保持形状特征的三维网格模型多分辨率表示重构

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第一章绪论

1.1研究背景

1.2课题来源

1.3 内容组织

1.4本章小结

第二章多分辨率表示技术

2.1 基于网格简化的PM

2.2 MR细分曲面

2.3 本章小结

第三章Voronoi-Delaunay多分辨率表示重构算法

3.1 Voronoi-Delaunay三角剖分

3.2 Harmonic局部参数化

3.3 均匀重采样

3.4 本章小结

第四章按曲率选取基点的多分辨率表示重构算法

4.1 基于曲率选择的基面

4.1.1 曲率计算

4.1.2初始顶点集生成

4.1.3顶点集优化

4.1.4基面集生成

4.1.5本节实验结果

4.2 细分引导的重采样

4.2.1 重新计算Mj的顶点坐标

4.2.2 计算参数域上新插入点Uj+1坐标

4.2.3 计算Mj上新插入点-vj+1坐标

4.2.4 本节实验结果

4.3 自适应重采样

4.3.1 自适应分裂规则

4.3.2本节实验结果

4.4 尖锐特征处理

4.4.1确定尖锐特征

4.4.2尖锐切割

4.4.3尖锐边界拉直

4.4.4本节实验结果

4.5 本章实验结果

4.6 本章小结

第五章主要数据结构及关键算法设计

5.1 主要数据结构

5.2 关键算法设计

5.2.1按曲度选取优化的初始S集

5.2.2特定区域的Voronoi块重聚

5.2.3一致性切割

5.2.4 Loop细分引导重采样算法

5.2.5 自适应细分重采样算法

5.3本章小结

第六章总结与展望

6.1 本文主要工作

6.2 进一步的工作

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