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基于移动最小二乘逼近的曲面重建算法技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 前言第12-19页
   ·曲面重建的理论背景和应用前景第12-16页
     ·曲面重建的理论背景第12-14页
     ·曲面重建的应用前景第14-16页
   ·曲面重建的研究现状与本文所采取的算法方案的技术特点第16-17页
     ·显式曲面重建算法的技术特点第17页
     ·隐式曲面重建算法的技术特点第17页
   ·本文研究的目的和意义第17-18页
   ·本论文的主要内容第18-19页
第二章 背景知识第19-39页
   ·三维散乱点的移动最小二乘函数逼近方法第19-22页
     ·三维散乱点的最小二乘逼近函数第19-20页
     ·三维散乱点的加权最小二乘逼近函数第20-21页
     ·三维散乱点的移动最小二乘逼近算法第21-22页
   ·三维散乱点的树状优化存储结构第22-25页
     ·K-d树第22-23页
     ·八叉树第23-25页
   ·移动最小二乘隐式曲面重建算法的基本原理和算法流程第25-38页
     ·三维点云存储结构与k邻域构造算法第25-27页
     ·隐式曲面重建原理第27-28页
     ·点云法向估计算法第28-29页
     ·点云法向矫正算法第29-30页
     ·移动最小二乘点集曲面表示第30-32页
     ·移动最小二乘隐式曲面函数的迭代构造算法第32-34页
     ·零等值面提取算法第34-38页
     ·曲面重建的效果评价方法第38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 基于k邻域的近似化理论框架与移动最小二乘隐式曲面函数的近似算法第39-70页
   ·基于k邻域的近似化理论框架第39-41页
     ·引言第39-40页
     ·基于k邻域的近似化思想第40-41页
   ·移动最小二乘隐式曲面函数的近似算法第41-55页
     ·预备定义第41-42页
     ·移动最小二乘隐式曲面函数的分层算法第42-43页
     ·移动最小二乘隐式曲面函数的近似算法第43-44页
     ·近似程度参数k的估计值与调整原则第44-48页
     ·移动最小二乘隐式曲面函数的近似k邻域算法与分层算法的实验对比第48-55页
   ·Gaussian加权距离函数的平滑参数的选取和初值估计第55-63页
     ·引言第56页
     ·预备定义第56-57页
     ·平滑参数h的估计值与调整原则第57-58页
     ·平滑参数h选取方法的实验验证第58-63页
   ·综合实验与结果分析第63-69页
   ·本章小结第69-70页
第四章 可处理有边界曲面的移动最小二乘隐式曲面重建近似算法第70-87页
   ·处理有边界曲面时的偏差现象第70-71页
     ·引言第70-71页
     ·有边界曲面的无采样区域的错误处理第71页
   ·有边界曲面的无采样区域的识别第71-74页
     ·有边界曲面的近似定义第71-74页
     ·无采样区域近似识别算法第74页
   ·对有边界曲面的无采样区域的正确处理第74-79页
     ·可处理有边界曲面的移动最小二乘隐式曲面重建近似算法第74-76页
     ·无采样区域识别的灵敏度参数的估计值与调整原则第76-79页
   ·有边界曲面的重建实验与结果分析第79-86页
   ·本章小结第86-87页
第五章 高效的可处理有边界曲面的移动最小二乘隐式曲面重建近似算法第87-106页
   ·广义无采样区域近似识别算法第87-90页
     ·广义无采样区域的定义第87-88页
     ·广义无采样区域的识别及其识别灵敏度第88-89页
     ·广义无采样区域与有边界曲面的无采样区域的整合识别第89-90页
   ·Marching Cubes算法的拟非均匀立方元网格第90-93页
     ·Marching Cubes算法的精度与效率分析第91页
     ·三线性插值算法第91-92页
     ·一种细节敏感的拟非均匀立方元网格第92-93页
   ·高效的可处理有边界曲面的移动最小二乘隐式曲面重建近似算法第93-95页
     ·高效的可处理有边界曲面的移动最小二乘隐式曲面重建近似算法第93-94页
     ·效率改进带来的优势和待完善之处第94-95页
   ·综合实验对比与结果分析第95-105页
     ·模型Bunny的重建实验第96-101页
     ·模型Dragon的重建实验第101-104页
     ·四种算法的综合对比与结果分析第104-105页
   ·本章小结第105-106页
第六章 点云曲面重建原型系统的设计与实现第106-112页
   ·运行环境第106页
   ·开发历史第106-107页
   ·系统模块结构第107-108页
   ·核心算法第108页
   ·运行实例第108-111页
   ·本章小结第111-112页
第七章 应用前景第112-116页
第八章 全文总结与展望第116-118页
参考文献第118-123页
致谢第123-124页

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