基于Delaunay三角剖分的点云三维网格重构
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·相关技术及研究现状 | 第12-14页 |
| ·三角剖分算法 | 第12-13页 |
| ·点云的概念及分类 | 第13页 |
| ·点云数据研究现状和相关处理 | 第13-14页 |
| ·主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·本章总结 | 第15-16页 |
| 第2章 改进的三维点云精简算法 | 第16-34页 |
| ·点云的数据类型 | 第16页 |
| ·点云数据的拓扑结构 | 第16-20页 |
| ·八叉树法 | 第17-18页 |
| ·包围盒法 | 第18-19页 |
| ·K-d树法 | 第19-20页 |
| ·建立邻域 | 第20-22页 |
| ·常用的点云精简办法及点云精简规则 | 第22-24页 |
| ·包围盒精简法 | 第22-23页 |
| ·曲率精简法 | 第23页 |
| ·法向精度精简法 | 第23页 |
| ·精简算法评价标准 | 第23-24页 |
| ·基于包围盒和曲率的改进精简算法 | 第24-30页 |
| ·利用包围盒算法构建K邻域 | 第24-25页 |
| ·曲面拟合估算法矢和曲率 | 第25-27页 |
| ·法矢的调整传播 | 第27-28页 |
| ·八叉树构建非均匀网格 | 第28-29页 |
| ·基于曲率的精简规则 | 第29-30页 |
| ·算法步骤 | 第30页 |
| ·应用效果 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 点云数据的三角化 | 第34-42页 |
| ·点云数据三角化基本概念 | 第34-35页 |
| ·三角剖分 | 第34页 |
| ·Voronoi图 | 第34-35页 |
| ·Delaunay三角剖分定义 | 第35-38页 |
| ·Delaunay三角剖分优化准则 | 第36-37页 |
| ·Delaunay三角剖分特性 | 第37-38页 |
| ·Delaunay三角剖分主要算法 | 第38-41页 |
| ·逐点插入法 | 第38-39页 |
| ·分割归并法 | 第39页 |
| ·三角网生长法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 附加约束项的三角网格生长算法 | 第42-47页 |
| ·初始三角形构造 | 第42-43页 |
| ·边界边扩展 | 第43-46页 |
| ·两边夹角约束 | 第43-44页 |
| ·距离内角约束 | 第44-45页 |
| ·法向约束 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 数据的可视化处理结果 | 第47-52页 |
| ·OpenGL | 第47-49页 |
| ·OpenGL简介 | 第47页 |
| ·OpenGL绘图原理 | 第47-48页 |
| ·在VC++配置OpenGL库 | 第48页 |
| ·点云导入 | 第48-49页 |
| ·结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52页 |
| ·主要创新点 | 第52-53页 |
| ·工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第60页 |
