首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

离散点云的简化及三角网格曲面重构

提要第1-7页
第1章 绪论第7-11页
   ·引言第7-8页
   ·选题背景及意义第8-10页
   ·本文研究内容及结构第10-11页
第2章 预备知识第11-16页
   ·邻域类型及其定义第11-12页
   ·离散点的法矢计算第12-14页
     ·法矢的计算方法第12-13页
     ·法矢方向的调整第13-14页
   ·离散点的曲率计算第14-16页
第3章 点云简化第16-33页
   ·对现有的点云简化方法研究和分析第16-19页
     ·聚类分析方法第16-18页
     ·其它简化方法第18-19页
   ·基于 K-nearest neighbors 的点云简化方法第19-33页
     ·离散点云拓扑关系的建立第19-25页
     ·基于 K 邻域平均距离的简化算法第25-28页
     ·基于 K-nearest neighbors 的平均点的简化算法第28-29页
     ·基于 K 邻域密度的离散点云简化算法第29-31页
     ·本章算法的主要类第31-32页
     ·小结第32-33页
第4章 三角网格曲面重构第33-44页
   ·三角化网格曲面重构的概念及研究意义第33页
   ·对现有的三角化方法进行研究和分析第33-37页
     ·基于 Delaunay 的三角化方法第34-36页
     ·增量扩散法第36-37页
   ·三角网格的优化第37-39页
     ·保持拓扑结构不变的三角网格模型优化调整算法第37-38页
     ·允许局部拓扑结构改变的三角网格模型优化调整算法第38页
     ·没有拓扑结构限制的三角网格模型优化调整算法第38-39页
   ·基本概念及数据结构第39-41页
     ·本算法中涉及的一些概念第39页
     ·算法数据结构第39-41页
   ·三角网格重构算法的实现第41-44页
     ·初始三角形的确立第41页
     ·最优顶点的选取第41-42页
     ·三角化主过程第42页
     ·实验结果与分析第42-44页
第5章 总结与展望第44-46页
   ·工作总结第44-45页
   ·未来工作展望第45-46页
参考文献第46-50页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第50-51页
致谢第51-52页
摘要第52-55页
Abstract第55-57页

论文共57页,点击 下载论文
上一篇:基于密度的分布式聚类算法的隐私保护研究
下一篇:基于点云数据的人体头发的三维重建