一、一种任意二维区域图形的三角剖分方法（论文文献综述）
曹林[1]（2020）在《基于倾斜影像线特征的建筑物三维模型重建与优化方法研究》文中研究表明近年来,随着我国现代化建设的进程逐渐加快以及大数据时代的到来,以地理空间信息为核心的“数字城市”、“实景三维城市”等城市服务体系正在蓬勃发展,建筑物是城市地区的重要基础设施和组成部分,其三维模型的构建已经成为数字城市地理空间数据框架的关键要素之一,实景城市三维模型、数字建筑模型、独立建筑物模型构建等高层次的建模需求对三维建模技术提出了新的挑战,如何快速、自动、准确地构建城市地区尤其是各类形态复杂的建筑物三维模型是当前各领域研究的热点问题。一方面,传统的垂直航空摄影或是机载激光雷达扫描技术都难以获取建筑物立面信息,通常需要结合数字近景摄影测量进行补充才能构建建筑物立面模型,不仅效率较低且建模成本较高;同时,基于点云进行建筑物三维模型的构建时由于点云数据庞大,存在着构网复杂、建模效率低下、模型视觉效果不佳以及纹理缺失区域建模精度不高等问题。另一方面,现有建模方法大多以点云数据为基础构建三维模型而轻视了线特征的作用,在城市等包含大量几何规律及特性的场景中,由于三维线段模型在表现人造建筑物的几何结构方面效果更加突出,因此若将线特征应用于建筑物三维模型的构建和优化工作,可以提高模型构建的效率和精度,改善三维模型的视觉效果。因此,基于线特征的建筑物三维模型重建具有重要的理论研究价值和实用性。本文针对目前建筑物三维模型重建领域存在的问题,以倾斜影像中获取的建筑物线特征为基础,对建筑物三维模型重建技术路线中的线特征匹配、线特征三维重建、三维点云模型优化、建筑物模型快速重建等关键技术展开了研究。1.针对倾斜影像等变形大、遮挡严重的情况下线特征难以匹配以及只考虑局部特征时匹配稳健性不高的问题,提出了一种多重约束下的倾斜影像线特征多视匹配方法,为倾斜影像的线特征匹配以及线特征的多视图匹配提供了新的思路和借鉴。2.针对线特征三维重建时线段端点难以确定以及稳健性不高的情况,提出了一种基于选权迭代思想的线特征三维重建方法,解决了线特征三维重建中线段完整性与稳健性之间互相矛盾的问题。3.针对以点云为基础进行建筑物三维建模时计算量大、纹理缺失区域建模效果不佳等问题,以倾斜影像中获取的建筑物三维线特征为基础,提出了一种基于倾斜影像线特征的建筑物三维模型重建方法,为低复杂度建筑物的快速建模以及线特征在建筑物三维模型重建中的应用提供了新的解决方案。4.针对点云数据构建建筑物三维模型时存在的表面凹凸不平、边缘锯齿等模型真实感不佳的问题,提出了一种基于线特征辅助的三维模型平面和边缘优化方法,改善了建筑物三维模型的视觉效果,提高了模型精度,为物方三角网以及点云重建模型的优化提供了新的研究思路。
李想[2]（2020）在《三维人脸数据处理算法研究与系统设计》文中研究指明人脸数据蕴含丰富的特征信息,是人体特征中唯一易见易获取且包含丰富的差异化特征的数据,因此在较多领域都有着重要的应用价值,包括安全领域的人脸识别、人群检测与目标跟踪,法医学领域的面部预测与重建,人类学领域的衰老、颜值等评价、反演或预测,生物信息学领域的疾病、环境、遗传因素的基金关联等。而人脸数据3D区别于2D可利用的信息更丰富,蕴含几何拓扑结构等信息,随着三维数据采集设备的普及三维人脸数据获取也越来越便捷,使用3D扫描仪器就可快速获取到三维点云数据,甚至是使用手机也能得到3D人脸的数据,故越来越多的应用中把三维人脸数据作为金标准。目前来看,数字几何处理技术迅速发展,其中的点绘制、网格重建、特征提取技术已非常成熟,且广泛应用于了图形学,运用这些技术可用于挖掘三维人脸数据蕴含的重要信息,获得丰富的深层次的人脸表型特征。在现今大多数研究者在运用3D人脸数据时仅仅用到单一的离散点信息,部分应用中把三维人脸点云仅仅当作三维离散点的集合,用统计学方法获取特征,更本质的几何拓扑特征利用较少或不够充分,因此利用数字几何处理技术挖掘三维人脸数据蕴含的本质信息对相关应用领域具有重要意义,故设计开发一个处理流程完备、框架统一的系统十分必要,可提高多应用领域研究效率。本文以三维点云数据为基础,生成转化为三角网格数据,并设计研究出一套人脸网格数据处理算法,为生成一套完备的数字几何处理系统做出一份贡献。该系统具体流程如下:首先在人脸数据中选择部分关键点,再综合使用Delaunay三角剖分算法进行三角网格化,获取科学合理的三角网格数据,或采用数据分割对三维人脸点云数据进行划分,之后采用一种基于面积、距离、二面角的相似性算法进行相似性对比,相似程度运用HSV色域进行可视化。这个算法可基本满足人脸网格相似性的对比。最后回归原始点云数据,以特征点为中心同时借鉴Voronoi图的生成方式对三维点云数据进行分割。最后将这些算法汇总起来,设计封装成一个系统。
刘洪霞[3]（2020）在《多波束声呐水体影像在中底层水域目标探测中的应用》文中研究说明多波束回声测深（Multibeam Echo Sounder,MBES）系统作为当前水下地形测量的主流设备,具有测量范围广、速度快、精度高等优点,能高效获取大面积水深数据和海底反向散射强度信息。新一代多波束系统除了具有记录海底深度、强度等信息外,还可以检测到水体中物体的散射,记录为多波束声呐水体数据（Water Column Data,WCD）。水体数据的处理、识别和应用是国际上多波束应用研究热点之一,本文深入分析了多波束声呐水体影像（Water Column Image,WCI）,围绕中底层水域目标的探测及应用,以海底沉船和海洋内波两种典型目标为研究对象,研究其探测、识别和应用,拓展多波束应用领域,提高复杂环境下海底地形测量的精度,主要工作如下:1.系统阐述了多波束声呐水体成像机理、影响因素及成图方式。对水体数据生成的多种视角影像图的特征及优缺点进行详细分析,归纳总结了多波束水体成像影响因素,并提出溯源角度定权插值方法对水体数据成像效果进行了改善。2.针对水体影像噪声强烈、数据量大、目标识别困难等问题,提出了一种基于视图转换的水体二维影像目标提取方法。分别从垂向和航向对水体数据特性进行统计分析,以此为基础设计算法的思路框架:利用Otsu算法分割波束阵列投影图,获得图像前景区域,剔除水体背景数据;根据不同视角影像图的映射关系,定位目标和海底在垂向图中的采样区间,并设置局部阈值进行逐一滤波,达到抑制旁瓣的目的;通过航向图的凸闭包计算,识别水体目标区域。实验分析表明,本文算法准确定位了目标区域,从数据整体出发保证了水体影像的处理效率,并且具有较强的适应性和可控性。3.针对水体目标三维建模时表面采样点空间分布不均现象,提出了一种基于序列轮廓线的水下目标三维重建算法。