基于RBF的点云数据三维重建技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·逆向工程和曲面重建技术 | 第10-17页 |
| ·逆向工程 | 第10页 |
| ·点云数据获取 | 第10-11页 |
| ·点云数据处理 | 第11-12页 |
| ·曲面重建基本概念和相关技术 | 第12-17页 |
| ·隐函数曲面重建的发展现状 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 径向基函数多变量插值 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·径向基函数插值 | 第20-21页 |
| ·正则化方法求解 | 第21-27页 |
| ·正则化问题 | 第21-22页 |
| ·问题的解 | 第22-25页 |
| ·解得完整形式 | 第25-26页 |
| ·矩阵A可逆的条件 | 第26-27页 |
| ·常用的径向基函数 | 第27-31页 |
| 第三章 基于八叉树分割的RBF重建方法 | 第31-50页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·数据预处理 | 第31-38页 |
| ·离面约束点的构造 | 第31-35页 |
| ·建立八叉树分割的拓扑结构 | 第35-38页 |
| ·点云数据的径向基函数拟合 | 第38-46页 |
| ·插值与逼近问题 | 第38-40页 |
| ·Multi-order径向基函数 | 第40-45页 |
| ·方程组求解 | 第45-46页 |
| ·重建算法与结果 | 第46-48页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·算法分析 | 第47页 |
| ·重建结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 智能算法在径向基函数插值中的应用 | 第50-61页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·遗传算法 | 第50-52页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第50-51页 |
| ·微种群遗传算法 | 第51-52页 |
| ·RBF神经网络 | 第52-58页 |
| ·Gauss基函数 | 第52-53页 |
| ·RBF神经网络基本原理 | 第53-54页 |
| ·RBF神经网络的学习 | 第54-56页 |
| ·数值试验 | 第56-58页 |
| ·推广到隐式曲面重建 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 曲面绘制 | 第61-66页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·等值面生成与绘制 | 第61-64页 |
| ·Marching Cube算法 | 第62页 |
| ·Marching Tetrahedra算法 | 第62-63页 |
| ·其他方法 | 第63-64页 |
| ·体绘制 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·全文工作总结 | 第66-67页 |
| ·今后研究工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间完成论文情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
