散乱点云的网格重构算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 曲面重建方法概述 | 第14-21页 |
| ·问题描述 | 第14-15页 |
| ·参数曲面和网格曲面 | 第15-16页 |
| ·网格曲面重建方法 | 第16-20页 |
| ·近似法 | 第16-17页 |
| ·插值法 | 第17-19页 |
| ·近似法与插值法的比较 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 散乱点云数据的空间三角化 | 第21-37页 |
| ·三角化方法分类 | 第21-22页 |
| ·按剖分对象分类 | 第21页 |
| ·按算法原理分类 | 第21-22页 |
| ·三角网格剖分综述 | 第22-26页 |
| ·经典Delaunay 三角化算法 | 第23-25页 |
| ·散乱点集的三角剖分 | 第25-26页 |
| ·3D 散乱点集的空间三角剖分 | 第26-35页 |
| ·基本定义与数据结构 | 第27-28页 |
| ·三角网格初始化 | 第28-30页 |
| ·三角网格扩展 | 第30-34页 |
| ·剖分主过程与实例分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 径向基函数多变量插值 | 第37-46页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·径向基函数插值 | 第37-38页 |
| ·正则化方法求解 | 第38-43页 |
| ·正则化问题 | 第38-39页 |
| ·问题的解 | 第39-42页 |
| ·解的完整形式 | 第42页 |
| ·矩阵A 可逆的条件 | 第42-43页 |
| ·常用的径向基函数 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于RBF 神经网络的曲面重构 | 第46-61页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·RBF 神经网络 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络和RBF 神经网络 | 第47页 |
| ·RBF 神经网络的工作原理和结构 | 第47-48页 |
| ·用RBF 神经网络重构三维网格表面 | 第48-59页 |
| ·重构方法过程描述 | 第48页 |
| ·点云数据的归一化处理 | 第48-49页 |
| ·特征线的提取与分割 | 第49-50页 |
| ·基于八叉树的空间分割 | 第50-56页 |
| ·RBF 神经网络的训练学习方法 | 第56-58页 |
| ·RBF 算法说明 | 第58-59页 |
| ·算法结果分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 结论 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 附录A 算法核心数据结构 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73页 |