根据多波束水体数据采集原理,将数据转换至地理框架下并逐ping提取轮廓点云;通过轮廓线中心平移、划分空间格网等方法,避免出现面片错位、自相交等问题,并使用最短对角线法构建三角格网;对于重建过程中的相邻ping间的“分支”问题,基于点位间的欧式距离自动插入断点,使不同轮廓线一一对应。结果分析表明,本文算法能够有效降低面片冗余度,同时避免带来孔洞现象,准确还原水下目标物特征,较现有的α-shape算法、抛雪球算法更具优势。4.基于海洋内波特征及动力学模型,分析了海洋内波对多波束测深精度的影响及海底地形畸变特征。分别从声速跃层垂直位移、声速跃层倾斜角度、航向方位角以及海底深度四个维度分析多波束测深中海洋内波的影响;针对不同因素影响机理,分析内波影响下的海底地形变化特点及测深误差分布,用以准确判断实测海底地形是否受内波影响。5.针对受海洋内波影响的海底地形出现的类似“麻花”状褶皱异常,提出了基于多波束水体影像的海洋内波探测及同步水深改正方法。基于海洋内波的水体影像特征及受内波影响的海底地形畸变特征提取内波振幅、波长、传播方向等参数,构建内波瞬态方程;根据空间几何关系及Snell法则,确定声线折射路径,进行三维声线跟踪,计算波束脚印坐标;经过多次迭代,逐渐提高改正精度。通过数值模拟表明,本文算法能有效改善多波束测深精度,实现海洋内波的探测及同步水深改正,提高多波束测量效率。
冯静怡[4]（2020）在《基于web的三维虚拟形象生成与控制方法研究》文中研究说明随着虚拟现实和增强现实技术（Augmented Reality,AR）的发展,新型社交媒体不断出现并快速发展。在这些社交媒体应用之中,最重要的技术之一就是为用户生成与之相似的虚拟形象。本文的目的是为用户生成专属的虚拟形象,同时能让虚拟形象模仿用户的表情动作,使虚拟形象能够成为用户在网络世界的化身。现存的虚拟形象生成技术主要分为基于三维扫描设备的方法和基于模型库匹配的方法。其中,基于三维扫描设备的方法对设备要求高,不便于使用和推广;而基于模型库匹配的方法生成的结果个体差异小,容易造成审美疲劳。为了解决现有方法的缺点,本文提出了一种基于Delaunay三角剖分及图形仿射变换的面部纹理制作方法,结合Web端人脸重建生成的3D模型,可以在不依赖任何三维设备和既定面部元素库的情况下为用户生成具有个人特征的专属虚拟形象。现存的虚拟形象表情控制主要通过模型的骨骼-肌肉绑定实现,该方法需要提前设定模型,并由设计师进行模型绑定,造成了模型的固定性和大量人工消耗。为了解决上述问题,本文提出了一种基于面部区域划分的人脸表情动画方法,结合头部姿态估计技术和人脸姿态归一化方法,无需人工参与就可以对生成的虚拟形象模型进行表情控制,让虚拟形象能够实时模拟用户表情动作。实验结果表明,本文提出的方法能根据用户的二维面部信息生成个性化的专属三维虚拟形象,结合对虚拟形象的控制,能真实可靠地模拟用户面部动作。为基于Web的虚拟形象相关研究提供了一种可行性参考。
张干[5]（2020）在《四边形网格生成方法研究》文中进行了进一步梳理几十年来有限元法不断发展且日趋成熟,其在工程技术领域发挥着重要作用。而作为有限元法的关键步骤之一,网格划分在整个限元分析过程中同样扮演者着重要的角色。网格生成技术作为有限元计算的核心也是最近几年研究的热点,目前三角形（四面体）网格剖分算法较为成熟,而四边形（六面体）网格剖分算法研究虽然有很多,但对于较为复杂的工业模型仍然无法实现全自动化,人工干预难以避免,因此全自动全四边形网格生成研究的理论意义和工程价值都是重大的。基于分治思想的四边形网格生成算法在众多学者的不断研究改进下,已发展成较为主流的四边形网格生成算法之一,基本的思路就是对区域递归分解,直到整个区域被分解成一系列四边形的子区域,一般情况下需要细分至子区域节点数为四或六时停止,然后分别在子区域布置网格。本文提出了一种基于Delaunay三角化和分治思想相结合的区域分解的全四边形网格生成算法。将区域Delaunay三角化结果作为背景网格进行区域最优分割线的选取,极大的提高了区域分解效率,在子区域网格生成采用了改进的网格过渡模板,能够适用不同节点数的子区域网格生成,满足了网格疏密过渡要求,减少了区域递归分解次数。总体上,对于任意离散后的二维区域,如果是多连通,首先通过拓扑分解将其转化为单连通的拓扑圆,然后将此单连通拓扑圆不断的进行递归二分,直至子域达到可进行网格划分的标准,再使用映射法结合改进的网格过渡模板,实现各个子域的网格划分,最终通过子域网格的拼接及优化实现复杂多连通域的网格生成。结果表明,本文算法对于任意二维域均能自动生成质量较高的全四边形网格。此外本文也对几何引擎OpenCascade进行研究开发,借助其曲面参数化等功能,利用本文算法进行了三维曲面的全四边形网格生成,取得了良好的效果。
姜宇轩[6]（2020）在《电大尺寸目标电磁散射的高频方法研究》文中指出在现代电磁技术的蓬勃发展下,通讯、雷达领域的电磁波高频频段方向的研究正在迅速的发展。在高频频段下的电大尺寸目标的电磁特性研究有着非常重要的意义。高频方法基于局部场的原理,忽略目标各部分之间的电磁耦合问题。故而高频方法有着占用较低的内存并且计算速度快的优势。本文主要从对复杂目标的电磁特性分析理论出发,研究高频方法的基本原理,并分析在处理复杂目标问题时高频方法的优势所在,重点研究高频分析方法中的物理光学法解决复杂模型的电磁特性问题,研究了复杂模型的建立方法并选择本次研究中采用的建模技术路线、高频方法对目标的雷达散射截面的计算、基于物理光学法原理实现python编程方法解决对复杂模型的雷达散射截面值的计算等实际应用中的问题。本文首先基于电磁分析方法,先简单阐述了雷达散射截面的定义和求解方法。根据发射机和接收机的情况,对单站及双站雷达散射截面进行了区分。再对三维空间中的几何光学法（GO）、物理光学法（PO）、矩量法（MOM）的基本理论和求解思路进行了介绍。为研究电大尺寸目标的电磁特性进行了理论储备。本文其次对使用3dsmax软件进行电大尺寸目标的模型建立的技术路线进行了介绍和对比选择。分别介绍了软件内置模型建模、二维线条建模、面片建模、NURBS建模、多边形建模的方法。根据不同的方法建立模型,分析比对不同的建模技术的优劣势,并选定采用多边形建模技术建立高频方法研究中复杂的电大尺寸模型。根据模型导入计算时的两种常见的模型数据导出格式sat格式和stl格式进行研究,结合导出格式的数据信息问题将多边形建模技术建立的模型转化为可编辑多边形并根据具体操作防止模型在计算中出错而进行了优化。本文再详细的阐述了物理光学法处理电大尺寸目标问题时的求解思路。介绍了散射问题的Stratton-Chu积分方程。研究了物理光学法（PO）处理目标散射问题时两种重要的思想-遮挡判断和近似处理。重点研究单重遮挡判断,通过外侧法向量与入射波单位向量的夹角区分亮区面片及暗区面片,并在计算中根据物理光学法原理忽略暗区面片的贡献。给出了金属球体的算例分别计算单站和双站的RCS证明算法的有效性,并根据不同方法对三棱锥模型的散射问题进行了分析计算。最后,本文具体阐述了使用python编程方法实现利用高频方法计算电大尺寸目标的技术路线。介绍了python语言在解决高频方法问题中的必不可少的两个重要第三方库:numpy库和matplotlib库。分模块介绍了编写程序中对电磁参数的设置,模型数据信息的读取和写入,最后按照对面片是否是贡献不计的暗区面片进行判断,再对每一个亮区面片进行雷达散射截面值的计算,最后将数据按照矢量的形式进行求和运算得出模型在设定好的入射波频率,入射角度,极化角度的环境下的雷达散射截面值,并对数据进行可视化处理。将python中的计算结果与软件中的计算结果进行分析比对,根据计算的结果和计算时间,分析python实现目标程序的计算效率及计算精度的问题。
