基于二维图像的三维模型分割算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 实验室相关研究 | 第11页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 三维模型获取和分割预备知识 | 第14-24页 |
| 2.1 三维重建 | 第14-18页 |
| 2.1.1 三维模型获取 | 第14-16页 |
| 2.1.2 三维模型预处理 | 第16-18页 |
| 2.2 三维模型分割定义及技术 | 第18-20页 |
| 2.3 图像分割定义及技术 | 第20-21页 |
| 2.4 基于二维图像的三维模型分割方法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 建立二维投影与三维模型的映射关系 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 三维模型的归一化 | 第24-28页 |
| 3.2.1 平移不变性 | 第25-26页 |
| 3.2.2 旋转不变性 | 第26-27页 |
| 3.2.3 缩放不变性 | 第27-28页 |
| 3.3 基于CPCA的包围盒 | 第28-32页 |
| 3.3.1 常见包围盒 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于CPCA的包围盒 | 第30-32页 |
| 3.4 二维投影图像与三维模型映射关系的建立 | 第32-34页 |
| 3.4.1 二维投影的生成 | 第32页 |
| 3.4.2 利用投二维影图像建立映射关系 | 第32-34页 |
| 3.4.3 建立分割平面 | 第34页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于点集的轮廓线提取方法 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 常见轮廓线提取方法 | 第36-41页 |
| 4.2.1 基于梯度的边缘检测 | 第36-39页 |
| 4.2.2 基于二阶导数的边缘检测 | 第39-40页 |
| 4.2.3 Canny算子 | 第40-41页 |
| 4.3 基于点集的轮廓线提取 | 第41-46页 |
| 4.3.1 点集提取 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于点集的几何图构建 | 第42-43页 |
| 4.3.3 边界点连接 | 第43-45页 |
| 4.3.4 轮廓线简化 | 第45-46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于轮廓线的角点检测与图像分割 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 角点检测算法 | 第50-52页 |
| 5.2.1 基于灰度的角点检测 | 第50-51页 |
| 5.2.2 基于边缘轮廓线的角点检测 | 第51-52页 |
| 5.3 改进的AMCP角点检测算法 | 第52-54页 |
| 5.4 基于弱相关性的图像分割方法 | 第54-56页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第56-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 基于二维图像的三维模型分割结果对比 | 第60-64页 |
| 6.1 分割结果 | 第60-61页 |
| 6.2 实验对比分析 | 第61-62页 |
| 6.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 本文工作总结 | 第64页 |
| 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
