| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.2 可视化技术 | 第14-15页 |
| 1.3 问题的提出 | 第15-19页 |
| 1.3.1 图形生成速度 | 第15-16页 |
| 1.3.2 可视化局限性 | 第16-18页 |
| 1.3.3 点群综合 | 第18-19页 |
| 1.4 解决问题的思路 | 第19-20页 |
| 1.5 相关研究及分析 | 第20-23页 |
| 1.5.1 LOD可视化方法 | 第20-22页 |
| 1.5.2 Voronoi图数据结构生成算法 | 第22-23页 |
| 1.5.3 点群综合与相似度 | 第23页 |
| 1.6 本文研究内容及章节安排 | 第23-25页 |
| 第二章 层次Voronoi图数据结构 | 第25-35页 |
| 2.1 普通Voronoi图 | 第25-27页 |
| 2.1.1 普通Voronoi图定义 | 第25-26页 |
| 2.1.2 普通Voronoi图生成方法 | 第26-27页 |
| 2.2 加权Voronoi图 | 第27-31页 |
| 2.2.1 加权Voronoi图定义 | 第28-29页 |
| 2.2.2 加权Voronoi图生成方法 | 第29-31页 |
| 2.3 层次Voronoi图 | 第31-35页 |
| 2.3.1 层次Voronoi图定义 | 第31-32页 |
| 2.3.2 层次Voronoi图生成方法 | 第32-35页 |
| 第三章 基于层次Voronoi图的空间数据LOD可视化表达 | 第35-42页 |
| 3.1 加权值分配 | 第35-36页 |
| 3.2 自适应聚类 | 第36-38页 |
| 3.2.1 自适应聚类算法 | 第36-38页 |
| 3.3 构建层次树结构 | 第38-39页 |
| 3.4 层次Voronoi图的LOD方法 | 第39-40页 |
| 3.5 算例与分析 | 第40-42页 |
| 3.5.1 算例实验 | 第40-41页 |
| 3.5.2 实验分析 | 第41-42页 |
| 第四章 基于层次Voronoi图的点群综合方法 | 第42-55页 |
| 4.1 制图综合 | 第42-45页 |
| 4.1.1 制图综合一般方法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Voronoi图制图综合方法 | 第44-45页 |
| 4.2 空间点群 | 第45页 |
| 4.3 空间点群相似度 | 第45-46页 |
| 4.4 空间相似性特征 | 第46页 |
| 4.5 相似性研究方法 | 第46-47页 |
| 4.6 层次Voronoi点群综合计算 | 第47-51页 |
| 4.6.1 密度与拓扑相似度计算 | 第48页 |
| 4.6.2 角度相似度计算 | 第48-49页 |
| 4.6.3 距离相似度计算 | 第49页 |
| 4.6.4 范围相似度计算 | 第49-50页 |
| 4.6.5 排列相似度计算 | 第50-51页 |
| 4.6.6 全局相似度计算 | 第51页 |
| 4.7 算例与分析 | 第51-54页 |
| 4.7.1 算例实验 | 第51-54页 |
| 4.7.2 实验分析 | 第54页 |
| 4.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 主要研究工作 | 第55页 |
| 5.2 研究的创新点 | 第55页 |
| 5.3 存在的主要问题 | 第55-56页 |
| 5.4 研究方向的展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录A 硕士期间科研情况 | 第62-63页 |
| 一 硕士期间发表的论文 | 第62页 |
| 二 硕士期刊参加的科研项目 | 第62页 |
| 三 硕士期间主要获奖情况 | 第62-63页 |
| 附录B 部分程序代码 | 第63-66页 |