汪志鹏[7]（2020）在《基于等效模型的点阵结构仿真技术研究》文中认为随着增材制造工艺日益成熟,点阵结构在零件轻量化中广泛运用,其具有轻质、高强度、吸能等性能优势,如何快速有效预测点阵填充结构力学性能,是当前急需解决的关键问题之一。本文以点阵结构力学性能预测为主要内容展开研究,主要研究工作内容如下:（1）针对点阵结构力学性能分析问题。采用Delaunay四面体网格划分算法对三角面片模型网格划分,通过调控边界一致、体积约束、外接球半径与最短边之比三种约束参数,提高四面体剖分质量,产生比较均匀的四面体单元,消除畸形单元,保证点阵结构仿真精度与提高分析效率。（2）针对点阵微单元设计问题。采用基于拓扑优化原理的点阵设计方法,在不同载荷条件、约束条件、优化条件下得到对应的优化结果,设计相应点阵微单元为选用填充类型提供参考。（3）针对大规模点阵结构力学分析问题。提出基于等效模型的力学性能分析方法。基于均匀化方法,对6种点阵单元均质化,分析了弹性模量、泊松比与其体积分数之间的力学性能关系,绘制其三维模量图。对点阵设计区域体素化、建模、赋予模量,实现等效模型快速分析。（4）面向航天航空齿轮轻量化设计。对模数为4、5、6的齿轮进行拓扑优化设计及点阵结构填充,通过有限元仿真与物理实验相结合的方式验证了基于等效模型分析方法的合理性。
陈简[8]（2020）在《电磁数据三维可视化关键技术研究及其应用》文中研究表明科学可视化技术目前已经得到了广泛的发展,但是主要的数据研究对象仍局限在规则网格数据的可视化。大部分算法只适用于规则网格数据,而对于非规则网格数据,目前主要的可视化方法是通过插值算法将其映射到规则网格上,然后再使用传统的可视化算法。然而,这种网格映射方法在数据预处理上需要消耗大量的时间成本,得到的结果也无法完全保留原始数据的特征。在物理模拟仿真实验中,数据的采样环境经常是在柱坐标系下,生成的电磁数据为柱形规则网格,是一种非规则网格。为此,本文对三维可视化展开了系统化研究。三维可视化方法中的面绘制描述了三维数据场中等值面的空间分布,体绘制描述了三维数据场的整体信息,包括内部和细节特征。对两者进行分析研究后,本文选取Marching Cubes（MC）算法和Ray Casting（RC）算法作为重点研究的对象,提出了侧重面信息的柱坐标系下等值面提取算法,以及侧重整体信息的柱坐标系下体绘制算法。首先,为了解决MC的二义性、无法应用在柱形规则网格上等问题,本文选择具有33种三角剖分情况的Marching Cubes 33（MC33）,解决了二义性问题,使得生成的三角网格具有正确的拓扑结构。为了使其能够应用在柱形规则网格上,本文改变了MC33的最小处理单元的几何结构,并结合曲面细分技术,解决了稀疏数据生成粗糙等值面的问题,生成高质量的柱形等值面。同时,为了提升算法效率,本文对每个最小处理单元进行预判断,跳过了体数据中存在的大量无效体素,缩短了绘制时间。接着,针对RC算法效率低下、无法应用在柱形规则网格上等问题,本文对柱形规则网格数据进行一系列的坐标变换,使其适用于RC算法。其次,本文选取基于GPU的RC算法,根据电磁数据的结构特点,为柱形规则网格电磁数据设计了一种混合八叉树的构建方式,通过混合八叉树组织柱形数据,将紧致包围盒和空间跳跃算法相结合,同时排除了体数据外围和内部的无效体素,使得算法效率得到有效提升。并通过颜色显示表和标量值分布直方图设计了一种能够保留电磁数据细节特征的传递函数,使得电磁数据的展示具有多样性,同时突出了细节特征。最后,依据以上的基础理论,本文基于VTK实现了一个兼容不同网格数据格式的电磁数据后处理可视化系统。系统完成了在不同坐标系下进行仿真计算时获取的电磁数据的可视化工作,并提供了可视化模块与计算模块之间的交互功能,使得用户可以实时可视化计算结果,为更好的了解实验进展提供了可能。
管志方[9]（2020）在《基于特征识别的激光选区熔化工艺策略智能规划方法研究》文中研究说明激光选区熔化（SLM,Selective Laser Melting）技术作为代表性的增材制造技术之一,近年来广为关注,发展迅速,在航空、航天、生物医疗等行业展现出巨大的应用潜力。然而,现有的SLM成形工艺,零件成形层均采用近乎一致的、单一固定的通用工艺策略,难以顾及结构特征对成形质量的影响,难以均衡加工过程中的应力分布,难以更为有效的改善成形质量,因而需要根据零件形貌特征实现工艺策略的智能分配。本文主要研究基于特征识别的激光选区熔化工艺数据处理方法,通过解决大规模复杂模型高效高精度切层轮廓计算、扫描路径分层分区域规划、显着结构特征提取等关键工艺数据处理问题,构建基于特征约束的多尺度、多层次工艺策略规划方法,实现基于特征识别的工艺策略智能规划。主要成果如下:（1）针对大规模复杂模型切层轮廓计算效率低的难题,提出了基于共点“焊接”策略的切层轮廓并行计算方法。通过构建STL模型索引信息以便为切线段端点分配标记数字,基于共点“焊接”策略结合并行计算模式完成切线段求交、切层轮廓构建以及轮廓数据优化等计算环节,实现了大规模复杂模型切层轮廓的快速计算。（2）针对零件实体区域扫描路径类型难以智能选取并分配的局限,提出了基于连通实体区域几何信息判别的扫描路径规划方法。以连通实体区域在主轴、次轴方向上的投影跨度值以及面积比值作为几何信息,自适应分配岛型扫描、平行扫描等扫描路径规划方式,能够大幅减少极端长度的扫描线段数量、有效均衡扫描线段的长度。（3）针对现有SLM成形工艺均采用近乎一致的、单一固定的通用工艺策略,未充分考虑结构特征对成形质量影响的局限,提出了基于结构特征识别的工艺策略分区域规划方法。通过三维模型显着特征提取、二维切层轮廓区域分割相结合的方式完成悬垂特征、薄壁特征的智能识别,以此将切层轮廓划分为不同的激光加工区域,建立了基于特征约束的多尺度、多层次工艺策略规划方法,实现了基于特征识别的工艺策略分区域规划。
