| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 点云数据重构三角网格模型及特征修复 | 第17-26页 |
| 2.1 点云数据重构三角网格模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 点云的Delaunay三角网高效合成算法 | 第17-20页 |
| 2.1.2 点云重构方法描述 | 第20-21页 |
| 2.2 三角网格模型特征修复调整算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 几种传统网格光顺方法简介 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于能量最小化的网格优化算法 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于自适应的网格细分方法 | 第26-47页 |
| 3.1 控制网格的细分 | 第26-34页 |
| 3.1.1 Doo-Sabin细分 | 第27-29页 |
| 3.1.2 Modified Butterfly细分 | 第29-31页 |
| 3.1.3 Loop细分 | 第31-34页 |
| 3.2 基于自适应Loop的网格细分方法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 网格细分自适应策略 | 第34-38页 |
| 3.2.2 算法原理及其实现 | 第38-40页 |
| 3.3 三角形网格法向量所在区域确定 | 第40-41页 |
| 3.4 边界采样技术 | 第41-42页 |
| 3.5 基于边界采样的曲面裂缝处理 | 第42-43页 |
| 3.6 细分误差计算方法 | 第43-44页 |
| 3.7 细分网格的优化 | 第44-45页 |
| 3.8 细分网格优化实例 | 第45-46页 |
| 3.9 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 自适应细分算法的实例测试 | 第47-53页 |
| 4.1 算法实例测试环境说明 | 第47页 |
| 4.2 自适应网格生成算例 | 第47-49页 |
| 4.3 实例参数数据 | 第49-53页 |
| 结论与展望 | 第53-54页 |
| 1. 结论 | 第53页 |
| 2. 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |