| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的可行性研究 | 第12-14页 |
| 1.3 关键算法的国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.1 矿床点云预处理的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 Delaunay三角剖分算法及其并行研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.3 矿床矿量计算 | 第19页 |
| 1.4 论文主要内容与组织结构 | 第19-23页 |
| 第2章 点云预处理及其并行加速 | 第23-44页 |
| 2.1 点云数据的预处理算法及其优化 | 第23-33页 |
| 2.1.1 点云的去噪及其改进 | 第23-28页 |
| 2.1.2 点云精简算法及其改进 | 第28-33页 |
| 2.2 基于多核CPU的点云并行处理 | 第33-36页 |
| 2.2.1 OpenMP技术 | 第33-35页 |
| 2.2.2 基于多核多线程的并行处理 | 第35-36页 |
| 2.3 基于GPU的点云并行处理 | 第36-40页 |
| 2.3.1 CUDA架构概述 | 第36-38页 |
| 2.3.2 基于GPU的并行算法 | 第38-40页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 2.4.1 实验结果 | 第40页 |
| 2.4.2 算法的性能测试与结果分析 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第3章 矿床点云三维建模及优化 | 第44-59页 |
| 3.1 算法原理 | 第44-50页 |
| 3.1.1 基于多线程并行的Delaunay三角剖分算法原理 | 第44-46页 |
| 3.1.2 基于三角网生长法的Delaunay三角剖分 | 第46-47页 |
| 3.1.3 凸包检测 | 第47-48页 |
| 3.1.4 局部优化 | 第48-50页 |
| 3.2 点集划分与子网合并 | 第50-52页 |
| 3.2.1 点集划分 | 第50-51页 |
| 3.2.2 子网合并 | 第51-52页 |
| 3.3 算法复杂度分析 | 第52-53页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 3.4.1 盐池矿床模型的构建结果 | 第54-55页 |
| 3.4.2 点云划分的算法性能对比 | 第55-56页 |
| 3.4.3 三角剖分算法性能对比 | 第56-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于TIN的矿量计算方法 | 第59-69页 |
| 4.1 矿量计算原理 | 第59-60页 |
| 4.2 常用的体积计算方法 | 第60-61页 |
| 4.3 基于TIN的矿床矿量计算 | 第61-63页 |
| 4.4 基于TIN矿量计算的算法优化 | 第63-66页 |
| 4.4.1 基于算法精度的优化 | 第63-65页 |
| 4.4.2 基于算法效率的优化 | 第65-66页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 盐池矿量估算与配矿可视化系统 | 第69-77页 |
| 5.1 系统设计 | 第69-71页 |
| 5.2 系统实现 | 第71-76页 |
| 5.2.1 数据的组织 | 第71-72页 |
| 5.2.2 三维盐层模型构建 | 第72-74页 |
| 5.2.3 矿量计算 | 第74-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-81页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 改进及创新 | 第78页 |
| 6.3 展望 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