徐敏峰[10]（2019）在《基于质点分布优化的点云法向一致性和重新网格化研究》文中提出三维数字建模技术是获取物体三维外形数据的一种重要手段,这种技术在计算机动画设计、虚拟现实、有限元分析、文物保护修复等诸多领域得到了广泛应用。三维点云数据是建模过程中处理的重要数据之一。随着新型扫描设备的出现以及扫描技术的发展,获取三维点云变得越来越方便快捷。但是受扫描设备精度、扫描过程中光照条件、物体表面材质、物体自我遮挡等原因影响,获取的三维点云通常存在数据点分布不均匀、带有噪声和数据缺失等问题。物体表面法向是数字几何建模、数字几何处理中非常关键的因素,针对三维点云表达的模型,如何从点云中计算出全局一致化的法向一直是建模过程中需要解决的一个基本问题,特别当点云非封闭、模型包含薄板等几何结构时,如何处理法向的全局一致性仍是一个颇具挑战的问题。此外,通过建模技术得到的三维网格模型一般存在数据量大且网格质量差的问题,很难直接应用到高度依赖网格质量的领域,如有限元分析、纹理映射等。如何快速高质量地对三维网格模型进行重新网格化成为三维建模技术中需要解决的另一个重要问题。针对以上问题,本学位论文基于质点分布优化方法,重点研究了非封闭点云上的法向一致化问题、带有噪声和薄板结构的点云上的法向一致化问题,以及三角网格模型的高效重新网格化问题。主要贡献和创新点如下:（1）提出一种新的空间划分结构及其构建方法,用于对非封闭模型进行法向一致性计算。本文提出一种基于八叉树的空间划分结构iBOT及其构建方法,能够有针对性地对点云数据严重缺失的扫描模型进行处理,解决了传统的八叉树、双向八叉树等空间层次划分结构不能处理非封闭点云模型的法向一致性问题。（2）提出一种基于质点分布优化的点云模型法向一致化方法。本文提出了一种基于粒子分布表达物体表面等距面的方法,并且在无需构造点云表示表面的显式表达形式下,计算带噪声或薄板结构的点云模型的等距面方法,并在构造的等距面的指导下对点云模型进行全局法线一致性计算,有效解决了带噪声或薄板结构的点云模型的全局法向一致化问题。（3）提出了一种基于加权Voronoi图进行快速重新网格化的方法。本文提出了一种控制质点在模型切平面上移动的方法,利用不同质量的配对质点构建加权Voronoi图,避免计算Voronoi单元与网格模型的求交计算,在保证网格质量的基础上,有效提高基于重心Voronoi剖分框架的算法执行效率。
二、一种任意二维区域图形的三角剖分方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种任意二维区域图形的三角剖分方法（论文提纲范文）
（1）基于倾斜影像线特征的建筑物三维模型重建与优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于图像的三维建模研究现状 |
| 1.2.2 三维模型优化研究现状 |
| 1.2.3 线特征匹配研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 多重约束下的倾斜影像线特征多视匹配方法 |
| 2.1 基本概念与算法基础 |
| 2.1.1 匹配测度 |
| 2.1.2 匹配约束 |
| 2.1.3 匹配策略 |
| 2.1.4 基本矩阵 |
| 2.2 多重约束下倾斜影像线特征多视匹配思路与流程 |
| 2.3 多重约束下倾斜影像线特征多视匹配算法 |
| 2.3.1 初始匹配候选集的获取 |
| 2.3.2 改进的多重约束下误匹配线段的剔除 |
| 2.3.3 基于线段重叠区域的最优参考影像与参考线段的选取 |
| 2.3.4 多视影像联立下线特征匹配全局解的获取 |
| 2.4 实验验证与分析 |
| 2.4.1 匹配正确率对比实验 |
| 2.4.2 匹配率对比实验 |
| 2.4.3 匹配精度对比实验 |
| 2.4.4 实验分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于线特征的建筑物三维模型快速重建方法 |
| 3.1 基本概念与算法基础 |
| 3.1.1 三维重建 |
| 3.1.2 平面相交法 |
| 3.1.3 三视图几何 |
| 3.1.4 建筑物三维模型重建数据源 |
| 3.1.5 建筑物三维模型重建方法 |
| 3.2 基于线特征的建筑物三维模型快速重建思路与流程 |
| 3.3 基于线特征的建筑物三维模型快速重建算法 |
| 3.3.1 基于选权迭代思想的三维线段择优重建 |
| 3.3.2 基于分层聚类思想的线特征近似仿射平面剖分 |
| 3.3.3 特征点引导的基于拓扑顺序的平面构建方法 |
| 3.3.4 特征角点引导的平面边界构造与补充 |
| 3.3.5 基于稳健三维线段与特征角点的模型验证与精纠正 |
| 3.4 实验验证与分析 |
| 3.4.1 三维线段重建精度验证 |
| 3.4.2 模型视觉效果验证 |
| 3.4.3 建模效率对比 |
| 3.4.4 模型精度验证 |
| 3.4.5 模型表面可靠性验证 |
| 3.4.6 实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于线特征辅助的建筑物三维点云模型优化方法 |
| 4.1 基本概念与算法基础 |
| 4.1.1 点云数据获取 |
| 4.1.2 点云滤波 |
| 4.1.3 构建物方三角网 |
| 4.1.4 三角网格优化 |
| 4.2 基于线特征辅助的建筑物三维点云模型优化思路与流程 |
| 4.3 基于线特征辅助的建筑物三维点云模型优化算法 |
| 4.3.1 数据处理 |
| 4.3.2 基于三角面片的模型平面拟合与优化 |
| 4.3.3 基于三维线特征辅助的模型边缘优化 |
| 4.3.4 实验验证与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.1.1 论文工作 |
| 5.1.2 创新点 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）三维人脸数据处理算法研究与系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三角剖分 |
| 1.2.2 相似性比较 |
| 1.2.3 三维点云数据分割 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 43个人脸特征点定位 |
| 2.1 数据来源及预处理 |
| 2.1.1 数据简介 |
| 2.1.2 数据预处理 |
| 2.2 现有方法 |
| 2.3 特征点的选择 |
| 2.4 取点算法 |
| 第三章 逐点插入分割的混合三维Delaunay三角剖分算法 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.1.1 凸包 |
| 3.1.2 Voronoi图 |
| 3.2 三角剖分定义 |
| 3.3 现有算法 |
| 3.3.1 二维空间的三角剖分 |
| 3.3.2 三维空间的三角剖分 |
| 3.3.3 局部优化准则 |
| 3.4 逐点插入分割的混合三维Delaunay三角剖分算法 |
| 第四章 基于网格邻域属性的相似性匹配算法 |
| 4.1 相似性算法 |
| 4.2 模型定义 |
| 4.3 各个三角网格属性 |
| 4.4 三角网格属性提取 |
| 4.4.1 相对面积提取 |
| 4.4.2 一环邻域位置信息 |
| 4.4.3 三角形面片形状相似性 |
| 4.4.4 二面角的计算 |
| 4.5 相似度计算 |
| 4.6 实验结果 |
| 第五章 基于人脸43 个特征点采用Voronoi图的三维点云数据分割算法 |
| 5.1 简介 |
| 5.2 现有算法 |
| 5.3 基于人脸43 个特征点采用Voronoi图的三维点云数据分割算法 |
| 5.3.1 准备工作 |
| 5.3.2 生成Voronoi图 |
| 5.3.3 确立分割区域 |
| 5.4 分割结果 |
| 第六章 系统设计 |
| 6.1 环境配置 |
| 6.1.1VS2019 |
| 6.1.2 Direct X简介 |
| 6.1.3 Direct X与 Open GL区别 |
| 6.1.4 HSV色域模型 |
| 6.2 系统介绍 |
| 6.2.1 识别模型生成工具 |
| 6.2.2 特征点标记工具 |
| 6.2.3 三角网格相似程度比较 |
| 6.2.4 三维数据分割 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）多波束声呐水体影像在中底层水域目标探测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织结构 |
| 2 多波束水体成像机理 |
| 2.1 多波束声呐工作原理 |
| 2.2 多波束声呐成像原理 |
| 2.3 多波束水体数据可视化 |
| 2.4 水体成像影响因素 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多波束水体二维影像目标检测 |
| 3.1 水体影像插值方法 |
| 3.2 水体影像特征分析 |
| 3.3 基于视图转换的水体影像目标提取 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 多波束水体影像目标三维重建 |
| 4.1 水体目标表面点云提取 |
| 4.2 基于散乱点云的三维建模 |
| 4.3 基于序列轮廓线的表面重建 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多波束测深中海洋内波的影响 |
| 5.1 海洋内波特征及动力学模型 |
| 5.2 海洋内波对多波束测深的影响 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 多波束水体影像内波探测及测深同步改正 |
| 6.1 海洋内波的探测 |
| 6.2 内波影响下的海底地形畸变特征 |
| 6.3 海洋内波参数反演及测深改正 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于web的三维虚拟形象生成与控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 虚拟形象相关技术 |
| 2.1 人脸三维重建技术 |
| 2.2 面部特征点识别技术 |
| 2.3 头部姿态估计技术 |
| 2.4 面部区域划分 |
| 2.4.1 三角剖分概述 |
| 2.4.2 Delaunay三角剖分 |
| 2.4.3 Delaunay三角剖分生成算法 |
| 2.5 人脸表情动画技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 虚拟形象生成方案 |
| 3.1 虚拟形象生成设计 |
| 3.2 基于浏览器的面部三维重建 |
| 3.2.1 面部三维重建方法 |
| 3.2.2 基于浏览器的面部三维重建方法 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.3 基于浏览器的面部特征点识别 |
| 3.3.1 面部特征点识别方法 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.4 面部纹理再造 |
| 3.4.1 算法思路 |
| 3.4.2 图像形变技术 |
| 3.4.3 面部纹理生成方案 |
| 3.4.4 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 虚拟形象控制方案 |
| 4.1 虚拟形象控制概述 |
| 4.1.1 虚拟形象在浏览器端的渲染 |
| 4.1.2 用户信息的实时采集 |
| 4.2 虚拟形象的位置控制 |
| 4.2.1 头部姿态估计方法 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 虚拟形象的表情控制 |
| 4.3.1 脸部姿态归一化 |
| 4.3.2 基于面部区域划分的表情动画方法 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 基于浏览器的相关优化 |
| 4.4.1 配合使用Web Worker |
| 4.4.2 帧间插值处理 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 虚拟形象的生成与追踪系统 |
| 5.1 系统的概要设计 |
| 5.1.1 系统设计目标 |
| 5.1.2 系统总体设计 |
| 5.1.3 数据表设计 |
| 5.1.4 系统开发环境 |
| 5.2 系统的详细设计与实现 |
| 5.2.1 人脸三维重建模块 |
| 5.2.2 面部特征点识别模块 |
| 5.2.3 虚拟形象生成模块 |
| 5.2.4 虚拟形象位置控制模块 |
| 5.2.5 虚拟形象表情控制模块 |
| 5.3 系统功能测试 |
| 5.3.1 虚拟形象的生成测试 |
| 5.3.2 虚拟形象的控制测试 |
| 5.4 系统性能测试 |
| 5.4.1 系统的准确性分析 |
