| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 三维模型检索 | 第13-18页 |
| 1.2.1 三维模型检索框架 | 第13-15页 |
| 1.2.2 已有三维模型检索系统简介 | 第15-18页 |
| 1.3 本文工作 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的章节结构 | 第19-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 三维模型特征提取 | 第22-36页 |
| 2.1 三维模型特征提取 | 第22-29页 |
| 2.1.1 基于几何结构与拓扑信息的三维模型特征提取 | 第22-25页 |
| 2.1.2 基于二维图像的三维模型特征提取 | 第25-27页 |
| 2.1.3 多特征融合的三维模型特征提取 | 第27-28页 |
| 2.1.4 三维模型特征提取算法小结 | 第28-29页 |
| 2.2 相似性度量 | 第29-32页 |
| 2.3 检索性能评价 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 加权球面调和分析的三维模型检索 | 第36-58页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 三维模型顶点的平均曲率 | 第37-46页 |
| 3.2.1 曲面微分几何基础 | 第37-40页 |
| 3.2.2 三维网格模型数据格式 | 第40-42页 |
| 3.2.3 三维模型曲率的计算 | 第42-46页 |
| 3.3 特征提取算法描述 | 第46-54页 |
| 3.3.1 采样点的计算 | 第46-47页 |
| 3.3.2 球面调和函数 | 第47-51页 |
| 3.3.3 局部细节特征的提取 | 第51-54页 |
| 3.3.4 整体距离特征的提取 | 第54页 |
| 3.4 仿真实验及分析 | 第54-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于图像轮廓线的特征融合三维模型检索 | 第58-84页 |
| 4.1 引言 | 第58-61页 |
| 4.2 二维图像的轮廓线提取 | 第61-68页 |
| 4.2.1 Snake 模型 | 第63-64页 |
| 4.2.2 GVF-Snake 模型 | 第64-65页 |
| 4.2.3 场力优化 GVF-Snake 的改进模型 | 第65-66页 |
| 4.2.4 二维图像物体轮廓的射线提取法 | 第66-67页 |
| 4.2.5 基于联合算法的二维图像中物体轮廓提取 | 第67-68页 |
| 4.3 三维模型的轮廓提取 | 第68-72页 |
| 4.3.1 三维模型规范化预处理 | 第69-71页 |
| 4.3.2 三维模型深度图像的获取 | 第71-72页 |
| 4.4 轮廓重心整体约束特征 | 第72-77页 |
| 4.4.1 轮廓的树形特征描述 | 第72-74页 |
| 4.4.2 轮廓重心特征描述子 | 第74-75页 |
| 4.4.3 融合轮廓线段的显著度 | 第75-77页 |
| 4.5 Fourier特征提取 | 第77-80页 |
| 4.5.1 Fourier形状特征 | 第78-79页 |
| 4.5.2 相似性度量 | 第79-80页 |
| 4.6 特征融合三维模型检索 | 第80-83页 |
| 4.6.1 特征融合 | 第80-81页 |
| 4.6.2 数值实验 | 第81-83页 |
| 4.7 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 小波滤波的移动最小二乘图像变形方法 | 第84-108页 |
| 5.1 引言 | 第84-86页 |
| 5.2 图像变形方法 | 第86-92页 |
| 5.2.1 图像格式 | 第86-87页 |
| 5.2.2 图像的变形方法 | 第87-89页 |
| 5.2.3 映射方法 | 第89-92页 |
| 5.3 小波滤波 | 第92-95页 |
| 5.3.1 连续小波变换 | 第92-93页 |
| 5.3.2 离散小波变换 | 第93页 |
| 5.3.3 小波变换的分解与重构 | 第93-94页 |
| 5.3.4 多分辨率分析 | 第94-95页 |
| 5.4 基于控制点的小波滤波MLS图像变形方法 | 第95-101页 |
| 5.4.1 算法描述 | 第95-98页 |
| 5.4.2 仿真实验 | 第98-101页 |
| 5.5 基于控制曲线的小波滤波MLS图像变形方法 | 第101-107页 |
| 5.5.1 算法描述 | 第101-105页 |
| 5.5.2 仿真实验 | 第105-107页 |
| 5.6 本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-112页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第108-109页 |
| 6.2 本文的创新之处 | 第109-110页 |
| 6.3 未来工作展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-126页 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |