| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstact | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·科学计算可视化简介 | 第7-10页 |
| ·三维数据的获取 | 第7页 |
| ·三维激光扫描仪 | 第7-9页 |
| ·三维数据绘制算法分类 | 第9-10页 |
| ·曲面造型技术 | 第10-12页 |
| ·曲面造型的基本知识 | 第10页 |
| ·曲面造型技术的分类介绍 | 第10-12页 |
| ·曲面重建及光顺的概念及研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文范围 | 第13页 |
| ·主要工作 | 第13-14页 |
| ·内容组织 | 第14-15页 |
| 第二章 曲面重建及光顺技术 | 第15-33页 |
| ·三角网格曲面重建方法 | 第15-26页 |
| ·零集法 | 第15-17页 |
| ·α-shape 法 | 第17-18页 |
| ·基于Voronoi 法的基本定义和基础理论 | 第18-23页 |
| ·Voronoi 图和Delaunay 三角化 | 第18-20页 |
| ·Power 图和规则三角化 | 第20页 |
| ·中轴 | 第20-21页 |
| ·采样条件 | 第21-22页 |
| ·极点 | 第22页 |
| ·限制Voronoi 图和限制Delaunay 三角化 | 第22-23页 |
| ·Crust 算法 | 第23-24页 |
| ·三类算法的深入分析讨论 | 第24-26页 |
| ·时间复杂度 | 第25页 |
| ·算法的特点及适用范围 | 第25-26页 |
| ·隐式曲面重建方法 | 第26-27页 |
| ·变形曲面重建方法 | 第27-28页 |
| ·参数曲面重建方法 | 第28-29页 |
| ·B 样条曲面 | 第28页 |
| ·NURBS 曲面 | 第28-29页 |
| ·神经网络方法 | 第29页 |
| ·细分曲面重建方法 | 第29-30页 |
| ·曲面光顺技术 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 空间散乱点快速曲面重建的研究 | 第33-49页 |
| ·Cocone 算法 | 第33-35页 |
| ·Power Crust 算法 | 第35-38页 |
| ·基于Power Crust 的快速曲面重建算法 | 第38-48页 |
| ·快速算法研究 | 第38-43页 |
| ·快速算法的深入分析 | 第38-39页 |
| ·不均匀降采样算法原理 | 第39-40页 |
| ·降采样带来的问题 | 第40-41页 |
| ·边界检测算法 | 第41-43页 |
| ·算法详细描述 | 第43-44页 |
| ·算法输出结果及分析 | 第44-48页 |
| ·算法执行时间 | 第44-47页 |
| ·曲面重建效果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 特征保持的曲面光顺技术研究 | 第49-59页 |
| ·各种光顺算法概述 | 第49-52页 |
| ·符号约定 | 第49页 |
| ·基于滤波原理的曲面光顺 | 第49-52页 |
| ·基于Laplacian 光顺算子的光顺算法 | 第50页 |
| ·面片法向均值滤波算法 | 第50-51页 |
| ·加权均值滤波算法 | 第51-52页 |
| ·基于顶点预测的光顺算法 | 第52页 |
| ·特征保持的混合曲面光顺方法 | 第52-55页 |
| ·网格顶点分类加权处理 | 第52-53页 |
| ·网格顶点更新处理 | 第53-54页 |
| ·算法描述 | 第54页 |
| ·误差分析 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·光顺效果图 | 第55-56页 |
| ·光顺效果及时间分析 | 第56-57页 |
| ·光顺误差分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与未来工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |