| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 点云简化国内外现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 网格重构国内外现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 网格光顺国内外现状 | 第11页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 三维散乱点云的空间搜索算法 | 第13-19页 |
| 2.1 点云数据的获取 | 第13页 |
| 2.2 点云空间搜索算法分析 | 第13-17页 |
| 2.2.1 K-D树法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 八叉树法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 包围盒法 | 第16-17页 |
| 2.3 本文空间索引的建立 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 点云数据简化 | 第19-35页 |
| 3.1 简化算法概述 | 第19-20页 |
| 3.2 保特征的点云简化算法 | 第20-29页 |
| 3.2.1 点云数据特征点提取 | 第21-26页 |
| 3.2.2 非特征点简化算法 | 第26-29页 |
| 3.3 仿真分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 特征点检测仿真 | 第29-32页 |
| 3.3.2 点云简化仿真 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 点云数据三角网格重建 | 第35-45页 |
| 4.1 点云三角化基本概念 | 第35-39页 |
| 4.1.1 平面三角剖分 | 第35-36页 |
| 4.1.2 空间三角剖分 | 第36-37页 |
| 4.1.3 Delaunay三角网生成方法 | 第37-39页 |
| 4.2 一种基于空间自适应外接球的Delaunay三角网格重构算法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 构造种子三角形 | 第39-40页 |
| 4.2.2 自适应空间外接球策略 | 第40-41页 |
| 4.3 仿真分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 网格模型优化 | 第45-54页 |
| 5.1 三角网格光顺算法 | 第45-49页 |
| 5.1.1 拉普拉斯光顺算法 | 第45-46页 |
| 5.1.2 能量最小化方法 | 第46-47页 |
| 5.1.3 平均曲率流算法 | 第47-48页 |
| 5.1.4 λ/μ方法 | 第48页 |
| 5.1.5 双边滤波算法 | 第48-49页 |
| 5.2 保持模型特征的网格光顺算法 | 第49-51页 |
| 5.2.1 顶点的法矢 | 第49-50页 |
| 5.2.2 二阶邻域三角形预测顶点 | 第50页 |
| 5.2.3 预测顶点调整 | 第50-51页 |
| 5.2.4 优化网格顶点 | 第51页 |
| 5.2.5 误差分析 | 第51页 |
| 5.3 仿真分析 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |