特征自适应的三维点云模型简化
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的 | 第11-12页 |
| ·本文创新 | 第12-13页 |
| ·文章结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关背景知识及研究现状 | 第14-17页 |
| ·相关工作研究 | 第14-15页 |
| ·三维点云模型的表示 | 第15-17页 |
| 第3章 三维点云模型的简化 | 第17-37页 |
| ·基于自底向上点集收缩的简化算法 | 第17-24页 |
| ·局部邻居关系的建立 | 第17-18页 |
| ·收缩代价的计算 | 第18-21页 |
| ·代表surfel的计算 | 第21-23页 |
| ·局部邻域的更新 | 第23-24页 |
| ·基于自顶向下点集分裂的简化算法 | 第24-28页 |
| ·点集分裂算法 | 第25-28页 |
| ·代表surfel的计算 | 第28页 |
| ·基于混合策略的简化算法 | 第28-30页 |
| ·分层聚类树的建立 | 第28-29页 |
| ·叶结点收缩 | 第29-30页 |
| ·实验 | 第30-35页 |
| ·实验一 | 第31-33页 |
| ·实验二 | 第33-34页 |
| ·实验三 | 第34-35页 |
| ·实验四 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第4章 纹理优化及超大模型简化 | 第37-48页 |
| ·纹理优化 | 第37-42页 |
| ·颜色空间转换 | 第37-39页 |
| ·空间滤波 | 第39-40页 |
| ·图像锐化 | 第40-41页 |
| ·三维模型的纹理锐化 | 第41-42页 |
| ·超大模型简化 | 第42-44页 |
| ·模型分割 | 第42-43页 |
| ·拉格朗日优化 | 第43-44页 |
| ·实验 | 第44-48页 |
| ·实验一 | 第45页 |
| ·实验二 | 第45-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第55-56页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第56页 |
