一、一种基于三角形面片模型的二维纹理贴图方法（论文文献综述）
叶子鹏,夏雯宇,孙志尧,易冉,余旻婧,刘永进[1]（2021）在《从传统渲染到可微渲染:基本原理、方法和应用》文中研究表明近年来随着图形硬件的快速发展,渲染技术和深度学习技术都飞速发展,可微渲染作为二者之间的桥梁受到了广泛关注.随着许多可微渲染方法的提出,逆渲染等借助可微渲染工具的应用也随之蓬勃发展.本文从传统渲染管线开始介绍,逐步引入可微渲染的主要思想、基本原理和方法,对它们进行介绍、分析和比较.并介绍基于路径跟踪的可微渲染,随后列出开源的可微渲染工具供大家参考并进行比较.本文后半部分介绍可微渲染的广泛应用,分为人脸、人体、人手和物体4个方面.最后列举了一些可微渲染可能的发展方向.
柯泽冉[2]（2021）在《三维人脸重建及其在头部姿态估计中的应用》文中认为头部姿态估计是计算机视觉的热点研究方向之一,并在人机交互、学习者行为分析等领域有着广泛的应用。虽然已经很多方法在实验数据集上报告了良好的结果,然而这些方法在实际应用时性能却急剧下降。究其原因:大部分头部姿态估计算法采用有监督学习方式训练,对数据集的头部姿态客观标注过于依赖;然而,由于标注困难,现有数据集的头部姿态标注存在较大误差。为规避头部姿态估计方法对数据集标注的依赖,本文研究了人脸三维重建和基于三维模型与二维图像特征点匹配的头部姿态估计方法。主要内容和贡献如下:1)提出了一种基于形变模型和深度学习的人脸重建方法。构建了一个“形状+表情”的人脸几何混合模型,提出了针对人脸特征点的损失,用于训练网络自动从人脸图像回归人脸参数,最终能生成带有表情的个性化人脸几何模型。本文提出利用编码-解码结构,直接从图像中重建得到人脸纹理的UV贴图,进而将纹理UV贴图映射到几何模型上,完成三维人脸重建。我们提出结合生成对抗网络的生成作用,让整个结构进行自监督训练,进一步完善人脸整体细节。本方法在AFLW2000-3D数据集上取得了0.0413的纹理重建误差,三维人脸对齐精度提升了2.8%,平均重建时间仅为27.5ms。2)提出了一种基于三维人脸模型和二维图像特征点匹配的头部姿态估计算法。在研究内容1)中重建得到三维人脸的基础上,提取模型中三维人脸特征点,再用特征点检测器从图像上检测二维人脸特征点。据此,本文构建了三维人脸特征点与二维人脸特征点间的空间映射模型,进而得到关于特征点匹配的无约束非线性优化问题。本文提出了一种包含二阶段求解的迭代优化算法来求解该优化问题,并计算得到头部姿态。本方法在在Pointing’04和Pandora上分别取得了4.78°和5.06°的最低平均绝对误差,在五个数据集上综合平均误差不超过6°,误差标准差小于1。本文提出了一种重建具有个性化几何形状和真实纹理的三维人脸模型的方法,与现有方法相比,纹理重建质量高,三维人脸对齐精度高,平均重建耗时27.5ms。在重建人脸模型的基础上,本文提出了一种头部姿态估计方法,并将本方法和其他当前最先进方法,在五个被广泛使用的公共数据集上进行了丰富的实验对比和分析,结果表明,本方法在单个数据集上都能取得稳定且良好的实验结果,在跨数据集实验中平均误差不超过6°,误差标准差不超过1,鲁棒性更强。
李少卿[3]（2020）在《三维建筑模型快速简化关键技术研究》文中研究指明三维数字化模型复杂度和数据密度的日益增长给计算机存储、显示、传输和渲染等方面带来了巨大压力。构建三维城市的复杂场景往往需要海量多源异构的空间数据配合使用,三维建筑模型是其不可或缺的要素。为了获取适合多种场景使用的建筑模型,需要对原始高分辨率网格模型建立不同的层次细节模型（Level Of Detail,LOD）。如何针对模型不同的复杂性,定量优化LOD模型的细节水平,自适应的保留重要特征并减少不必要的冗余,以符合人对其认知过程的层次性[1],是Web3D展示的重要技术内容。LOD模型的建立,首先面临网格简化的问题。网格简化方法即在保留模型的重要几何和视觉特征的前提下,有条件的精简次要细节,以降低复杂模型计算复杂度。常见的网格简化算法以简化机制分类,可以分为增量式简化算法（Incremental Decimation）、顶点聚类算法（Vertex Clustering）、采样算法（Sampling）和自适应细分算法（Adaptive Subdivision）[2,3,4]。其中,边折叠（Edge collapse）算法属于增量式简化中的一种,该算法简化模型时计算速度快、鲁棒性好,但进行大幅度简化时可能会出现模型细节特征丢失问题。本文在研究目前主流多分辨率绘制和三维模型边折叠简化算法等相关技术的基础上,针对三维复杂模型简化至低分辨率时存在模型网格质量降低、表面细节特征丢失等原因导致的视觉退化问题。提出了一种顾及角度误差的三维复杂模型边折叠简化算法,并在此基础上设计了城市三维建筑模型快速可视化系统。论文的主要内容如下:（1）针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型网格质量降低、表面细节特征丢失等原因导致的视觉退化问题,提出了一种顾及角度误差的网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时预先加入了顶点约束处理,以减少需要折叠操作的边的数量,提高计算性能;在二次误差测度算法的基础上引入角度误差加权,对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制,以提高模型特征区域顶点的误差度量,更好的保留模型表面细部特征。（2）研究三维空间数据存储技术。根据三维建筑模型数据特点和属性信息不同,分析三维建筑模型数据层次,设计了面向三维建筑模型的数据结构,对本文算法生成的三维建筑LOD模型进行组织管理;通过等经纬差网格划分建筑模型中心坐标的方法,实现三维建筑模型数据网格化存储,将不同作用范围的数据采用金字塔结构分层分块进行存储,以提高数据的索引效率和网络响应速度。（3）设计三维建筑模型实验演示系统。针对以上研究内容,基于B/S架构及WebGL三维渲染引擎开发了具有实用价值的三维城市场景统一表达系统,实验表明,该算法在保留场景中建筑模型重要几何特征的前提下,有效减少了系统绘制的图元数目,适用于渲染大规模三维城市场景。
蔡艳潇[4]（2020）在《灾害条件下道路应急抢通三维虚拟场景创建技术》文中研究说明我国频发的各类自然灾害对道路交通的破坏非常巨大,建立完备的道路交通救援体系是挽救人民生命财产损失的重要手段。应急救援系统重在演练,但是在真实的演练环境不易搭建或代价巨大的条件下,通过创建道路应急抢通三维虚拟场景来演练救援队伍则势在必行。本文从三维场景的实际应用出发,结合虚拟现实技术、GIS（地理信息系统）技术以及数字高程模型的应用,创建了道路应急抢通三维虚拟场景,实现了灾害条件下对道路应急抢通装备以及道路应急抢通场景模拟,进而为实际救援抢通提供演示环境。本论文完成的主要工作如下:（1）研究了获取创建地形所需的基础地理数据、数字高程模型和遥感影像数据的方法,分别基于Unity3D和Arc Scene创建了三维虚拟地形。（2）分别基于OpenGL和3ds Max实现了道路应急抢通装备的建模,将常用的装备模型转换为Multi Patch数据格式导入Arc GIS。研究了三维地形与三维地物模型的匹配问题,实现了三维地形场景和装备模型的合理叠加。（3）研究了地震、火灾和洪水等自然灾害三维虚拟环境的创建方法,利用有源淹没分析算法实现了洪水淹没场景的过程的动态模拟。（4）完成了灾害条件下道路应急抢通三维虚拟场景的构建,实现了三维模型编辑、多视角三维环境漫游、灾害环境模拟及抢通过程动态演示等功能。在此基础上,设计了基于安卓系统的道路应急抢通三维虚拟场景手机端APP。道路应急抢通三维虚拟场景创建软件的开发,能够为灾害场景演示和灾害预测系统的研发奠定基础,对提高救援人员的救援效率具有重要的现实意义,同时可为灾害应急决策的制定和实施提供技术参考。
孙辰[5]（2020）在《低失真的网格参数化映射技术研究》文中研究说明网格参数化是计算机图形学、数字几何处理的研究热点和难点,可用于纹理映射、形状分析、网格变形、网格编辑等领域。然而,当前的网格参数化方法运行效率较低,映射失真较严重。因此,本文主要研究低失真的网格参数化映射方法,最终设计并实现一个低失真的网格参数化映射验证系统。围绕该目标,本文的主要研究成果如下:（1）针对切割网格模型时容易失真、切缝长度较长的问题,研究并设计基于预判映射失真区域的裁缝切割方法。输入三维网格模型,利用基于光线追踪的内外部分类方法,对三角网格逐个进行可视化评估;根据网格顶点的高斯曲率评估模型的易失真点,生成切缝;利用最小生成树方法降低切缝长度。实验验证表明,该方法的可视区域和视觉盲区区分合理,模型的映射高失真区域预判准确,切缝长度较短。（2）针对三维拓扑圆盘模型的映射失真、计算复杂问题,研究并提出限制失真的图特映射计算方法。输入切割好的三维网格模型,进行图特映射网格模型计算,根据切缝确定映射后模型的边界,求解映射线性方程组得到模型的内点;度量模型的映射失真,使用改进的尽可能等距失真能量函数度量共形失真,使用对称狄利克雷能量函数度量等距失真;输出模型的失真度量函数和失真值。实验验证表明,该方法具有失真度量精确、映射效率高、映射质量稳定等优点。（3）针对最优坐标点求解效率较低和收敛质量不理想的问题,研究并提出结合代理函数和组合牛顿的最优坐标求解方法。输入模型的映射失真度量函数;设定迭代条件,在失真能量较大的迭代前期,建立参考网格代替原始模型网格;使用基于梯度下降的代理函数法求解最优坐标;在失真能量较小的迭代后期,使用组合牛顿法求解最优坐标。实验验证表明,该方法具有失真下降速度快、收敛质量稳定、最优坐标求解精度高等优点。（4）设计并实现低失真的网格参数化映射软件系统。该系统分为网格参数化模块、网格模型显示模块、网格模型纹理映射模块等三个模块。该系统的网格参数化模块映射效率高、失真低,纹理映射模块纹理渲染质量高,条纹效果细致均匀,纹理渲染具有实时性,用户体验良好,系统运行鲁棒性好。
张思远[6]（2020）在《弱纹理物体表面鲁棒三维重建方法研究》文中研究说明随着机器视觉技术的快速发展,三维重建技术成为一种工业上物体形貌测量的重要手段。对于弱纹理物体的三维重建,传统方法难以匹配到足够的特征点,导致重建不完整。因此针对视觉测量中高精度的要求,本文提出一种兼顾重建对象主体和细节的综合三维重建方法,对弱纹理物体表面以及细节部分进行高精度重建。首先,对三维重建方法原理进行探究,分析传统增量式三维重建方法流程中的相机标定模型和特征匹配原理模型,研究传统线性三角测量和非线性光束法平差的重建方法,分析弱纹理物体在传统重建方法下的难点,建立了初步的三维重建流程。然后,建立了基于面片扩展滤波重建算法的点云稠密化模型,通过空间面片扩展来丰富点云密度。设计了层次分析法来筛选误匹配的特征点,使用预训练的神经网络模型控制特征点数量。随后研究了基于深度图融合的重建方法,利用深度信息对上述未重建出的细节部分进行补充重建,得到较为完整的点云模型。在此基础上针对高光环境下深度图会产生孔洞的问题,设计了一种光参数估计的光照补偿方法,以及一种基于均值漂移算法的深度图平滑方案。采用标准测试图片进行仿真,初步检验该方法的可行性。最后,对上述三维重建方法进行实验验证,首先对室内场景下的弱纹理物体进行重建实验,在得到稠密点云模型后,将点云扩展成三角网格模型,并使用泊松算法优化模型缝隙,再将模型表面进行渲染,得到完整的弱纹理物体三维重建模型。在此基础上对室外环境下的弱纹理物体再次进行实验验证,使用多种性能指标对实验数据进行评价,结果表明,重建后的模型表面参数,精度可控制在1～2mm,模型结构相似性在90%左右,性能指标均符合视觉测量要求,验证了本文方法的鲁棒性和有效性。本文从三维重建的效果完整性和算法实用性出发,提出一套弱纹理物体表面三维重建的解决方案,研究内容为工业视觉测量提供了理论和技术支持。
侯佳鑫[7]（2020）在《沉浸环境下地下实验室数字模型可视化研究》文中认为高放废物如何安全处置是核能开发领域的世界级难题,建造地下实验室是高放废物深地质处置的关键步骤。由于地下实验室工程建设结构复杂,工程实施难度大,如何有效的规划、设计和评估地下实验室工程建设方案是一个重要问题。本文基于几何结构、拓扑关系和地质语义,对地下实验室多源数据进行融合表示,构建了地下实验室三维数字模型。采用地形自动生成等算法,透视、切面等数字模型可视化表现方式,结合沉浸环境下视点定位交互手段,构建了沉浸式高放废物地质处置地下实验室数字模型可视化系统。阐述了沉浸环境下地下实验室数字模型可视化研究的以下几个方面:（1）沉浸环境下地下实验室数字模型可视化系统的构建流程以及结构设计。构建流程主要为整合地下实验室工程数据、构建地下实验室数字模型、设计沉浸式地下实验室数字模型可视化系统。系统主要分为四大模块:地下实验室可视化交互模块、沉浸环境下视点定位交互模块、地下实验室数字模型视景模块、地下实验室沉浸式漫游模块。（2）地下实验室数字模型的构建过程。首先介绍了系统的数据资源体系,将钻孔数据,图纸数据,实验室样品测量数据等多种数据源的数据进行一系列处理融合,最终转化为以空间为划分线索的地表建筑要素、地貌要素、地下实验室主体要素、地下实验室局部实体要素,为地下实验室数字模型构建提供数据基础。其次阐明了地下实验室的三维模型架构,将地下实验室数字模型可视化系统的三维模型架构划分为几何对象层、拓扑关系层、属性对象层三个层次。然后叙述了地下实验室的几何模型构建过程,包括构建准则、构建方式、构建流程、具体构建过程、贴图和材质映射过程、和模型优化方法。接下来讲述了地下实验室通过Perlin Noise函数自动化构建地貌模型的过程。（3）地下实验室数字模型可视化系统所提供的两种交互方式。第一种为基于视觉线索的视点定位交互方式,以用户的视线焦点为定位依据完成与系统的交互;另一种为三维数据可视化交互方式,系统提供了多种可视化表现方式:三维景观方式、透视三维景观方式、切面方式,更利于研究人员对地下实验室工程建设方案的分析研究。（4）沉浸环境下地下实验室数字模型可视化系统具体构建过程。包括系统场景构建,光照处理与天空盒设置,漫游路线设置、系统最终实现。实验结果表明,该系统能够为论证地下实验室工程的设计方案与工程规划提供参考依据,提高地下实验室研究数据综合分析的直观性。
赵晶洁[8]（2020）在《基于网格的图像变形技术研究》文中提出在儿童美术教育中,对图像的识读能力的培养以及创造力与思维能力的培养与表达是近现代教育最被看重的素质培养。图像变形技术作为图像编辑技术的一种,其能使儿童发挥想象力创造性地对图像中的物体进行变形操作,从而有效重现儿童认识图像的思维过程,利于开发儿童的创造力,激发其潜在的思维能力。传统的图像变形技术通过设置点或线等为控制句柄来使图像发生直观的变形,操作复杂,不适用于儿童操作。因此,本文提出一种基于网格的图像变形技术,该技术通过移动网格上的点使网格发生形变从而使图像发生形变,且变形效率高、操作简单、能有效地适用于儿童,有一定的实用价值。本文的工作主要包括以下几个方面:1、基于高斯函数的图像变形方法研究:本文首先将图像所在区域栅格化,然后将图像按照栅格结构分割成图像块,使每个图像块能贴至对应的单元格。图像变形中,先设置变形区域,再通过操纵各个单元格顶点使图像发生形变,为了使变形范围内的变形点移动所产生的变形向量大小遵循“钟形”结构分布规律,本文引入高斯函数来确定各变形点的移动距离。2、基于变形函数的图像变形方法研究:针对基于高斯函数的图像变形方法中存在的问题进行改进。借鉴向后映射的原理,利用变形后像素点所在位置求得其变形前所在位置从而解决变形点溢出变形区域问题;通过利用变形区域半径、变形点坐标、控制点坐标与目标点坐标构建变形函数,使得函数中不存在任何不确定因素,无需手动设置参数,且使得图像变形更为平滑;除此之外,对溢出图像边界的变形点进行规则约束,同时解决了单元格翻转问题。3、图像插值技术研究:通过上述变形操作之后,本文提出一种图像插值技术解决图像放大之后的模糊问题。首先再次栅格化变形后的图像,然后针对每个所求像素点,求出所有包含其位置的22?子网格;再将颜色值分为R、G、B三个通道分别进行以下操作:针对每个子网格,用该网格内的9个采样点的像素值利用最小二乘法多项式拟合构建一个曲面,再将所求点位置坐标代入计算其拟函数值,重复上述步骤,计算出其它子网格拟合曲面中所求点的拟函数值;最后对所有的拟函数值进行平均,得到该像素点所在的各颜色通道的值,将三个颜色通道值合并得到最终值。4、图像变形编辑系统:本文针对儿童设计一款图像变形编辑系统,该系统仅通过鼠标点击和移动即可完成图像的局部变形编辑,同时也可设置变形点为可见从而辅助儿童进行变形操作。除此之外,该系统还包括撤销、恢复、清空、放大、缩小、导入图片和保存图片等功能,为了满足儿童编辑图片需求,系统提供一些图片,也支持外部文件导入。本文对上述工作进行了实验,实验结果表明,该图像变形技术操作简单,运算速度较快,实现了良好的变形效果。
邱丰[9]（2020）在《基于几何模型的三维人体姿态识别》文中研究说明三维人体姿态识别是计算机视觉领域一个非常重要的问题,也是智能人机交互领域的核心技术之一。近年来,人体姿态识别技术发展迅速,二维人体姿态识别准确度不断提升,为三维人体姿态识别提供了新的可能。几何模型在三维计算机视觉领域具有两个主要内涵:其一是相机与成像关系的几何模型,其二是观测目标的几何模型。对于相机视角而言,现有的三维人体姿态数据集相机视角多样性有限,现有方法容易陷入视角耦合的困境,因此需要在流程设计与模型训练过程中考虑针对相机几何泛化的数据增强。对于观测目标–人体而言,三维人体姿态识别的应关注方向除了人体在三维空间中的姿态,还应包含三维人体的形状、材质、光照和纹理信息;然而传统的基于关键点-骨骼模型的三维人体表示方法无法准确编码人体的形状信息,因此具有姿态和形状协同信息的复合人体几何表达应运而生。本文就相机几何问题设计了一套完整的视角增强方法,并提出了一个基于虚拟舞蹈动作的数据集用于二维-三维关键点回归问题的训练与评估方法;就三维人体几何表示问题提出了一种基于椭球体人体表示方法的几何模型和端到端解决方案,作为一种基于回归模型和后处理优化算法的方案,利用可微分渲染和人体图像分割标注,较好的解决了因肢体部分自遮挡造成的多值歧义问题,提高了三维人体姿态估计和部分级别语义分割预测的准确性,同时为常用的三维人体姿态参数化模型提供了一种灵活轻量的中间表示方法。
