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散乱点云自修复重建与错误拓扑修正研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 课题的背景与意义第13-14页
    1.2 点云数据重建算法研究现状第14-17页
        1.2.1 基于Delaunay三角化方法第14-15页
        1.2.2 基于投影的区域增长的方法第15-16页
        1.2.3 基于隐式曲面拟合的方法第16-17页
    1.3 论文的主要创新点及内容安排第17-19页
第二章 点云模型网格重建一般算法介绍第19-25页
    2.1 基于Delaunay三角化方法第19-22页
    2.2 基于隐式曲面拟合的方法第22-23页
    2.3 基于投影的区域增量算法第23-25页
第三章 基于投影的散乱点云空洞自修复重建算法第25-39页
    3.1 自修复重建算法的流程与相关概念第25-27页
    3.2 重建流程的主要步骤第27-32页
        3.2.1 搜索树建立与邻域搜索第27页
        3.2.2 邻域点可见性判定第27-28页
        3.2.3 三角化过程中sfn、ffn调整方法第28-32页
    3.3 单边索引表的建立与空洞检测修复第32-35页
    3.4 实验结果第35-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 重建模型的拓扑修复第39-49页
    4.1 STL文件格式与标准第39页
    4.2 重建模型的常见拓扑错误第39-40页
    4.3 建立拓扑信息第40-42页
    4.4 错误描述图的构造第42-43页
    4.5 基本错误修复的实现第43-47页
        4.5.1 合并顶点第43页
        4.5.2 连环空洞的修复第43-45页
        4.5.3 裂缝的修复第45-46页
        4.5.4 多边共线的修补第46-47页
    4.6 本章小结第47-49页
第五章 自修复表面重建算法实验平台搭建第49-57页
    5.1 实验平台开发环境介绍第50-51页
        5.1.1 Gameplay渲染引擎简介第50页
        5.1.2 PCL简介第50页
        5.1.3 Xcode简介第50-51页
        5.1.4 OpenGL简介第51页
    5.2 平台框架设计第51-52页
    5.3 功能模块实现第52-55页
        5.3.1 初始化渲染环境与模型数据第52-54页
        5.3.2 更新数据。第54页
        5.3.3 用户操作区消息响应第54页
        5.3.4 渲染线程第54页
        5.3.5 重建线程第54-55页
    5.4 本章小结第55-57页
第六章 总结与展望第57-59页
    6.1 本文工作总结第57页
    6.2 未来工作展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
作者简介第65-66页

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