| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 基于网格划分的重建算法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于隐函数的重建算法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 基于参数曲面的重建算法 | 第15页 |
| 1.3.4 基于点表示的重建算法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于Possion方程的叶片点云重建算法 | 第18-26页 |
| 2.1 基于Possion方程的表面重建算法 | 第18-19页 |
| 2.2 Possion方程的求解 | 第19-20页 |
| 2.3 表面模型的提取 | 第20-22页 |
| 2.4 创建动态链接库 | 第22-23页 |
| 2.5 叶片点云重建实例 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于八叉树的快速近邻点查找算法 | 第26-40页 |
| 3.1 八叉树空间划分 | 第26-28页 |
| 3.2 半径内近邻点查找 | 第28-29页 |
| 3.3 快速近邻点查找算法 | 第29-38页 |
| 3.3.1 快速近邻点查找算法的提出 | 第29-30页 |
| 3.3.2 相关测试条件 | 第30-34页 |
| 3.3.3 包围盒的建立 | 第34-38页 |
| 3.4 快速近邻点查找实例 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 三维超声C扫点云的重建算法 | 第40-51页 |
| 4.1 三维超声C扫点云的获取 | 第40-41页 |
| 4.2 超声C扫点云的特殊性 | 第41-42页 |
| 4.3 基于点表示的超声C扫点云重建算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 椭圆逼近的特点 | 第42-44页 |
| 4.3.2 椭圆的特征计算 | 第44-46页 |
| 4.4 基于GPU加速的重建模型可视化 | 第46-50页 |
| 4.4.1 GLSL编程 | 第47-49页 |
| 4.4.2 超声C扫点云重建模型可视化的GPU加速过程 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验结果和分析 | 第51-56页 |
| 5.1 超声C扫点云重建实例 | 第51-53页 |
| 5.2 超声C扫点云重建算法的误差分析 | 第53-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第63页 |