诸葛洵[10]（2020）在《面向数字化工厂的加工设备单目视觉三维重建方法研究》文中认为近年来,信息技术的发展带动了制造业由3.0信息化向4.0智能化的升级转型。数字化工厂作为典型工业4.0技术之一,将原来依靠人为经验进行布局的评估方式升级为由数据支撑的量化决策方式,革新了企业的管理模式,提升了企业的制造水平。数字化工厂初始构建时需要布局大量设备三维模型,当前的三维模型建立方法主要由人使用CAD软件完成,耗时长且技术门槛高,为工厂数据的实时映射及更新带来挑战。计算机视觉领域中,多视角三维重建技术可通过物体的二维图像恢复出其三维空间结构,建模过程由数据驱动,自动化程度和可靠性高。本文面向数字化工厂的建模问题,基于单目视觉三维重建技术,研究工厂生产设备的快速三维重建方法。提出了经由特征点提取与匹配、运动恢复结构算法、基于面片的多视图三维重建算法、纹理映射进行三维重建的全流程,并通过选取机床重建对象进行对比实验的方式加以验证。基于本文的研究方法,对上海交通大学学生创新中心A楼的工程训练实践场地中的几台机床进行了三维重建,并以数字化工厂沉浸交互体验应用为例,验证了视觉重建三维模型用于数字化工厂建模的有效性。本文具体研究内容包括:1.视觉三维重建数学基础。介绍了视觉三维重建过程的基本数学原理,包括成像原理、坐标体系和透视投影成像模型,介绍了设备图像的成像坐标系统和畸变校正公式;介绍了对极几何的基本概念,介绍了对极约束条件以及本质矩阵的求解过程;介绍了相机标定的理论和方法;标定了本文研究所使用智能手机的相机参数。2.基于运动恢复结构算法（Structure From Motion,SFM）的工厂设备三维点云模型构建方法。详细研究了工厂生产设备点云模型重建的原理与步骤,包括设备图像特征点的提取与匹配算法;目标设备多视角图像三角测量、集束调整、三维离散稀疏点云的生成方法;稀疏点云模型的稠密优化方法;选取实验场地中的机床,采用提出方法重建设备的稠密点云模型,通过对比实验验证提出方法的有效性。3.基于泊松拟合的工厂设备面片模型构建方法。研究了稠密点云优化算法;研究了使用泊松表面重建算法拟合模型三角面片的方法,并归纳泊松算法的基本概念和算法步骤;研究了使用自动式纹理映射的算法;基于以上方法,基于机床三维离散稠密点云数据构建机床三维面片模型,通过对比实验验证提出方法的有效性。4.基于快速设备三维重建算法的数字化工厂场景应用案例与实验分析。对上海交通大学学生创新中心A楼实验场地中的其他生产设备进行单目视觉快速三维重建,展现了重建后的模型;探究了重建模型在数字化工厂仿真建模和沉浸式体验交互中的应用效果。说明了本文提出面向数字化工厂设备模型快速建模的方法的可行性、有效性和应用前景。
二、一种基于三角形面片模型的二维纹理贴图方法（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、一种基于三角形面片模型的二维纹理贴图方法（论文提纲范文）
（1）从传统渲染到可微渲染:基本原理、方法和应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 传统渲染管线 |
| 3 可微渲染的基本原理 |
| 4 基于局部光照模型的可微渲染 |
| 4.1 局部近似导数的方法 |
| 4.2 用平滑的光栅化近似导数 |
| 4.3 基于概率分布的光栅化 |
| 4.4 其他的方法 |
| 4.5 不同方法之间的对比 |
| 5 基于全局光照模型的可微渲染 |
| 5.1 基于边采样的蒙特卡洛路径跟踪 |
| 5.2 重参数化不连续的被积函数 |
| 5.3 路径空间的可微渲染 |
| 5.4 比较和分析 |
| 6 开源的可微渲染工具 |
| 7 可微渲染的应用 |
| 7.1 物体 |
| 7.1.1 几何和位置优化 |
| 7.1.2 纹理和材质优化 |
| 7.2 人体相关 |
| 7.2.1 人脸 |
| 7.2.2 人体 |
| 7.2.3 人手 |
| 8 可微渲染未来可能的发展方向 |
| 8.1 下一代可微渲染的方法 |
| 8.2 可微渲染的应用 |
| 8.3 分析数据的工具 |
| 9 总结 |
（2）三维人脸重建及其在头部姿态估计中的应用（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维人脸重建技术国内外研究现状 |
| 1.2.2 头部姿态估计技术国内外研究现状 |
| 1.2.3 目前存在的主要问题 |
| 1.3 本文的研究内容与创新点 |
| 1.3.1 三维人脸重建 |
| 1.3.2 头部姿态估计 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 三维人脸重建的相关技术 |
| 2.1 三维人脸可形变模型 |
| 2.1.1 人脸数据库的构建 |
| 2.1.2 BFM模型 |
| 2.1.3 FaceWarehouse人脸表情数据库 |
| 2.2 神经网络 |
| 2.2.1 卷积神经网络 |
| 2.2.2 生成对抗网络 |
| 2.3 UV纹理贴图 |
| 2.4 弱透视投影与特征点匹配 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于形变模型和深度学习的人脸重建方法研究 |
| 3.1 关键技术 |
| 3.1.1 光照模型 |
| 3.1.2 可微分渲染器 |
| 3.1.3 UV纹理映射 |
| 3.2 人脸模型重建 |
| 3.2.1 算法整体框架 |
| 3.2.2 模型表示 |
| 3.2.3 损失函数 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验实施细节 |
| 3.3.2 定性结果比较 |
