| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第10-15页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容、目标及思路 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 三维模型压缩算法基础 | 第18-25页 |
| 2.1 基本定义 | 第18-21页 |
| 2.1.1 三维静态网格模型数据表示 | 第18-19页 |
| 2.1.2 三维动态网格模型数据表示 | 第19-21页 |
| 2.2 三维动态网格模型压缩的相关算法 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于显著性和空间特征的三维动态压缩算法框架 | 第25-30页 |
| 3.1 相关压缩算法的对比 | 第25-26页 |
| 3.2 基于显著性和空间特征压缩算法框架 | 第26-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于显著性的三维动态网格时域帧聚类算法 | 第30-45页 |
| 4.0 时域聚类算法概述 | 第30-31页 |
| 4.1 改良的类K-means帧聚类算法 | 第31-32页 |
| 4.2 基于显著性模型的时域聚类算法 | 第32-38页 |
| 4.2.1 三维动态网格模型分类边界的划分 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于局部运动相似性的顶点聚类 | 第34-35页 |
| 4.2.3 聚类区域显著性值计算 | 第35-37页 |
| 4.2.4 基于显著性的帧聚类方法 | 第37-38页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 显著性模型评估 | 第38-42页 |
| 4.3.2 聚类结果分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于模型空间的相似性和连贯性的空域聚类算法 | 第45-58页 |
| 5.1 DMS空域聚类信号的定义 | 第45-50页 |
| 5.1.1 残差信号编码 | 第45-46页 |
| 5.1.2 空间切割算法 | 第46-48页 |
| 5.1.3 网格信号的优化 | 第48-50页 |
| 5.2 图傅里叶变化 | 第50-52页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 5.3.1 网格动画模型数据 | 第53页 |
| 5.3.2 压缩率与误差的衡量 | 第53-54页 |
| 5.3.3 与相关算法的比较分析 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 6.1 本文总结 | 第58-59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-71页 |
| 附录一: 攻读硕士学位期间公开发表的研究成果列表 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |