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实时图形处理关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-28页
   ·图形处理系统第10-14页
     ·计算机中的图形处理系统第10-13页
     ·流计算模型第13-14页
     ·互联网中的图形处理系统第14页
   ·几何模型第14-17页
     ·二维折线模型第15-16页
     ·三角网格模型第16-17页
     ·点模型第17页
   ·实时图形处理第17-22页
     ·几何压缩第18-21页
     ·与GPU 相适应的图形数据结构第21-22页
   ·信息论和熵编码第22-25页
     ·Huffman 编码第23-24页
     ·算术编码第24-25页
   ·本文主要工作与内容安排第25-28页
第二章 单纯复形与矢量地图的多尺度表示第28-46页
   ·基本概念与理论第28-32页
     ·矢量地图及其分辨率第29页
     ·子分集合简化第29-30页
     ·单纯形与单纯复形第30-31页
     ·矢量地图的渐进式传输第31-32页
   ·相关工作第32-35页
     ·矢量地图的传输第32-33页
     ·多段线简化第33-34页
     ·地图对象的选择第34-35页
   ·矢量地图渐进式传输的C/S 结构第35页
   ·矢量地图的多尺度表示第35-42页
     ·计算最简多段线第37-39页
     ·多尺度地图的数据结构第39-40页
     ·拓扑不一致的简化第40页
     ·基于Reactive-tree 的选择第40-42页
   ·实验结果第42-44页
     ·多段线简化效果第42-43页
     ·子分集合的多分辨率表示第43-44页
   ·本章小结第44-46页
第三章 三角网格压缩第46-82页
   ·三角网格第46-49页
   ·理论基础第49-55页
     ·图论中的三角网格第49-52页
       ·图的概念第50-51页
       ·图的编码第51-52页
     ·多边形的三角剖分第52-53页
     ·平面点集的三角剖分第53-55页
   ·三角网格的表示第55-81页
     ·单分辨率网格压缩第56-68页
       ·广义三角形带第56-59页
       ·拓扑手术第59-60页
       ·基于区域增长的压缩第60-67页
       ·算法比较第67-68页
     ·几何编码第68-75页
       ·量化第69-70页
       ·预测编码第70-73页
       ·谱方法第73页
       ·其它属性编码第73-75页
     ·三角网格的多分辨率表示与渐进式传输第75-81页
       ·基于增量简化的多分辨率表示第76-79页
       ·基于顶点聚合的多分辨率表示第79-80页
       ·重采样方法第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第四章 基于扇形带的单分辨率三角网格表示第82-88页
   ·三角扇形第82-83页
   ·构造扇形带第83-85页
   ·压缩率第85-87页
   ·实验结果与结论第87页
   ·本章小结第87-88页
第五章 基于广义三角形带的单分辨率三角网格表示第88-98页
   ·算法概述第88-89页
   ·构造广义三角形带第89-92页
   ·广义三角形带的编解码第92-94页
   ·缓冲区的长度第94页
   ·几何信息的压缩第94-96页
   ·实验结果与结论第96页
   ·本章小结第96-98页
第六章 基于Hamiltonian 三角剖分的多分辨率三角网格表示第98-112页
   ·Hamiltonian 三角剖分的性质第100-101页
   ·算法概述第101-102页
   ·边收缩的距离策略第102-103页
   ·离散多分辨率表示与渐进式传输第103-108页
   ·简化质量控制第108-110页
   ·实验结果与结论第110-111页
   ·本章小结第111-112页
第七章 点模型及其表示方法第112-140页
   ·点模型第113-117页
     ·定义第114页
     ·法向量第114-115页
     ·处理流程与相关工作第115-117页
   ·点集的插值与逼近第117-121页
     ·Voronoi 技术第117-118页
     ·径向基函数第118-119页
     ·最小二乘拟合第119-120页
     ·移动最小二乘法第120-121页
   ·局部曲面分析第121-123页
     ·协方差分析第121页
     ·曲面的法线及其方向第121-122页
     ·曲面的曲率第122-123页
   ·点模型的数据结构第123-129页
     ·群集第123-124页
     ·八叉树第124-127页
     ·KD-树第127-129页
   ·基于KD-树的点模型表示方法第129-139页
     ·各向异性的量化第129-130页
     ·KD-树的构造第130-136页
       ·空间分割第130-133页
       ·KD-树编码第133-134页
       ·计算可见面编码第134-135页
       ·绘制细节控制第135-136页
     ·序列化第136-137页
     ·点与多边形混合表示第137-138页
     ·实验结果第138-139页
   ·本章小结第139-140页
第八章 结论与未来工作第140-144页
   ·基于点的几何造型方法第141-142页
   ·破坏模型第142-144页
致谢第144-146页
参考文献第146-158页
攻读博士学位期间发表的论文著作及完成的科研项目第158-159页

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