| 3.3.3 定量结果比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于三维人脸模型和二维图像特征点匹配的头部姿态估计算法研究 |
| 4.1 算法总体框架 |
| 4.2 三维人脸几何模型重建 |
| 4.2.1 几何模型表示 |
| 4.2.2 网络结构 |
| 4.2.3 损失函数 |
| 4.3 基于关键点匹配的头部姿态估计 |
| 4.3.1 弱透视投影模型 |
| 4.3.2 特征点匹配优化算法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验实施细节 |
| 4.4.2 测试数据集和评价协议 |
| 4.4.3 本算法实验结果与分析 |
| 4.4.4 与现有方法的比较 |
| 4.4.5 跨数据集实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得成果 |
| 参与的项目 |
| 致谢 |
（3）三维建筑模型快速简化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 三维模型数据基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维模型概述 |
| 2.2.1 拓扑 |
| 2.2.2 流形 |
| 2.3 表面几何三维建筑模型的特点 |
| 2.3.1 平行、共面和垂直的几何特征 |
| 2.3.2 复杂的几何结构 |
| 2.4 三维建筑模型数据结构 |
| 2.4.1 .OBJ格式文件数据结构分析 |
| 2.4.2 .MTL格式文件数据结构分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 顾及角度误差的QEM模型简化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型简化基本概念 |
| 3.3 边折叠操作 |
| 3.4 QEM算法 |
| 3.5 简化算法设计 |
| 3.5.1 数据预处理 |
| 3.5.2 简化误差测度 |
| 3.5.3 简化算子的选择 |
| 3.5.4 简化策略设计 |
| 3.6 简化结果及质量评价 |
| 3.6.1 算法性能验证 |
| 3.6.2 简化算子作用检验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 多分辨率三维模型数据的组织管理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三维城市模型数据基础 |
| 4.3 三维城市模型数据划分及LOD |
| 4.3.1 三维城市模型数据横向划分 |
| 4.3.2 三维城市模型LOD构建 |
| 4.4 城市空间数据组织 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 可视化系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 演示系统平台设计 |
| 5.2.1 城市三维场景基础资料系统平台架构 |
| 5.2.2 平台环境 |
| 5.3 大规模城市场景渲染效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）灾害条件下道路应急抢通三维虚拟场景创建技术（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 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 三维灾害虚拟场景研究现状 |
| 1.2.2 三维GIS研究现状 |
| 1.2.3 道路应急抢通研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 第二章 灾害条件下道路应急抢通三维地形创建 |
| 2.1 灾害模拟 |
| 2.1.1 地震灾害模拟 |
| 2.1.2 火灾模拟 |
| 2.1.3 洪水淹没灾害模拟算法及实现 |
| 2.2 三维地形设计要求及相关技术 |
| 2.2.1 三维地形设计要求 |
| 2.2.2 GIS技术 |
| 2.2.2.1 GIS技术的应用 |
| 2.2.2.2 GIS关键技术 |
| 2.2.3 数字高程模型 |
| 2.2.3.1 DEM的数据来源 |
| 2.2.3.2 DEM的表示模型 |
| 2.3 三维地形的构建与实现 |
| 2.3.1 三维地形研究方向 |
| 2.3.2 三维地形建模方法 |
| 2.3.2.1 规则格网地形建模 |
| 2.3.2.2 不规则三角网(TIN)地形建模 |
| 2.3.2.3 地形建模方法比较 |
| 2.4 基于Unity3D的三维地形创建 |
| 2.4.1 开发环境配置 |
| 2.4.2 Unity3D开发原理 |
| 2.4.3 World Creator插件 |
| 2.4.4 效果展示 |
| 2.4.5 HTC VIVE接入 |
| 2.5 基于Arc Scene的三维地形创建 |
| 2.5.1 开发环境配置 |
| 2.5.2 ArcGIS三维场景平台 |
| 2.5.3 三维可视化技术 |
| 2.5.4 效果展示 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 道路应急抢通装备建模及导入 |
| 3.1 装备建模设计要求及相关技术 |
| 3.1.1 装备建模设计要求 |
| 3.1.2 虚拟现实技术 |
| 3.1.2.1 虚拟现实技术特征 |
| 3.1.2.2 虚拟现实关键技术 |
| 3.2 三维建模工具 |
| 3.3 装备建模方法 |
| 3.3.1 OpenGL建模方法 |
| 3.3.2 3ds Max建模方法 |
| 3.4 基于OpenGL的三维建模 |
| 3.4.1 开发环境配置 |
