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虚拟场景的视点质量评价与绘制优化问题研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-15页
第一章 绪论第15-35页
   ·研究背景与意义第15-20页
     ·引言第15-16页
     ·问题的提出第16-18页
     ·论文研究的意义第18-20页
   ·国内外研究现状第20-31页
     ·视点质量评价方法第20-24页
     ·自动漫游技术第24-25页
     ·网格简化方法第25-29页
     ·图形硬件加速技术第29-31页
   ·本文的研究定位及主要工作第31-33页
     ·本文的研究定位第31页
     ·本文的主要工作第31-33页
   ·论文的组织第33-35页
第二章 虚拟场景的视点质量评价第35-59页
   ·视点质量评价方法概述第35-42页
     ·视点质量含义第35-39页
     ·相关视点质量评价方法分析第39-42页
   ·特征信息加权的视点质量评价方法第42-47页
     ·特征信息度量第42-43页
     ·视点量化描述第43-44页
     ·观察信道模型第44-45页
     ·视点质量度量第45-47页
   ·硬件加速的视点质量计算第47-53页
     ·视点质量计算第47-48页
     ·基于CUDA 的视点质量计算第48-53页
   ·实验结果与分析第53-57页
   ·本章小结第57-59页
第三章 基于视点质量评价的漫游优化第59-75页
   ·基于模糊C-均值聚类算法的视点集选择第60-62页
     ·视点聚类的数据基础第60-61页
     ·视点聚类的目标函数第61页
     ·算法实现第61-62页
   ·基于蚁群优化的最优视点集选择算法第62-68页
     ·蚁群优化算法原理分析第62-63页
     ·视点集优劣的量化表示第63-65页
     ·最优视点集选择的数学模型第65页
     ·算法实现第65-68页
   ·漫游路径的自动生成方法第68-69页
   ·实验结果与分析第69-74页
   ·本章小结第74-75页
第四章 基于视点质量评价的网格简化第75-90页
   ·基本知识第76-78页
     ·基本定义第76-77页
     ·数据结构第77-78页
     ·顶点的二次误差矩阵第78页
   ·基于视点质量评价的网格简化算法第78-85页
     ·三角形折叠的二次误差第79-80页
     ·三角形折叠的视点质量误差第80页
     ·三角形折叠误差及新顶点位置的确定第80-81页
     ·误差更新第81-83页
     ·观察视点的布置第83页
     ·算法流程与累进网格表示第83-85页
   ·实验结果与分析第85-89页
   ·本章小结第89-90页
第五章 虚拟场景中地形与地物的匹配优化第90-112页
   ·相关工作第91-93页
     ·地形与地物匹配方法第91-92页
     ·网格变形技术第92-93页
   ·基于切平面中值坐标的微分域网格变形算法第93-98页
     ·微分域网格变形算法分析第93-96页
     ·基于切平面中值坐标的Laplace 坐标表示第96-98页
   ·微分域网格变形的GPU 加速算法第98-105页
     ·微分域网格变形算法数值解法第98-99页
     ·GPGPU 编程模型第99-100页
     ·基于GPU 的微分域网格变形算法第100-105页
   ·基于微分域网格变形的地形与地物自适应匹配算法第105-109页
     ·三维地形的表达第105-106页
     ·基于微分域网格变形的地形与地物自适应匹配第106-109页
   ·实验结果与分析第109-111页
   ·本章小结第111-112页
第六章 原型系统设计与实现第112-124页
   ·任务背景第112-113页
   ·系统结构第113-116页
     ·系统的设计思路第113-114页
     ·系统的总体结构第114-115页
     ·系统的功能设计第115-116页
   ·系统实现第116-121页
     ·场景组织与管理子系统第117-119页
     ·场景交互漫游子系统第119-121页
   ·系统应用验证第121-123页
   ·本章小结第123-124页
第七章 结束语第124-128页
   ·论文的主要工作与贡献第124-125页
   ·下一步工作与展望第125-128页
致谢第128-130页
攻读博士学位期间发表论文与参与的科研项目第130-132页
参考文献第132-144页
附录A 三维观察涉及的矩阵变换第144-146页
附录B 三角网格顶点的曲率第146-147页

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