| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 模型骨架提取简介 | 第11-12页 |
| 1.2 模型骨架提取的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 研究现状分析 | 第14页 |
| 1.3 论文主要工作与内容安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 点云模型及曲线骨架相关概念 | 第17-29页 |
| 2.1 常见三维模型表示方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 多边形网格表示方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 体素表示方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 点云表示方法 | 第19-20页 |
| 2.2 模型曲线骨架的概念 | 第20-22页 |
| 2.3 曲线骨架的性质和要求 | 第22-28页 |
| 2.3.1 描述性及算法性要求 | 第23-24页 |
| 2.3.2 拓扑维持性 | 第24-25页 |
| 2.3.3 度量性要求 | 第25页 |
| 2.3.4 可靠性 | 第25-27页 |
| 2.3.5 计算效率 | 第27-28页 |
| 2.3.6 提取曲线骨架的要求小节 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 常见曲线骨架提取方法综述 | 第29-37页 |
| 3.1 体方法 | 第29-31页 |
| 3.1.1 体素细化(Voxel Thinning)法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 距离场(Distance Field)法 | 第30-31页 |
| 3.2 几何方法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 Voronoi图方法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 Reeb图方法 | 第33-35页 |
| 3.2.3 其他几何方法 | 第35页 |
| 3.3 针对点云数据的骨架提取方法 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于空间中轴和图收缩的骨架提取算法 | 第37-50页 |
| 4.1 算法概述 | 第37-38页 |
| 4.2 基于八叉树分割的点云化简 | 第38页 |
| 4.3 基于空间中轴的细分支区域初始骨架提取 | 第38-42页 |
| 4.3.1 构造局部空间中轴 | 第39-40页 |
| 4.3.2 构造调整函数 | 第40-41页 |
| 4.3.3 细分支区域初始骨架 | 第41-42页 |
| 4.4 基于图收缩的连通区域骨架提取 | 第42-48页 |
| 4.4.1 构建八叉树有向图 | 第42-44页 |
| 4.4.2 八叉树有向图收缩 | 第44-47页 |
| 4.4.3 连通区域初始骨架 | 第47-48页 |
| 4.5 中心性调整 | 第48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 实验与对比 | 第50-60页 |
| 5.1 输入数据集及实验平台 | 第50-51页 |
| 5.2 测试不同特征数据集 | 第51-54页 |
| 5.3 与传统骨架提取算法比较 | 第54-57页 |
| 5.4 与最近骨架提取算法比较 | 第57-59页 |
| 5.4.1 与基于拉普拉斯算子收缩方法的对比 | 第57-58页 |
| 5.4.2 与ROSA方法的对比 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 主要工作和不足 | 第60页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |