| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 图像线刻画概述 | 第11-12页 |
| 1.2 3D打印技术 | 第12-13页 |
| 1.3 章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第15-28页 |
| 2.1 边缘检测 | 第15-17页 |
| 2.2 向量场可视化 | 第17-21页 |
| 2.3 TSP艺术 | 第21-24页 |
| 2.4 基于Lloyd迭代的线刻画 | 第24-25页 |
| 2.5 3D打印技术 | 第25-28页 |
| 第三章 背景知识 | 第28-36页 |
| 3.1 Voronoi图及其构建 | 第28-29页 |
| 3.1.1 Voronoi图的定义 | 第28页 |
| 3.1.2 Delaunay三角网和Voronoi图的构建 | 第28-29页 |
| 3.2 带权voronoi点刻画 | 第29-33页 |
| 3.4 图像分割 | 第33-34页 |
| 3.5 道格拉斯-普克算法 | 第34-36页 |
| 第四章 针对3D打印的图像线刻画生成方法 | 第36-51页 |
| 4.1 基于图像分割的特征提取 | 第36-38页 |
| 4.2 生成保持图像特征的点刻画 | 第38-41页 |
| 4.2.1 点的数量 | 第38-40页 |
| 4.2.2 保边界Lloyd迭代与边界重采样 | 第40-41页 |
| 4.3 构造线刻画 | 第41-45页 |
| 4.3.1 TSP算法生成线画 | 第42-43页 |
| 4.3.2 线画结果优化 | 第43-45页 |
| 4.4 图像线画的3D打印 | 第45-46页 |
| 4.5 本文方法的总结与探讨 | 第46-51页 |
| 4.5.1 本文的算法流程 | 第46-49页 |
| 4.5.2 密度函数的选取 | 第49页 |
| 4.5.3 采用CLKH算法连接特征线 | 第49-51页 |
| 第五章 实验结果 | 第51-58页 |
| 5.1 本文方法的结果分析 | 第51-54页 |
| 5.2 本文方法的对比分析 | 第54-57页 |
| 5.3 本章总结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-62页 |
| 6.1 文章总结 | 第58-60页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |