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大规模点云模型几何造型技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 绪论第13-36页
   ·课题背景第13-16页
     ·三维几何模型的表现形式第13-14页
     ·点云模型研究内容及面临的挑战第14-16页
   ·相关研究第16-33页
     ·点云模型预处理技术第16-20页
     ·点云模型表示第20-24页
     ·点云模型渲染第24-27页
     ·点云模型编辑和几何造型技术第27-33页
   ·论文主要研究内容第33-36页
第2章 自适应分片点云模型简化第36-54页
   ·引言第36页
   ·相关研究第36-38页
   ·问题的提出第38-40页
     ·自适应层次空间分割简化及其缺陷第38-39页
     ·算法概述第39-40页
   ·几何误差度量第40-43页
     ·平面几何近似误差度量-L~(2,1)第40-41页
     ·层次空间分割误差度量第41-42页
     ·简化结果的误差度量第42-43页
   ·两阶段简化算法第43-46页
     ·第一阶段——分片平面近似第43-45页
     ·第二阶段——自适应层次空间分割第45-46页
   ·算法复杂度分析第46-47页
   ·实验结果及讨论第47-52页
     ·与其它点云模型简化方法对比第50-51页
     ·与网格简化方法对比第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第3章 多分辨率层次点云模型分解第54-69页
   ·引言第54-55页
   ·相关研究第55-56页
   ·问题描述第56-57页
   ·点云模型的多分辨率表示第57-62页
     ·计算OBB第58-59页
     ·构建OBBTree第59-60页
     ·基于OBBTree的几何模型第60-62页
   ·点云模型层次分解第62-65页
     ·边权值计算第62-63页
     ·层次分解算法第63-65页
   ·多分辨率层次分解算法第65-66页
   ·实验结果及讨论第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第4章 点云模型的特征骨架提取第69-84页
   ·引言第69-74页
     ·线骨架提取算法第70-72页
     ·线骨架特性第72-74页
   ·确定初始骨架第74-76页
   ·骨架内推第76-78页
     ·可见反力场第76页
     ·可见反力场的局部极小值第76-77页
     ·骨架光顺第77-78页
   ·算法复杂度分析第78-79页
   ·实验结果及讨论第79-82页
     ·简化率与骨架提取效果的关系第79-80页
     ·实验结果第80-82页
   ·本章小结第82-84页
第5章 点云模型的融合造型第84-100页
   ·引言第84-86页
   ·点云模型融合处理框架第86-87页
   ·两种交互方式第87-91页
     ·黏附融合第87-89页
     ·拼接融合第89-91页
   ·构建融合过渡区域第91-94页
     ·生成隐式曲面第91-92页
     ·提高处理性能第92-94页
   ·融合后处理第94-96页
   ·实验结果及讨论第96-99页
   ·本章小结第99-100页
第6章 骨架驱动的皮肤局部变形第100-115页
   ·引言第100-101页
   ·相关研究第101-103页
   ·建立模型骨架第103-106页
     ·确定骨架关节第103-104页
     ·建立骨架与采样点的对应关系第104-106页
   ·交互方式第106页
   ·变形计算第106-112页
     ·基本假设第106-107页
     ·弹性体力学模型第107页
     ·大变形模态分析第107-110页
     ·无网格求解方法第110-112页
   ·实验结果及讨论第112-114页
   ·本章小结第114-115页
第7章 总结与展望第115-118页
   ·本文工作总结第115-116页
   ·未来工作展望第116-118页
参考文献第118-130页
攻读博士学位期间主要的研究成果第130-131页
致谢第131页

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