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误差可控的特征感知细分曲面拟合

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究内容和主要贡献第10-11页
    1.3 章节安排第11-13页
第二章 细分曲面拟合技术第13-27页
    2.1 常见的曲面表示方式第13-15页
    2.2 常见的细分模式第15-19页
        2.2.1 Catmull-Clark细分模式第15-16页
        2.2.2 Loop细分模式第16-18页
        2.2.3 蝴蝶细分第18-19页
        2.2.4 3~(1/2)细分模式第19页
    2.3 Loop细分的评估技术第19-23页
    2.4 典型的曲面拟合技术第23-26页
        2.4.1 基于网格简化的细分曲面拟合技术第25-26页
        2.4.2 基于特征抽取的细分曲面拟合技术第26页
    2.5 小结第26-27页
第三章 基于脊线和脐点特征的基网格构造第27-44页
    3.1 离散微分几何属性的估计第27-29页
    3.2 基于微分几何的特征抽取第29-35页
        3.2.1 脊线和脐点的几何特征第30-32页
        3.2.2 脊线和脐点的抽取第32-34页
        3.2.3 特征过滤和采样第34-35页
    3.3 基网格的构造第35-43页
        3.3.1 Voronoi图的定义和性质第36页
        3.3.2 距离变换算法第36-37页
        3.3.3 测地距离地的估计第37-41页
        3.3.4 基于测地距离变换的基网格构造第41-43页
    3.4 小结第43-44页
第四章 误差可控的特征感知细分曲面拟合第44-57页
    4.1 算法概述第44-45页
    4.2 Loop细分曲面拟合第45-51页
        4.2.1 拟合曲面控制网格的计算第45-48页
        4.2.2 误差控制第48-50页
        4.2.3 自适应局部细分第50-51页
    4.3 实验结果及分析第51-56页
        4.3.1 实验结果第51-55页
        4.3.2 实验结果对比第55-56页
    4.4 小结第56-57页
第五章 实验平台以及实验细节第57-61页
    5.1 实验平台第57-58页
    5.2 算法实现伪代码第58-59页
    5.3 控制网格计算的收敛性验证以及参数讨论第59-60页
    5.4 小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 本文工作总结第61页
    6.2 未来工作展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-69页
附件第69页

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