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空间离散点集三维建模及简化算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·引言第10-11页
   ·三维数据采集技术简介第11-13页
   ·三维建模的研究现状第13-17页
   ·本论文的研究内容第17-20页
第二章 针对空间点集的研究第20-28页
   ·坐标分布第20-22页
   ·Pearson积距相关系数第22-24页
   ·点集偏差第24-25页
   ·点可移动理论初探第25-26页
   ·统计特征量第26-27页
   ·小结第27-28页
第三章 向量平衡点约束条件下几何式三维建模算法第28-38页
   ·基本约定第28-29页
   ·基本数据结构的定义第29-31页
   ·三维构造算法第31-35页
   ·模型评价指标及算法复杂度分析第35页
   ·实验第35-37页
   ·小结第37-38页
第四章 格网优化及高效空间数据结构第38-50页
   ·三种优化阶段的研究第38-39页
   ·采用高效空间数据结构的必要性第39-41页
   ·k-d树第41-45页
   ·最近邻平均邻居数理论第45-46页
   ·最小二乘平面拟合第46-47页
   ·图论理论第47-48页
   ·小结第48-50页
第五章 基于潜在连接点集的构模算法第50-60页
   ·理论背景第50-51页
   ·数学K近邻第51页
   ·空间定向K近邻第51-52页
   ·自然K近邻第52-53页
   ·潜在连接点集的构建算法第53-54页
   ·K近邻条件下的表面拓扑推进三维建模算法第54-56页
   ·实验第56-57页
   ·小结第57-60页
第六章 基于空间凸包的收缩式建模算法第60-70页
   ·理论背景第60页
   ·空间凸壳的求法第60-61页
   ·空间收缩理论第61-65页
   ·建模算法及实验第65-69页
   ·小结第69-70页
第七章 孔洞的研究及三维建模第70-84页
   ·理论背景第70-71页
   ·二维孔洞第71-74页
   ·点可移动条件下的剖切划分第74-75页
   ·平面点群的形状重建及孔洞的识别第75页
   ·多剖面形状线的闭合第75-78页
   ·实验第78-83页
   ·小结第83-84页
第八章 基于K值分布的模型并行简化算法第84-98页
   ·研究对象、目标及独立点集的确定第84-87页
   ·投影面法线的确定第87页
   ·顶点处曲率的计算第87-90页
   ·点删除后局部格网的重建第90-91页
   ·K值控制下的模型简化实验第91-95页
   ·小结第95-98页
第九章 结论与展望第98-102页
致谢第102-104页
参考文献第104-112页
附录A第112-113页

 
 
论文编号BS54,这篇论文共113
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