带约束的曲面参数化和骨骼提取方法研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-30页 |
| ·背景 | 第10页 |
| ·数字几何模型表示 | 第10-15页 |
| ·网格曲面 | 第12-14页 |
| ·点云曲面 | 第14-15页 |
| ·数字几何处理研究内容 | 第15-24页 |
| ·数据获取 | 第16-20页 |
| ·网格参数化及纹理映射 | 第20-22页 |
| ·点云骨骼提取及曲线重建 | 第22-24页 |
| ·数字几何处理在数字植物中的应用 | 第24-25页 |
| ·数字植物的基本概念 | 第24-25页 |
| ·数字几何处理在数字植物中的应用简介 | 第25页 |
| ·本文主要工作 | 第25-30页 |
| 2 网格参数化和点云骨骼提取研究概述 | 第30-50页 |
| ·网格参数化研究概述 | 第30-39页 |
| ·网格参数化的基本概念 | 第30-31页 |
| ·网格参数化的研究现状 | 第31-34页 |
| ·纹理映射 | 第34-36页 |
| ·约束纹理映射 | 第36-37页 |
| ·网格渐变 | 第37-39页 |
| ·点云骨骼提取研究概述 | 第39-43页 |
| ·点云骨骼提取的基本概念 | 第39-40页 |
| ·点云骨骼提取的研究现状 | 第40-41页 |
| ·曲线重建 | 第41-43页 |
| ·基于实测数据的植物建模研究现状 | 第43-50页 |
| ·基于图像的植物建模 | 第43-45页 |
| ·基于真三维数据的植物建模 | 第45-50页 |
| 3 自适应的约束纹理映射 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·基于调和映射的约束纹理映射 | 第51-53页 |
| ·基于调和映射的参数化方法 | 第51-52页 |
| ·基于调和映射的带约束参数化方法 | 第52-53页 |
| ·权重的自适应选取 | 第53-54页 |
| ·约束项权重的选取 | 第53页 |
| ·边界项权重的选取 | 第53页 |
| ·权重的自适应选取方法 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-59页 |
| ·在网格渐变中的应用 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-62页 |
| 4 基于特征提取的叶片模型纹理映射 | 第62-70页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·叶片模型纹理映射方法 | 第63-66页 |
| ·边界映射构造 | 第63-65页 |
| ·网格参数化 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5 树木点云模型的骨骼提取 | 第70-82页 |
| ·引言 | 第70-72页 |
| ·树木点云模型的骨骼提取方法 | 第72-78页 |
| ·几何收缩 | 第72-73页 |
| ·主要树权点的识别 | 第73-75页 |
| ·全局标量场的计算 | 第75页 |
| ·自适应采样 | 第75-76页 |
| ·图的建立与优化 | 第76-78页 |
| ·后处理 | 第78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 6 复杂带状实体点云数据的曲线重建 | 第82-96页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·带状实体点云数据的曲线重建方法 | 第83-91页 |
| ·各向异性的自适应采样 | 第83-88页 |
| ·基于聚类的非线性区域识别 | 第88页 |
| ·边的优化 | 第88-90页 |
| ·逼近性的提高 | 第90-91页 |
| ·结果分析与讨论 | 第91-94页 |
| ·我们方法的鲁棒性 | 第91-93页 |
| ·与基于细化方法的比较 | 第93页 |
| ·与基于主曲线方法的比较 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 结论 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-114页 |
| 创新点摘要 | 第114-115页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 作者简介 | 第118-120页 |
