| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标和问题描述 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第11页 |
| 1.2.2 问题描述 | 第11-12页 |
| 1.2.3 研究方法和研究内容 | 第12页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论技术介绍 | 第14-24页 |
| 2.1 计算机可视化技术 | 第14页 |
| 2.2 粒子系统 | 第14-20页 |
| 2.2.1 粒子系统的更新周期 | 第15-16页 |
| 2.2.2 粒子系统的三个重要指标 | 第16-18页 |
| 2.2.3 粒子系统中粒子属性 | 第18-19页 |
| 2.2.4 粒子系统的基本结构 | 第19-20页 |
| 2.3 LOD技术 | 第20-21页 |
| 2.3.1 LOD技术原理 | 第20页 |
| 2.3.2 LOD技术的兴起 | 第20-21页 |
| 2.4 Microsoft Visual Studio 2008开发环境 | 第21页 |
| 2.5 OpenGL图形库 | 第21页 |
| 2.6 Qt库 | 第21-22页 |
| 2.7 开发环境 | 第22页 |
| 2.8 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 云层特征分析及生成算法研究 | 第24-44页 |
| 3.1 云层分类 | 第24-26页 |
| 3.2 云层可视化方法分析 | 第26-28页 |
| 3.3 云层可视化算法研究 | 第28-40页 |
| 3.3.1 云层特征分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 云层特征数据获取 | 第29-31页 |
| 3.3.3 云层数据可视化算法研究 | 第31-40页 |
| 3.4 海量云层数据可视化效果分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 海量云层数据可视化系统设计 | 第44-64页 |
| 4.1 系统体系结构 | 第44-45页 |
| 4.2 云层数据可视化系统功能分析 | 第45-48页 |
| 4.2.1 数据读取 | 第47页 |
| 4.2.2 外部数据推送 | 第47-48页 |
| 4.2.3 云层数据可视化 | 第48页 |
| 4.2.4 可视化云层导出 | 第48页 |
| 4.3 外部数据读取 | 第48-50页 |
| 4.3.1 打开文件 | 第48-49页 |
| 4.3.2 关闭文件 | 第49页 |
| 4.3.3 十六进制文件读写 | 第49-50页 |
| 4.3.4 缓存与同步 | 第50页 |
| 4.4 外推数据获取 | 第50-53页 |
| 4.5 可视化云层文件导出 | 第53-63页 |
| 4.5.1 三维模型文件格式的对比分析 | 第53-57页 |
| 4.5.2 自定义文件格式 | 第57-61页 |
| 4.5.3 自定义文件格式的输入与处理 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 海量云层数据可视化系统性能优化 | 第64-74页 |
| 5.1 LOD技术基本思想 | 第64-65页 |
| 5.2 LOD细节层次模型的建模方法 | 第65-68页 |
| 5.3 LOD细节层次模型的选择方法 | 第68页 |
| 5.4 LOD技术实现算法 | 第68-70页 |
| 5.5 LOD技术在海量云层数据可视化系统中的应用 | 第70-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |