| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 人体组织三维重建 | 第16页 |
| 1.2.2 特征点检测 | 第16-17页 |
| 1.3 课题来源 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第18-21页 |
| 第二章 相关背景知识 | 第21-39页 |
| 2.1 脊椎组织结构介绍 | 第21-22页 |
| 2.2 CT图像原理和特点 | 第22-24页 |
| 2.3 三维模型的表示方法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 三维模型网格化 | 第24-26页 |
| 2.3.2 三维模型的存储格式 | 第26-27页 |
| 2.4 三维模型的建立 | 第27-33页 |
| 2.4.1 面绘制算法简介 | 第27-29页 |
| 2.4.2 面绘制算法的实现 | 第29-31页 |
| 2.4.3 体绘制算法简介 | 第31页 |
| 2.4.4 体绘制算法的实现 | 第31-32页 |
| 2.4.5 面绘制和体绘制比较 | 第32-33页 |
| 2.5 基于Simpleware的三维模型的建立 | 第33-36页 |
| 2.5.1 Simpleware三维模型建立方法 | 第33-35页 |
| 2.5.2 Simpleware三维模型建立结果 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-39页 |
| 第三章 特征点检测算法的研究 | 第39-53页 |
| 3.1 特征点定义 | 第39页 |
| 3.2 特征点检测方法 | 第39-51页 |
| 3.2.1 基于 3D几何结构特征点检测方法 | 第39-43页 |
| 3.2.2 基于 2D特征算子扩展的特征点检测方法 | 第43-49页 |
| 3.2.3 基于语义的特征点检测算法 | 第49-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 特征点检测算法在脊椎L3上的应用效果 | 第53-73页 |
| 4.1 实验工具和实验对象介绍 | 第53-55页 |
| 4.1.1 实验工具的介绍 | 第53-54页 |
| 4.1.2 实验对象的介绍 | 第54-55页 |
| 4.2 算法实现 | 第55-63页 |
| 4.2.1 基于 3D几何结构的特征点检测算法 | 第55-57页 |
| 4.2.2 SUSAN算子的 3D扩展 | 第57-59页 |
| 4.2.3 Harris算子的 3D扩展 | 第59-61页 |
| 4.2.4 基于语义的特征点检测算法 | 第61-63页 |
| 4.3 算法检测效果 | 第63-66页 |
| 4.4 算法分析 | 第66-70页 |
| 4.4.1 顶点特征值计算方式对结果的影响 | 第66-67页 |
| 4.4.2 非极大值抑制距离对结果的影响 | 第67-69页 |
| 4.4.3 邻域范围对结果的影响 | 第69-70页 |
| 4.5 基于语义的特征点检测算法分析 | 第70-72页 |
| 4.6 本章小节 | 第72-73页 |
| 第五章 脊椎特征点匹配的研究和应用 | 第73-83页 |
| 5.1 脊椎特征点匹配 | 第73页 |
| 5.2 脊椎特征点匹配实现和效果 | 第73-75页 |
| 5.3 脊椎数据的自动化采集系统的设计和实现 | 第75-79页 |
| 5.3.1 需求分析 | 第75-76页 |
| 5.3.2 概要设计 | 第76-77页 |
| 5.3.3 详细设计 | 第77-79页 |
| 5.4 脊椎数据的自动化采集 | 第79-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 本文总结 | 第83-84页 |
| 6.2 工作展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 作者简介 | 第91-92页 |