| 3.4.2 OpenGL基本原理 |
| 3.4.3 OpenGL编程方法 |
| 3.4.4 效果展示 |
| 3.5 基于3ds Max的三维建模 |
| 3.5.1 开发环境配置 |
| 3.5.2 3ds Max建模思想 |
| 3.5.3 效果展示 |
| 3.6 装备模型导入方式 |
| 3.6.1 Multipatch三维模型 |
| 3.6.2 常见装备模型导入方法及效果展示 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 灾害条件下道路应急抢通三维虚拟场景构建 |
| 4.1 开发环境配置 |
| 4.2 三维虚拟场景构建 |
| 4.3 道路应急抢通三维虚拟场景功能实现 |
| 4.3.1 道路抢通装备三维模型编辑 |
| 4.3.2 多视角地形场景漫游 |
| 4.3.3 道路抢通装备内部场景漫游 |
| 4.3.4 灾害环境模拟 |
| 4.3.5 三维虚拟环境的动态演示 |
| 4.3.5.1 动画制作方法 |
| 4.3.5.2 编辑和管理动画属性 |
| 4.3.5.3 保存动画 |
| 4.3.5.4 效果展示 |
| 4.3.6 三维虚拟场景的手机端APP开发 |
| 4.3.6.1 手机端APP介绍 |
| 4.3.6.2 软件流程 |
| 4.3.6.3 三维虚拟场景浏览界面 |
| 4.3.6.4 电脑端与手机端指挥界面 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在校期间的研究成果及学术论文 |
（5）低失真的网格参数化映射技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 相关关键技术 |
| 1.3.1 网格模型切割 |
| 1.3.2 图特映射 |
| 1.3.3 最优坐标求解 |
| 1.3.4 纹理映射 |
| 1.4 研究目标及主要内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 基于预判映射失真区域的裁缝切割方法 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 研究动机 |
| 2.3 基于预判映射失真区域的裁缝切割算法 |
| 2.3.1 计算模型的视觉盲区 |
| 2.3.2 计算模型的易失真区域 |
| 2.3.3 生成模型切缝 |
| 2.4 实验验证与分析 |
| 2.4.1 基于预判映射失真区域的裁缝切割实验 |
| 2.4.2 基于切割图的几何图像迭代切割实验 |
| 2.4.3 比较两种切割方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 限制失真的图特映射计算方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 研究动机 |
| 3.3 限制失真的图特映射计算算法 |
| 3.3.1 图特映射网格模型 |
| 3.3.2 度量模型的映射失真 |
| 3.4 实验验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 结合代理函数和组合牛顿的最优坐标求解方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 研究动机 |
| 4.3 结合代理函数和组合牛顿的最优坐标求解算法 |
| 4.3.1 建立参考网格 |
| 4.3.2 用代理函数法求最优坐标 |
| 4.3.3 用组合牛顿法求最优坐标 |
| 4.3.4 算法具体实现过程 |
| 4.4 实验验证与分析 |
| 4.4.1 程序执行效率对比实验 |
| 4.4.2 纹理映射效果实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 低失真的网格参数化映射系统设计与实现 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 系统模块设计 |
| 5.3 系统模块实现 |
| 5.3.1 网格参数化模块 |
| 5.3.2 网格模型显示模块 |
| 5.3.3 网格模型纹理映射模块 |
| 5.4 系统运行效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）弱纹理物体表面鲁棒三维重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 弱纹理物体三维重建国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于图像的三维模型重建理论 |
| 2.1 相机标定与对极约束 |
| 2.1.1 针孔相机模型 |
| 2.1.2 对极几何约束 |
| 2.2 特征点检测与匹配原理 |
| 2.2.1 特征检测子 |
| 2.2.2 特征描述子 |
| 2.2.3 特征匹配 |
| 2.3 视觉三维模型重建 |
| 2.3.1 线性三角测量法恢复深度信息 |
| 2.3.2 非线性光束法平差 |
| 2.3.3 增量式视觉三维重建流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 弱纹理物体表面鲁棒重建理论研究 |
| 3.1 基于PMVS算法的点云稠密化 |
| 3.1.1 PMVS算法的基本概念 |
| 3.1.2 算法流程 |
| 3.2 基于神经网络的特征点检测优化 |
| 3.2.1 神经网络特征点优化处理方法框架 |
| 3.2.2 神经网络特征点优化处理仿真实验 |
| 3.3 基于深度图融合方法的细节重建 |
| 3.3.1 立体图像的视角选择 |
| 3.3.2 深度计算与深度图优化融合 |
| 3.4 高光环境下的深度图平滑 |
| 3.4.1 光参数估计及光照补偿 |
| 3.4.2 弱纹理物体平滑深度图获取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 弱纹理物体表面三维重建实验研究 |
| 4.1 弱纹理物体室内重建实验 |
| 4.2 由点云到网格重建优化 |
| 4.2.1 网格化模型修整 |
| 4.2.2 模型表面缝隙优化 |
| 4.2.3 模型表面纹理贴图 |
| 4.3 弱纹理物体室外重建实验 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）沉浸环境下地下实验室数字模型可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高放废物处置地下实验室研究现状 |
| 1.2.2 数字模型构建研究现状 |
| 1.2.3 虚拟现实技术研究现状 |
| 1.2.4 数字模型可视化研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构说明 |
| 2 沉浸环境下地下实验室数字模型可视化系统设计 |
| 2.1 地下实验室数字模型可视化系统构建流程 |
| 2.2 地下实验室数字模型可视化系统结构设计 |
| 2.3 本章小节 |
| 3 地下实验室数字模型构建 |
| 3.1 数据资源体系 |
| 3.2 地下实验室三维模型架构 |
| 3.3 地下实验室几何模型构建 |
| 3.3.1 模型构建基本准则 |
| 3.3.2 几何模型构建方式 |
| 3.3.3 几何模型构建流程 |
| 3.3.4 几何模型构建过程 |
| 3.3.5 地下实验室三维模型贴图映射 |
| 3.3.6 地下实验室三维模型优化 |
| 3.4 基于Perlin Noise的三维地貌模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 地下实验室三维数据可视化系统交互设计 |
| 4.1 基于视觉线索的视点定位交互算法 |
| 4.2 地下实验室三维数据的可视化 |
| 4.3 本章小节 |
| 5 沉浸环境下地下实验室数字模型可视化系统构建 |
| 5.1 地下实验室数字模型可视化系统场景构建 |
| 5.1.1 地下实验室数字模型载入 |
| 5.1.2 地下实验室数字模型材质映射 |
| 5.2 地下实验室数字模型可视化系统光照处理与天空盒设置 |
| 5.2.1 系统光照处理 |
| 5.2.2 环境光照 |
| 5.3 地下实验室数字模型可视化系统漫游路线设置 |
| 5.4 地下实验室数字模型可视化系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）基于网格的图像变形技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像变形方法 |
| 1.2.2 插值方法 |
| 1.3 本文的主要工作与内容组织 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第2章 技术基础 |
| 2.1 网格模型与纹理映射 |
| 2.2 图像变换与映射 |
| 2.3 变形关键技术 |
| 2.3.1 高斯函数 |
| 2.3.2 最小二乘多项式拟合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 图像变形 |
| 3.1 平面栅格化与贴图 |
| 3.2 基于高斯函数的局部变形 |
| 3.2.1 局部变形条件 |
| 3.2.2 高斯函数的选取 |
| 3.2.3 选区网格点移动规则 |
| 3.2.4 基于高斯函数的变形效果 |
| 3.3 基于变形函数的局部变形 |
| 3.3.1 局部变形函数 |
| 3.3.2 局部网格选取 |
| 3.3.3 基于局部变形函数的变形效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 图像插值 |
| 4.1 插值方法梗概 |
| 4.2 图像栅格化 |
| 4.3 最小二乘法多项式拟合曲面 |
| 4.3.1 确定子网格 |
| 4.3.2 曲面拟合 |
| 4.3.3 确定最终值及其效果 |
| 4.4 实验结果与对比 |
| 4.4.1 IDW与 RBF介绍 |
| 4.4.2 各方法效果对比 |
| 4.4.3 各方法性能对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 儿童图像变形编辑系统 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 功能设计 |
| 5.3 界面介绍 |
| 5.4 变形操作 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 本文的创新之处 |
| 6.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（9）基于几何模型的三维人体姿态识别（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 领域现状和趋势 |
| 1.3 面临难点与挑战 |
| 1.4 主要贡献与文本结构 |
| 第二章 三维姿态问题中的几何模型 |
| 2.1 三维人体姿态识别假设 |
| 2.2 相机建模 |
| 2.2.1 相机模型 |
| 2.2.2 投影关系模型 |
| 2.3 三维人体表示建模 |
| 2.3.1 数据采集几何模型 |
| 2.3.2 复合表示几何模型 |
| 2.4 几何模型的重要意义 |
| 第三章 基于相机几何泛化增强的三维姿态识别 |
| 3.1 视角耦合问题 |
| 3.2 单视角几何泛化增强 |
| 3.2.1 虚拟相机合成 |
| 3.2.2 投影关系与数据元组自动化合成 |
| 3.2.3 二维检测归一化方法 |
| 3.3 多视角协同训练 |
| 3.3.1 同期拍摄辅助观测 |
| 3.3.2 常用视角分布统计与舞台分析 |
| 3.4 时序任务优化 |
| 3.4.1 多模块混合训练与推理 |
| 3.4.2 泛化能力分析 |
| 第四章 基于椭球体人体表示模型的三维姿态识别 |
| 4.1 EllipBody-灵活轻量的椭球体人体表示法 |
| 4.2 全局管线 |
| 4.2.1 基于卷积神经网络的特征解码和参数回归 |
| 4.2.2 基于部分分级的可微分渲染管线 |
| 4.2.3 人体语义分割与后处理优化 |
| 4.3 从EllipBody到SMPL |
| 4.4 实验与分析 |
| 第五章 数据与实现细节 |
| 5.1 实验数据集 |
| 5.1.1 Human3.6M数据集 |
| 5.1.2 UP-3D数据集 |
| 5.1.3 LSP数据集 |
| 5.1.4 Miku Miku Dance数据集 |
| 5.2 实验实现细节和分析 |
| 5.2.1 基于椭球体表示的网络训练和优化 |
| 5.2.2 部分结果展示 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 |
| 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 简历 |
（10）面向数字化工厂的加工设备单目视觉三维重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字化工厂三维场景建模方法现状 |
| 1.2.2 工厂设备视觉三维建模方法现状 |
| 1.2.3 单目视觉三维模型重建方法现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文内容与结构 |
| 第二章 视觉三维重建数学基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相机透视投影成像模型 |
| 2.2.1 坐标系 |
| 2.2.2 针孔相机模型 |
| 2.2.3 畸变相机模型 |
| 2.3 多视角图像对极几何模型 |
| 2.3.1 对极约束 |
| 2.3.2 本质矩阵 |
| 2.3.3 单应矩阵 |
| 2.4 相机标定 |
| 2.5 实验结果 |
| 2.5.1 定性分析 |
| 2.5.2 定量分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于SFM的工厂设备三维点云模型构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于SIFT的多视角图像特征提取 |
| 3.2.1 SIFT特征点检测 |
| 3.2.2 SIFT特征点描述 |
| 3.2.3 SIFT特征点匹配 |
| 3.3 基于SFM的三维点云配准 |
| 3.3.1 三角测量 |
| 3.3.2 集束调整 |
| 3.3.3 增量式SFM算法原理 |
| 3.4 基于PMVS的稠密点云重建 |
| 3.4.1 基本概念 |
| 3.4.2 算法流程 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 定性分析 |
| 3.5.2 定量分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于泊松拟合的工厂设备面片模型构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 稠密点云模型优化 |
| 4.2.1 点云滤波 |
| 4.2.2 点云配准 |
| 4.2.3 点云分割 |
| 4.3 离散点云三角面片构建 |
| 4.3.1 基本概念 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.4 面片纹理映射 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.5.1 定性分析 |
| 4.5.2 定量分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 数字化工厂应用案例与实验分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 生产设备快速三维重构 |
| 5.3 数字化工厂布局与建模仿真 |
| 5.4 数字化工厂沉浸式体验交互 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目 |
四、一种基于三角形面片模型的二维纹理贴图方法（论文参考文献）
- [1]从传统渲染到可微渲染:基本原理、方法和应用[J]. 叶子鹏,夏雯宇,孙志尧,易冉,余旻婧,刘永进. 中国科学:信息科学, 2021(07)
- [2]三维人脸重建及其在头部姿态估计中的应用[D]. 柯泽冉. 华中师范大学, 2021(02)
- [3]三维建筑模型快速简化关键技术研究[D]. 李少卿. 北京建筑大学, 2020(08)
- [4]灾害条件下道路应急抢通三维虚拟场景创建技术[D]. 蔡艳潇. 东南大学, 2020(01)
- [5]低失真的网格参数化映射技术研究[D]. 孙辰. 北方工业大学, 2020(02)
- [6]弱纹理物体表面鲁棒三维重建方法研究[D]. 张思远. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [7]沉浸环境下地下实验室数字模型可视化研究[D]. 侯佳鑫. 西南科技大学, 2020(08)
- [8]基于网格的图像变形技术研究[D]. 赵晶洁. 南京师范大学, 2020(04)
- [9]基于几何模型的三维人体姿态识别[D]. 邱丰. 上海交通大学, 2020(01)
- [10]面向数字化工厂的加工设备单目视觉三维重建方法研究[D]. 诸葛洵. 上海交通大学, 2020(01)