面向低扭曲参数化的网格切割方法研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-26页 |
1.1 问题描述和研究意义 | 第13-19页 |
1.1.1 曲面表示 | 第14-15页 |
1.1.2 映射、参数化和扭曲 | 第15-17页 |
1.1.3 切割网格的必要性 | 第17-18页 |
1.1.4 参数化的应用 | 第18-19页 |
1.2 研究现状和相关工作 | 第19-24页 |
1.2.1 封闭网格切割方法 | 第19-21页 |
1.2.2 低扭曲的参数化方法 | 第21-22页 |
1.2.3 共形锥奇异点 | 第22页 |
1.2.4 割缝的构造与地图集的生成 | 第22-23页 |
1.2.5 扭曲点和割缝的应用 | 第23-24页 |
1.2.6 Steiner树问题 | 第24页 |
1.3 本文主要成果及结构安排 | 第24-26页 |
第2章 预备知识 | 第26-36页 |
2.1 三角网格上的映射与参数化 | 第26-31页 |
2.1.1 三角网格的表示 | 第26-27页 |
2.1.2 三角网格间的映射 | 第27-28页 |
2.1.3 扭曲的度量及优化能量 | 第28-31页 |
2.2 图论中的Steiner树问题 | 第31-34页 |
2.3 基因遗传算法 | 第34-36页 |
第3章 基于球面参数化的网格切割方法 | 第36-55页 |
3.1 引言 | 第36-38页 |
3.2 基于球面参数化的网格切割方法 | 第38-48页 |
3.2.1 概述 | 第38-39页 |
3.2.2 球面参数化 | 第39-41页 |
3.2.3 割缝的构造方法 | 第41-45页 |
3.2.4 高亏格网格 | 第45-46页 |
3.2.5 算法细节讨论 | 第46-48页 |
3.3 实验和比较 | 第48-54页 |
3.3.1 在数据集上的实验结果 | 第48-51页 |
3.3.2 算法比较 | 第51-54页 |
3.4 本章小结 | 第54-55页 |
第4章 扭曲点检测的投票算法 | 第55-77页 |
4.1 引言 | 第55-57页 |
4.2 扭曲点投票算法 | 第57-67页 |
4.2.1 概述 | 第57-58页 |
4.2.2 候选扭曲点的检测 | 第58-63页 |
4.2.3 投票算法 | 第63-65页 |
4.2.4 算法实现细节 | 第65-67页 |
4.3 实验和评估 | 第67-72页 |
4.3.1 算法评估 | 第67-70页 |
4.3.2 比较 | 第70-72页 |
4.4 应用 | 第72-76页 |
4.4.1 参数化 | 第73-74页 |
4.4.2 半自动地标点对应 | 第74-75页 |
4.4.3 各向同性的重新网格化 | 第75-76页 |
4.5 本章小结 | 第76-77页 |
第5章 构造割缝的基因遗传算法 | 第77-91页 |
5.1 引言 | 第77-78页 |
5.2 算法描述 | 第78-82页 |
5.2.1 问题描述 | 第78页 |
5.2.2 随机生成Steiner树算法 | 第78-79页 |
5.2.3 交叉 | 第79-80页 |
5.2.4 变异 | 第80-81页 |
5.2.5 选择以及每一代的生成过程 | 第81-82页 |
5.2.6 后处理 | 第82页 |
5.3 实验结果 | 第82-90页 |
5.3.1 算法评价 | 第83-84页 |
5.3.2 与其他构造生成树方法的比较 | 第84-87页 |
5.3.3 与其他构造割缝方法的比较 | 第87-90页 |
5.4 本章小结 | 第90-91页 |
第6章 总结和展望 | 第91-94页 |
6.1 本文工作总结 | 第91-92页 |
6.2 未来工作展望 | 第92-94页 |
参考文献 | 第94-104页 |
致谢 | 第104-106页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第106页 |