| 5.4.2 系统的实时性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来进一步工作展望 |
| 附录1 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
（5）四边形网格生成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 结构化网格与非结构化网格 |
| 1.3 网格生成方法研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 基于Delaunay三角化和分治思想相结合的区域分解的网格生成算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Delaunay三角化 |
| 2.3 映射法 |
| 2.4 网格生成 |
| 2.4.1 拓扑分解 |
| 2.4.2 几何分解 |
| 2.4.3 虚拟特征角点 |
| 2.4.4 分割线的离散 |
| 2.4.5 特殊子区域处理 |
| 2.4.6 网格过渡模板 |
| 2.4.7 网格划分算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 网格优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 四边形网格质量标准 |
| 3.2.1 单元边长比 |
| 3.2.2 单元扭曲比 |
| 3.2.3 单元翘曲角 |
| 3.2.4 单元内角 |
| 3.2.5 单元弦偏离度 |
| 3.2.6 雅各比率 |
| 3.3 几何优化 |
| 3.4 拓扑优化 |
| 3.5 网格优算例及分析 |
| 3.5.1 算例一 |
| 3.5.2 算例二 |
| 3.5.3 算例三 |
| 3.5.4 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 网格生成算法程序实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 几何引擎 |
| 4.3 数据结构 |
| 4.4 程序算法流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）电大尺寸目标电磁散射的高频方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高频近似方法现状 |
| 1.2.2 3dsmax建模技术现状 |
| 1.2.3 python编程方法现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作及结构 |
| 第二章 三维空间中的电磁散射问题分析的基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达散射截面 |
| 2.2.1 雷达散射截面基本定义 |
| 2.2.2 单站与双站雷达散射截面 |
| 2.3 三维空间中的电磁散射分析方法 |
| 2.3.1 矩量法 |
| 2.3.2 几何光学法 |
| 2.3.3 物理光学法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 建立电大尺寸复杂目标 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 利用 3dsmax建立模型的技术方法建立模型 |
| 3.2.1 内置的模型建模技术 |
| 3.2.2 二维线条建模技术 |
| 3.2.3 面片建模技术 |
| 3.2.4 NURBS曲面建模技术 |
| 3.2.5 多边形建模技术 |
| 3.3 多边形建模技术建立电大尺寸目标 |
| 3.3.1 导出sat格式文件 |
| 3.3.2 导出stl格式文件 |
| 3.3.3 多边形建模技术路线及建模步骤优化问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 物理光学法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 物理光学法 |
| 4.2.1 散射问题的Stratton-Chu积分方程 |
| 4.2.2 物理光学法基本原理 |
| 4.2.3 物理光学法的遮挡判断 |
| 4.2.4 物理光学法的近似处理 |
| 4.3 物理光学法对电大尺寸目标进行分析计算的技术路线 |
| 4.4 数值算例分析 |
| 4.4.1 数值算例一:金属球体 |
| 4.4.2 数值算例二:三棱锥模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于高频分析方法解决电大尺寸目标问题的python编程方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实现python语言进行科学计算时的技术储备 |
| 5.2.1 numpy库-快速的处理数据 |
| 5.2.2 matplotlib库-绘图与可视化 |
| 5.3 利用python编程对三角面元进行剖分 |
| 5.4 python实现对电大尺寸目标的物理光学法分析的技术路线 |
| 5.5 数值算例分析 |
| 5.5.1 数值算例一:飞行器(一)模型 |
| 5.5.2 数值算例二:飞行器(二)模型 |
| 5.5.3 数值算例三:火箭模型 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与未来展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于等效模型的点阵结构仿真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 轻量化发展与应用 |
| 1.3 点阵结构发展与应用 |
| 1.4 有限元网格划分发展 |
| 1.5 点阵结构力学性能分析 |
| 1.6 论文选题背景和主要内容 |
| 1.6.1 论文研究背景 |
| 1.6.2 研究内容 |
| 第二章 点阵结构四面体网格划分研究 |
| 2.1 Delaunay划分理论基础 |
| 2.2 Delaunay网格划分算法研究 |
| 2.2.1 逐点插入算法 |
| 2.2.2 分治算法 |
| 2.2.3 三角网格生长算法 |
| 2.3 三维Delaunay四面体剖分 |
| 2.3.1 三维Delaunay四面体剖分定义及准则 |
| 2.3.2 空间5 个点Delaunay四面体剖分分析 |
| 2.3.3 三维Delaunay四面体剖分的增量算法 |
| 2.3.4 网格划分质量分析 |
| 2.4 基于Delaunay点阵结构四面体剖分 |
| 2.4.1 精细点阵Delaunay四面体剖分研究 |
| 2.4.2 点阵结构四面体剖分有限元分析 |
| 2.4.3 点阵Delaunay算法剖分实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 点阵微单元建模与等效模型研究 |
| 3.1 基于拓扑优化的点阵微单元设计 |
| 3.1.1 最小柔顺度的拓扑优化算法 |
| 3.1.2 点阵微单元的拓扑优化 |
| 3.1.3 点阵微单元设计 |
| 3.2 点阵微单元均质化 |
| 3.2.1 均匀化理论 |
| 3.2.2 点阵微单元均匀化 |
| 3.2.3 基于Ansys参数化语言点阵微单元均匀化计算 |
| 3.3 点阵微单元等效模量计算 |
| 3.3.1 规则点阵等效模量计算 |
| 3.3.2 点阵单元三维模量分析 |
| 3.4 点阵结构等效模型仿真 |
| 3.4.1 点阵设计区域体素化 |
| 3.4.2 等效模型参数化建模 |
| 3.4.3 等效模型有限元分析 |
| 3.4.4 模型体素化实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于点阵填充的齿轮力学性能预测 |
| 4.1 齿轮拓扑优化与点阵微单元填充 |
| 4.1.1 齿轮建模与有限元分析 |
| 4.1.2 齿轮拓扑优化与设计 |
| 4.1.3 齿轮点阵微单元填充 |
| 4.2 齿轮力学性能分析 |
| 4.2.1 齿轮实验平台设计 |
| 4.2.2 齿轮等效模型仿真与物理实验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）电磁数据三维可视化关键技术研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 科学可视化 |
| 1.2.2 三维可视化方法 |
| 1.2.3 电磁数据三维可视化 |
| 1.3 主要工作内容及组织结构 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的创新点 |
| 1.3.3 本文的组织结构 |
| 第二章 三维可视化相关技术介绍 |
| 2.1 三维数据场可视化 |
| 2.1.1 体数据的定义 |
| 2.1.2 数据类型 |
| 2.1.3 可视化流程 |
| 2.2 面绘制 |
| 2.2.1 行进立方体算法(Marching Cubes) |
| 2.2.2 行进四面体算法(Marching Terahedra) |
| 2.2.3 剖分立方体算法(Dividing Cubes) |
| 2.3 直接体绘制 |
| 2.3.1 光线投射算法(Ray Casting) |
| 2.3.2 抛雪球算法(Splatting) |
| 2.3.3 错切-变形法(Shear-Warp) |
| 2.3.4 基于硬件的三维纹理映射(3D Texture-Mapping Hardware) |
| 2.4 曲面细分技术 |
| 2.4.1 循环细分算法(Loop Subdivision) |
| 2.4.2 改进的蝶形细分算法(Modified Butterfly Subdivision) |
| 2.5 GPU编程 |
| 2.5.1 可编程渲染管线 |
| 2.5.2 着色器语言 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 柱坐标系下电磁数据等值面提取 |
| 3.1 Marching Cube33 算法 |
| 3.1.1 面歧义 |
| 3.1.2 内部歧义 |
| 3.1.3 网格剖分情况 |
| 3.2 柱坐标系下网格映射算法 |
| 3.2.1 柱坐标系下的规则网格 |
| 3.2.2 结构化网格映射到规则网格 |
| 3.3 柱坐标系下等值面提取算法 |
| 3.3.1 圆柱规则网格数据输入 |
| 3.3.2 等值面生成 |
| 3.3.3 曲面细分 |
| 3.3.4 法向量计算 |
| 3.3.5 CMC33 算法流程 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 柱坐标系下电磁数据直接体绘制 |
| 4.1 柱坐标系下GPU光线投射算法 |
| 4.1.1 基于颜色显示表的传递函数 |
| 4.1.2 投射光线生成 |
| 4.1.3 采样坐标转换 |
| 4.2 基于混合八叉树的柱形体数据组织 |
| 4.2.1 混合八叉树 |
| 4.2.2 无效体素剔除 |
| 4.3 CRCLUT算法流程 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电磁数据后处理可视化系统设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 开发环境 |
| 5.3 网络架构 |
| 5.4 系统设计与实现 |
| 5.4.1 第三方库 |
| 5.4.2 功能模块 |
| 5.4.3 系统实现 |
| 5.5 系统展示 |
| 5.5.1 可视化模块 |
| 5.5.2 消息通信模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于特征识别的激光选区熔化工艺策略智能规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 激光选区熔化技术概述 |
| 1.1.1 激光选区熔化技术流程 |
| 1.1.2 激光选区熔化技术特点 |
| 1.2 激光选区熔化工艺数据处理研究现状 |
| 1.2.1 切层轮廓计算 |
| 1.2.2 激光扫描路径规划 |
| 1.3 激光选区熔化成形特征结构国内外研究现状 |
| 1.3.1 悬垂特征结构 |
| 1.3.2 薄壁特征结构 |
| 1.3.3 特征结构成形研究的不足 |
| 1.4 本论文的课题来源和研究意义 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 课题意义 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 2 大规模复杂STL模型切层轮廓并行计算方法 |
| 2.1 技术路线分析 |
| 2.2 STL模型索引信息构建 |
