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体绘制的最佳视点选择

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-11页
Content第11-13页
第1章 绪论第13-18页
   ·研究背景和意义第13-14页
   ·研究现状和发展趋势第14-15页
     ·体绘制的研究现状和发展趋势第14-15页
     ·体绘制视点选择的研究现状第15页
   ·论文的主要研究内容和组织结构第15-18页
第2章 基于OpenGL 的3D 纹理映射体绘制第18-29页
   ·引言第18页
   ·基于3D 纹理映射的体绘制技术第18-22页
     ·绘制流程第18-19页
     ·分类处理第19-20页
     ·明暗处理第20-22页
     ·纹理体数据的绘制第22页
   ·基于OpenGL 的体绘制实现第22-25页
     ·3D 纹理的定义第22-23页
     ·纹理映射与融合第23-24页
     ·视点转换功能的实现第24页
     ·基于图像管线的视图提取技术第24-25页
   ·体绘制实例分析第25-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 基于信息熵的视点评价方法研究第29-39页
   ·引言第29页
   ·体绘制的视点熵评价方法综述第29-33页
     ·基于特征驱动的视点熵第29-30页
     ·基于体素可见性的视点熵第30-31页
     ·基于可见性及曲率特征的视点熵第31-32页
     ·基于结构和细节特征的视点熵第32-33页
   ·一种新的视点熵评价函数第33-35页
   ·基于信息熵的感兴趣区域提取第35-36页
   ·实验测试第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 基于边缘检测的视点评价方法研究第39-51页
   ·引言第39页
   ·体绘制投影图像的边缘检测第39-45页
     ·一阶微分检测算子第39-41页
     ·二阶微分检测算子第41-42页
     ·Canny 边缘检测算法第42-44页
     ·阈值的自适应确定第44页
     ·检测效果比较第44-45页
   ·基于边缘检测的视点评价第45-48页
   ·实验测试第48-49页
   ·本章小结第49-51页
第5章 基于智能优化算法的体绘制最佳视点选择第51-65页
   ·引言第51页
   ·体绘制视点选择用到的几种智能算法第51-56页
     ·PSO 算法第52-53页
     ·NM-PSO 结合算法第53-54页
     ·SFLA第54-56页
   ·候选视点集编码第56页
   ·适应度函数的构建第56-57页
   ·基于NM-PSO 的最佳视点选择实施方法第57-58页
   ·基于SFLA 的最佳视点选择实施方法第58-59页
   ·基于PSO、NM-PSO、SFLA 的视点选择性能分析第59-64页
   ·本章小结第64-65页
结论与展望第65-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士研究生期间已发表的论文第71-73页
致谢第73-74页
大摘要第74-75页

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