| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·三维模型分割概述 | 第8页 |
| ·三维模型分割的发展 | 第8-9页 |
| ·三维模型分割的分类 | 第9-12页 |
| ·分水岭算法 | 第10页 |
| ·基于拓扑信息的分割 | 第10-11页 |
| ·基于体素分解的分割 | 第11-12页 |
| ·基于模糊聚类的层次分割 | 第12页 |
| ·三维模型分割的应用 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 视觉认知心理学 | 第16-22页 |
| ·视觉认知心理学的研究 | 第16-17页 |
| ·三维物体的视觉认知 | 第17-20页 |
| ·Marr 的3-D 方法 | 第17-18页 |
| ·有翼边缘方法 | 第18-20页 |
| ·广义圆柱体方法 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 三维模型语义分割 | 第22-34页 |
| ·基于边界边的语义分割方法 | 第23-24页 |
| ·基于区域的语义分割方法 | 第24-26页 |
| ·三维模型语义分割的分水岭算法 | 第26-31页 |
| ·曲率计算 | 第27-28页 |
| ·初始化标记 | 第28页 |
| ·梯度下降 | 第28-29页 |
| ·区域合并 | 第29页 |
| ·边与三角形区域信息的生成 | 第29-30页 |
| ·分水岭算法的优缺点分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-34页 |
| 第4章 极小值规则与捷径规则 | 第34-42页 |
| ·极小值规则 | 第34-38页 |
| ·捷径规则 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于骨架提取和特征点的三维模型语义分割算法 | 第42-56页 |
| ·文献[3]中的3D 捷径规则指导下的网格分割算法 | 第42-48页 |
| ·提取三维模型的核心骨架 | 第42-44页 |
| ·骨架分支排序 | 第44-45页 |
| ·定义分割关键点 | 第45-47页 |
| ·确定分割边界 | 第47-48页 |
| ·分析文献[3]中算法的不足 | 第48-49页 |
| ·基于骨架提取和特征点的语义分割算法 | 第49-54页 |
| ·提取模型线性骨架 | 第49-52页 |
| ·确定关键点 | 第52页 |
| ·确定分割边界 | 第52-53页 |
| ·本文算法的优缺点 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 实验结果及讨论 | 第56-60页 |
| ·实验环境 | 第56页 |
| ·实验过程与结果 | 第56-58页 |
| ·讨论 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |