声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 简化方法的概述
1.2.2 绘制技术的概述
1.2.3 非规则数据规则化的概述
1.3 研究内容
1.4 本文的组织结构
第2章 四面体可视化的理论背景
2.1 体绘制光学模型
2.1.1 四面体数据
2.1.2 视觉模型
2.1.3 体绘制积分
2.2 光线投射算法
2.2.1 算法流程
2.2.2 颜色累积
2.3 四面体投影算法
2.3.1 投影四面体
2.3.2 GPU计算
2.4 预积分算法
2.5 部分预积分算法
2.6 本章小结
第3章 高质量的四面体简化算法
3.1 基于体折叠的高精度四面体简化与优化策略
3.1.1 基本定义
3.1.2 误差估计策略
3.1.3 标量域误差评估方法
3.1.4 几何误差评估方法
3.1.5 边界保障
3.1.6 四面体翻转
3.1.7 算法流程
3.2 实验结果
3.2.1 简化效率与时间分析
3.2.2 最终效果的比较
3.3 本章小结
第4章 快速精确排序的四面体可视化算法
4.1 基于K-D树的空间切割
4.1.1 切割方式
4.1.2 切割模型
4.1.3 切割策略
4.2 排序和绘制
4.3 实验结果
4.3.1 分割次数的影响
4.3.2 分割对排序层次和效率的影响
4.4 本章小结
第5章 高精度四面体规则化与可视化算法
5.1 基于自适应八叉树的规则化策略
5.1.1 自适应八叉树的构建策略
5.1.2 叶节点处的采样策略
5.1.3 采样值的存储策略
5.1.4 自适应规则化流程
5.2 绘制
5.2.1 自适应采样步长
5.2.2 颜色累积方法
5.3 实验结果
5.3.1 自适应划分的影响
5.3.2 最终效果的比较
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和成果
浙江工业大学;