基于超声探测对象点云数据的表面重建
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-18页 |
| ·超声探测技术 | 第10-12页 |
| ·点云数据类型 | 第12-13页 |
| ·点云数据处理 | 第13-17页 |
| ·3D图形开发语言 | 第17-18页 |
| ·论文研究的内容 | 第18-19页 |
| 第2章 超声探测点云数据的空间划分 | 第19-29页 |
| ·点云数据的空间划分方法简介 | 第19-21页 |
| ·扫描线法 | 第19页 |
| ·八叉树法 | 第19-20页 |
| ·k-d tree法 | 第20-21页 |
| ·栅格法 | 第21页 |
| ·超声探测点云数据的栅格算法 | 第21-27页 |
| ·算法原理 | 第22-23页 |
| ·算法数据结构的建立管理 | 第23-26页 |
| ·算法的流程 | 第26-27页 |
| ·实验数据 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 不同点云数据对象的分离 | 第29-41页 |
| ·不同点云数据对象分离的原理 | 第29-30页 |
| ·不同点云数据对象分离的步骤 | 第30-32页 |
| ·顶点的邻域搜索 | 第30-32页 |
| ·邻域点的索引和栅格号的保存 | 第32页 |
| ·有关C++知识 | 第32-37页 |
| ·结构体 | 第33-34页 |
| ·函数 | 第34-37页 |
| ·不同点云数据对象分离算法的流程 | 第37-39页 |
| ·实验数据 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 点云数据的基础图元化 | 第41-56页 |
| ·离散点集的Delaunay三角剖分法 | 第41-44页 |
| ·Delaunay三角网的基本概念及特性 | 第41-42页 |
| ·Delaunay三角网生成算法 | 第42-44页 |
| ·局部最优化处理 | 第44页 |
| ·点云数据基础图形化的原理 | 第44-48页 |
| ·点云数据基础图形化的主要过程 | 第44-46页 |
| ·点云数据基础图形化的数学计算 | 第46-48页 |
| ·数据管理 | 第48-52页 |
| ·数据结构的建立 | 第48-50页 |
| ·数据结构的管理 | 第50-52页 |
| ·点云对象数据图形化的算法流程 | 第52-54页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于图元的空间对象表面重建 | 第56-77页 |
| ·OpenGL简介 | 第56-58页 |
| ·OpenGL的工作方式 | 第56页 |
| ·OpenGL渲染管线 | 第56-58页 |
| ·OpenGL基本图元的绘制 | 第58-66页 |
| ·基本图元的描述及定义 | 第58-63页 |
| ·显示列表 | 第63-65页 |
| ·顶点数组 | 第65-66页 |
| ·OpenGL模型视图变换,投影变换及视口变换 | 第66-69页 |
| ·模型和视图变换 | 第67-68页 |
| ·投影变换 | 第68-69页 |
| ·视口变换 | 第69页 |
| ·点云数据对象表面重建 | 第69-70页 |
| ·表面重建数据分析 | 第69-70页 |
| ·表面重建的流程 | 第70页 |
| ·实验数据 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
