| 研究生学位论文原创性声明 | 第1-4页 |
| 作者简介 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| §1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| §1.2 研究目的和内容 | 第11页 |
| §1.3 国内外研究现状及存在问题 | 第11页 |
| §1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 三维图形建模研究 | 第13-31页 |
| §2.1 二值体素化 | 第13-20页 |
| ·曲面体素化 | 第14-18页 |
| ·实体体素化 | 第18-20页 |
| §2.2 三维形状检索 | 第20-24页 |
| ·形状分析 | 第20-21页 |
| ·统计特征 | 第21-22页 |
| ·拓扑特征 | 第22页 |
| ·变换特征 | 第22-23页 |
| ·方位归一化 | 第23页 |
| ·三维模型检索的现状 | 第23-24页 |
| §2.3 距离场转换 | 第24-31页 |
| ·边界扩散方式 | 第25-27页 |
| ·Voronoi图方式 | 第27-31页 |
| 第三章 三维路径规划的影响因子 | 第31-41页 |
| §3.1 路径搜索影响因子的提出 | 第31页 |
| §3.2 曲面分析 | 第31-32页 |
| §3.3 曲面数据的数据源 | 第32-35页 |
| ·高程数据 | 第32-34页 |
| ·向量数据 | 第34-35页 |
| §3.4 曲面数据的存储格式 | 第35页 |
| §3.5 栅格化处理与影响因子的数据实现 | 第35-41页 |
| ·删格单元的处理 | 第35-36页 |
| ·影响因子的数据实现 | 第36-41页 |
| 第四章 路径搜索算法 | 第41-52页 |
| §4.1 枚举法 | 第41-42页 |
| §4.2 Dijkstra算法 | 第42-43页 |
| ·算法介绍 | 第42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| §4.3 传统的启发式搜索算法 | 第43-47页 |
| ·图搜索策略 | 第43-44页 |
| ·A~*算法 | 第44-47页 |
| §4.4 遗传算法 | 第47-49页 |
| §4.5 郭涛算法(GT) | 第49-52页 |
| ·改进的郭涛算法(IGT) | 第50页 |
| ·IGT算法对GT算法作的改进 | 第50页 |
| ·改进郭涛算法(IGT)特点 | 第50页 |
| ·改进郭涛算法(IGT)具体描述 | 第50-52页 |
| 第五章 基于遗传程序设计的G~*算法 | 第52-63页 |
| §5.1 编码方案 | 第52-57页 |
| ·利用郭涛算法求解给定曲面的最短路径 | 第52页 |
| ·点的代价矩阵 | 第52-53页 |
| ·染色体适应度 | 第53-55页 |
| ·G~*算法——改进郭涛算法求解给定曲面的最短路径 | 第55-56页 |
| ·曲面的细化原则 | 第56-57页 |
| §5.2 算子设计 | 第57-58页 |
| §5.3 适应度评估 | 第58-59页 |
| §5.4 算法小结 | 第59-60页 |
| §5.5 实验结果 | 第60-63页 |
| ·实验一 | 第60-61页 |
| ·实验二 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| §6.1 工作总结 | 第63页 |
| §6.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |