特征和薄表面特征 | 第51-54页 |
| 4.3.2 稀疏和非均匀分布 | 第54页 |
| 4.3.3 噪声 | 第54-55页 |
| 4.3.4 缺失和开边界 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |