三维多媒体流网格数据压缩技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关工作 | 第16-28页 |
| ·对单帧网格的压缩 | 第16-21页 |
| ·顶点删除法 | 第16-17页 |
| ·边折叠 | 第17-18页 |
| ·三角形折叠 | 第18-20页 |
| ·基于n边形折叠的网格压缩简化算法 | 第20-21页 |
| ·对多帧网格合并的压缩 | 第21-27页 |
| ·基于小波变换的三维网格流数据压缩 | 第22-24页 |
| ·基于主成分分析(PCA)的网格流数据压缩 | 第24-26页 |
| ·几何方法 | 第26页 |
| ·基于DCT预测的方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 背景知识与问题定义 | 第28-32页 |
| ·简单三维网格模型 | 第28页 |
| ·K-MEANS聚类算法 | 第28-31页 |
| ·问题定义 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 网格流数据压缩前的预处理 | 第32-38页 |
| ·顶点标号匹配问题 | 第32-33页 |
| ·ICP算法简介 | 第33-35页 |
| ·基于ICP算法的顶点标号匹配 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 网格流数据的二重聚类方法 | 第38-52页 |
| ·基于K-MEANS的横向聚类方法 | 第38-40页 |
| ·基于局部坐标框架的纵向聚类方法 | 第40-51页 |
| ·种子三角形的选择 | 第40-41页 |
| ·局部坐标框架构建 | 第41-45页 |
| ·基于LCF的纵向聚类 | 第45-49页 |
| ·优化的种子选取方法 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 基于过滤思想的网格流数据压缩算法 | 第52-60页 |
| ·网格流数据的结构分析 | 第52-53页 |
| ·算法流程 | 第53-57页 |
| ·数据还原 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 实验与分析 | 第60-70页 |
| ·实验设置 | 第60-61页 |
| ·基于ICP算法的点匹配的实验与分析 | 第61-63页 |
| ·基于K-MEANS的横向聚类实验与分析 | 第63-64页 |
| ·基于LCF的纵向聚类的实验与分析 | 第64-66页 |
| ·过滤压缩算法的实验与分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第8章 结束语 | 第70-72页 |
| ·本文总结 | 第70-71页 |
| ·工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第78页 |