| 2.3 切层轮廓并行计算 |
| 2.3.1 切线段求交 |
| 2.3.2 基于共点“焊接”策略的切层轮廓构建方法 |
| 2.3.3 轮廓数据优化 |
| 2.4 算法实现与测试分析 |
| 2.4.1 切层轮廓并行计算调度策略 |
| 2.4.2 算法测试与分析 |
| 2.4.3 计算效率对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于连通实体区域几何信息判别的扫描路径规划方法 |
| 3.1 算法研究分析 |
| 3.2 连通实体区域提取 |
| 3.3 连通实体区域几何信息计算 |
| 3.3.1 连通实体区域投影跨度值计算 |
| 3.3.2 面积比值计算 |
| 3.4 连通实体区域扫描方式自适应分配 |
| 3.5 算法实现与测试分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于结构特征识别的工艺策略分区域规划方法 |
| 4.1 基于法向判别的悬垂特征区域识别 |
| 4.1.1 悬垂三角面片的判别 |
| 4.1.2 倾斜悬垂结构的识别与区域划分 |
| 4.1.3 水平悬垂结构的识别与区域划分 |
| 4.2 基于约束Delaunay三角剖分的薄壁特征区域识别 |
| 4.2.1 Delaunay三角剖分基本介绍 |
| 4.2.2 薄壁区域边界顶点识别 |
| 4.2.3 薄壁区域划分 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 工艺数据处理软件系统开发及基于特征识别的实验测试 |
| 5.1 工艺数据处理软件系统开发 |
| 5.1.1 功能需求分析 |
| 5.1.2 软件架构设计 |
| 5.1.3 软件系统功能 |
| 5.2 基于特征识别的工艺策略分区域规划实验测试 |
| 5.2.1 实验内容和目的 |
| 5.2.2 实验设备和实验材料 |
| 5.2.3 实验方法 |
| 5.2.4 结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于质点分布优化的点云法向一致性和重新网格化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 点云法向一致化 |
| 1.2.1 基于法向传播的方法 |
| 1.2.2 基于表面重建的方法 |
| 1.2.3 基于空间划分的方法 |
| 1.2.4 小结与讨论 |
| 1.3 网格模型的重新网格化 |
| 1.3.1 局部重新网格化方法 |
| 1.3.2 全局重新网格化方法 |
| 1.3.3 小结与讨论 |
| 1.4 质点分布优化 |
| 1.5 研究目标 |
| 1.6 研究内容 |
| 1.7 主要创新点 |
| 1.8 论文组织结构 |
| 第二章 基于改进双向八叉树非封闭点云法向一致性计算 |
| 2.1 问题及解决方案描述 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 iBOT及其构建 |
| 2.3.1 边标记 |
| 2.3.2 标记传播 |
| 2.4 利用iBOT进行非封闭点云法向一致化 |
| 2.5 实验结果及分析 |
| 2.5.1 iBOT构建结果展示 |
| 2.5.2 算法性能分析 |
| 2.5.3 时间和存储性能对比 |
| 2.5.4 法向一致化质量 |
| 2.6 iBOT的应用 |
| 2.6.1 利用径向基函数的重建 |
| 2.6.2 包络面的计算 |
| 2.7 算法局限性 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 点云表示薄板物体的法向一致性计算 |
| 3.1 问题和解决方案描述 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 算法描述 |
| 3.3.1 等距面计算 |
| 3.3.2 内部粒子剔除 |
| 3.3.3 法线朝向传递 |
| 3.3.4 算法参数设置 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 时间性能统计 |
| 3.4.2 与最新方法结果比较 |
| 3.5 方法局限性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于质点分布优化的三角网格重新网格化 |
| 4.1 预备知识 |
| 4.2 问题及解决方案描述 |
| 4.3 相关工作 |
| 4.4 算法描述 |
| 4.4.1 能量函数定义 |
| 4.4.2 能量函数优化 |
| 4.4.3 算法实现细节 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 实验结果 |
| 4.5.2 网格质量比较 |
| 4.5.3 计算时间比较 |
| 4.6 方法局限性 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 |
| 外文论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、一种任意二维区域图形的三角剖分方法（论文参考文献）
- [1]基于倾斜影像线特征的建筑物三维模型重建与优化方法研究[D]. 曹林. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [2]三维人脸数据处理算法研究与系统设计[D]. 李想. 广州大学, 2020(02)
- [3]多波束声呐水体影像在中底层水域目标探测中的应用[D]. 刘洪霞. 山东科技大学, 2020(06)
- [4]基于web的三维虚拟形象生成与控制方法研究[D]. 冯静怡. 北京邮电大学, 2020(05)
- [5]四边形网格生成方法研究[D]. 张干. 大连理工大学, 2020(02)
- [6]电大尺寸目标电磁散射的高频方法研究[D]. 姜宇轩. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]基于等效模型的点阵结构仿真技术研究[D]. 汪志鹏. 南京航空航天大学, 2020
- [8]电磁数据三维可视化关键技术研究及其应用[D]. 陈简. 电子科技大学, 2020(07)
- [9]基于特征识别的激光选区熔化工艺策略智能规划方法研究[D]. 管志方. 南京理工大学, 2020(01)
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