首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于三维模型的线条画绘制方法研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-18页
第1章 绪论第18-28页
   ·研究背景及意义第18-20页
   ·研究现状第20-23页
     ·非真实感绘制第20-21页
     ·非真实感肖像绘制第21-22页
     ·移动设备图形绘制第22-23页
   ·论文主要工作第23-25页
   ·论文组织结构第25-28页
第2章 线条画绘制基本流程第28-45页
   ·线条画绘制的基本流程第28-30页
   ·轮廓线检测算法第30-32页
     ·基于图像空间的轮廓线检测算法第30-31页
     ·基于物体空间的轮廓线检测算法第31-32页
   ·轮廓线的风格化绘制第32-44页
     ·素描风格第33-34页
     ·影线风格第34-38页
     ·卡通风格第38-39页
     ·笔画参数控制第39-44页
   ·本章小结第44-45页
第3章 基于RANGE IMAGES的特征线条检测算法第45-65页
   ·特征线条描述第45-51页
     ·基本概念第45-48页
     ·遮挡轮廓线第48页
     ·折缝线第48页
     ·主观轮廓线第48-49页
     ·视脊线第49页
     ·其它特征线条第49-51页
   ·扩展轮廓线检测算法第51-61页
     ·Extended Suggestive Contours算法第53-55页
     ·曲率及其求导的离散化估计第55-57页
     ·线段连接策略第57-59页
     ·实验结果第59-61页
   ·其它特征线条扩展的算法第61-63页
     ·Extended Apparent Ridges算法第61-62页
     ·绘制效果对比第62-63页
   ·本章小结第63-65页
第4章 基于几何属性和领域知识的混合特征提取算法第65-74页
   ·基于几何属性和图像理解的三维人脸特征提取第65-71页
     ·基于几何计算的特征线条的提取第66-67页
     ·基于图像理解的特征区域的提取第67-69页
     ·互补融合策略第69-71页
   ·风格化绘制第71-73页
   ·本章小结第73-74页
第5章 基于特征的线条变形方法第74-84页
   ·变形技术第74-76页
     ·图像变形第74-75页
     ·Focus+context技术第75-76页
   ·变形镜头第76-79页
     ·变形镜头原理第76-77页
     ·变形镜头属性第77-79页
   ·对特征线条变形的NPR镜头第79-80页
   ·实验结果第80-82页
   ·本章小结第82-84页
第6章 三维人脸肖像画绘制第84-94页
   ·三维肖像生成第84-85页
   ·三维肖像画绘制框架第85-89页
     ·输入阶段第87-88页
     ·特征线条提取和夸张阶段第88-89页
     ·输出阶段第89页
   ·实现细节和结果第89-93页
     ·变形流程第89-90页
     ·实验结果第90-93页
   ·本章小结第93-94页
第7章 移动设备上基于三维模型的线条画绘制第94-101页
   ·层次细节模型第94-95页
   ·框架流程第95-97页
     ·服务器端第96-97页
     ·客户端第97页
   ·实现细节和实验结果第97-100页
     ·实现细节第97-99页
     ·实验结果第99-100页
   ·本章小结第100-101页
第8章 总结与展望第101-105页
   ·总结第101-103页
   ·展望第103-105页
参考文献第105-112页
致谢第112-113页
攻读博士学位期间完成与发表的学术论文目录第113-114页
攻读博士学位期间参与科研项目情况第114-115页
攻读博士学位期间获奖情况第115-116页
学位论文评阅及答辩情况表第116-118页
外文论文第118-142页

论文共142页,点击 下载论文
上一篇:多分辨率医学图像配准技术及自适应图像插值技术的研究
下一篇:隐式曲面交互造型及其网格化处理问题研究