| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·三维模型的表面表示 | 第9-11页 |
| ·基于点的图形学发展及现状 | 第11-14页 |
| ·基于点技术的基本内容 | 第14-16页 |
| ·文章主要研究内容及章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 点模型的数字几何分析 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·局部曲面特性分析 | 第17-21页 |
| ·k近邻(K-nearest Neighbors) | 第18页 |
| ·协方差分析 | 第18-19页 |
| ·局部采样密度 | 第19-21页 |
| ·K近邻快速搜索算法 | 第21-26页 |
| ·栅格化 | 第21-22页 |
| ·栅格边长范围确定 | 第22-23页 |
| ·二次分割栅格边长确定 | 第23-24页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·数值实验 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于点的不规则物体建模与神经网络相关知识 | 第27-36页 |
| ·基于点的不规则物体建模技术 | 第27-31页 |
| ·自然景象特点及模拟的难点 | 第27-28页 |
| ·不规则物体建模方法及研究现状 | 第28-31页 |
| ·人工神经网络相关知识 | 第31-35页 |
| ·人工神经网络基本特征 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的基本功能 | 第32-33页 |
| ·发展简述 | 第33页 |
| ·神经网络模型 | 第33-34页 |
| ·神经网络工作与学习方式 | 第34页 |
| ·应用领域 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于RBF神经网络的散乱点曲面重构 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·RBF神经网络 | 第38-41页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第38-41页 |
| ·利用RBF神经网络进行曲面重构 | 第41页 |
| ·RBF混合训练方法 | 第41-43页 |
| ·仿真实验 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 一种基于粒子和纹理绘制火焰快速模拟 | 第46-53页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·粒子的初始位置改进 | 第46-47页 |
| ·火焰运动分析及简化 | 第47-49页 |
| ·漩涡动态运动场 | 第48-49页 |
| ·漩涡动态运动场区域确定 | 第49页 |
| ·火焰粒子的运动 | 第49-50页 |
| ·火焰绘制 | 第50-51页 |
| ·仿真效果及性能评价 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 1. 全文工作总结 | 第53-54页 |
| 2. 工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |