基于显著点的三维网格分割算法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 三维网格分割研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 三维网格分割算法研究现状 | 第8-12页 |
| 1.3 本文研究主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 三维网格模型显著点的提取 | 第14-30页 |
| 2.1 三维网格模型预处理 | 第14-20页 |
| 2.1.1 网格模型输入数据 | 第14-15页 |
| 2.1.2 模型显示技术简介 | 第15-17页 |
| 2.1.3 基于MFC的OpenGL编程 | 第17-20页 |
| 2.2 图的构建与单源点最短路径算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 三维网格图形图的构建 | 第20-21页 |
| 2.2.2 网格图形单源点最短路径算法 | 第21-24页 |
| 2.3 凸出函数与显著点提取 | 第24-27页 |
| 2.3.1 凸出函数 | 第24-25页 |
| 2.3.2 显著点提取 | 第25-27页 |
| 2.4 显著点聚类分组 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 面向局部凸起的分割算法 | 第30-38页 |
| 3.1 面向局部凸起的分割算法步骤 | 第30页 |
| 3.2 中心估计算法提取中心点群 | 第30-33页 |
| 3.2.1 中心估计算法 | 第30-33页 |
| 3.2.2 中心估计算法分析 | 第33页 |
| 3.3 分割边界检测 | 第33-35页 |
| 3.4 分割边界细化 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 引入先验条件的K均值聚类分割 | 第38-48页 |
| 4.1 K均值聚类分割问题定义 | 第38-40页 |
| 4.1.1 算法相关问题定义 | 第38-40页 |
| 4.1.2 K-means聚类算法 | 第40页 |
| 4.2 三维网格模型显著点提取与预分割 | 第40-44页 |
| 4.2.1 三维网格模型显著点提取 | 第40-41页 |
| 4.2.2 求取面片间测地距离算法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 三维网格模型预分割 | 第42-44页 |
| 4.3 三维网格模型后分割 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
