导读:本文包含了八叉树论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:网格,卷积,质体,地物,曲率,地线,动态。
八叉树论文文献综述
张贝,戴宁,田素坤,袁福来,俞青[1]（2019）在《结合稀疏八叉树卷积神经网络的牙齿预备体颈缘线提取方法》一文中研究指出针对传统手工提取牙齿预备体颈缘线需要交互标记特征点,操作复杂,效率低的问题,提出了一种基于稀疏八叉树的卷积神经网络自动提取牙齿预备体颈缘线的方法.首先利用稀疏八叉树的空间划分,牙齿预备体模型被预处理为带有标签信息的稀疏点云,构建牙齿预备体数据集;其次利用已训练的卷积神经网络模型将牙齿预备体点云分割为2部分;然后采用密集条件随机场优化分割点云的边界,再将边界点拟合及插值获取新的边界点集;最后连接边界点在预备体模型上对应的投影点形成牙齿预备体颈缘线.在牙齿预备体数据集上的实验结果表明,卷积神经网络模型的预测准确率达到97.23%,通过对该方法提取的预备体颈缘线与专业医生提取的颈缘线之间的曲线偏差进行对比分析,验证了该方法的有效性.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
朱清海[2]（2019）在《一种基于八叉树车载激光点云的杆式地物批量提取方法》一文中研究指出近年来,叁维激光扫描技术广泛应用于逆向工程、文物数字化、工程测量等多个领域。在工程测量领域的应用也越来越广泛,采集平台日趋多样化,从固定的地面站扫描到移动的车载扫描、背包式扫描,从地面的小区域扫描到机载的大场景扫描,逐步形成了空地一体全方位,室内室外多角度的数据采集综合数据采集平台。扫描成果广泛应用于土石方验方、建筑立面测绘、文物修缮测绘、建筑竣工测绘、市政工程竣工测绘中。但在矢量要素提取方面,自动化水平仍然不高,本文结合生产实际设计研发了一种基于八叉树点云的杆式地物批量提取算法。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年S2期）
王金鑫,赵光成,禄丰年,张古彬,曾涛[3]（2019）在《真叁维地质模型构建的球体测地线八叉树网格方法》一文中研究指出叁维地质空间表达可以准确揭示地质现象与过程的空间结构与分布规律。传统叁维地质建模方法广泛存在着面向局部小区域、基于投影数据、表面静态建模、难以进行3D空间查询与分析、不利于时空大数据的组织与管理等缺陷。地球剖分网格以其全球全方位视角、循环递归剖分机制和有机灵活的编解码策略为解决上述问题、构建新一代数字地球平台提供了新的技术方案。本文以郑州航空港经济区为例,利用实测地质数据,基于球体测地线八叉树剖分瓦块(SGOG网格),建立区域真叁维地质模型框架,并进行空间分析。在对原始数据进行预处理的基础上,将SGOG特定剖分层次的瓦块节点与地质体外包络体特征点数据进行匹配,构建真叁维地质框架;通过漏洞修补和着色渲染,建立多尺度多地层叁维地质体模型;在此基础上,进行真叁维地质空间分析,包括地质体真叁维剖面、数字钻孔以及几何特征参数计算。实验结果表明:本文的建模方法,不但结构简单,操作方便,适用于复杂不规则的地质体,而且可以利用SGOG瓦块的多尺度特性,灵活实现精度与尺度的自适应表达,方便进行多角度真叁维空间分析。地球剖分网格是数字地球发展的必然趋势。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2019年08期）
熊心一,姚宇[4]（2019）在《基于混合八叉树的动态对象碰撞检测算法》一文中研究指出针对动态对象与静态场景碰撞检测计算中减少时间和空间消耗的问题,提出了静态八叉树与动态八叉树相混合的空间剖分算法。在初始化阶段,将静态场景剖分为深度较浅的静态八叉树空间结构;在碰撞检测初步阶段,找到与动态对象相交的静态八叉树叶子节点,并以之为根节点生成动态八叉树,如果动态对象发生移动但与之相交的静态八叉树叶子节点没有发生变化,不需要更新动态八叉树;随后,利用更深层的动态八叉树筛去更多的不碰撞面片。实验数据验证了该算法的可行性,采用4层静态八叉树与2层动态八叉树混合的空间结构,与传统6层静态八叉树相比,能灵活应用于动态对象的碰撞检测计算,初始化时间减少约93.81%,节点数量减少约95.05%,只有在需要更新动态八叉树的时候计算耗时稍高;与传统动态八叉树相比,所需更新的树层数更少,在相交的静态八叉树叶子节点不变的情况下省去了更新,速度更快。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年S1期）
马励（Mast,Ali）[5]（2019）在《基于八叉树编码的点云压缩研究与实现》一文中研究指出点云压缩是目前计算机视觉、机器人、以及虚拟现实和增强现实领域的热点话题,它正成为发展最快的技术之一,但在将其有效地应用于各种实际场景之前,仍需要攻克一些难题。当在各种应用中进行实现时,点云数据的大小仍是一个主要问题。本文基于点云压缩的各种现有技术,主要比较了两种点云压缩技术的性能,即基于双缓存八叉树点云编码和基于单八叉树的点云编码,并对这两种技术展开了详细分析和讨论。此外。论文提出一种改进的点云压缩八叉树算法,称为单八叉树静态点云压缩算法,此算法的提出受到双缓存八叉树编码算法(Kammerl,2012)的启发。本文所提出的单八叉树静态点云压缩算法使用与双缓存八叉树压缩类似的压缩模型,遵循网络上点云压缩和解压缩的整个生命周期。它通过使用八叉树数据结构在空间上分解点云来进行初始化,然后使用二进制流对该结构进行比特掩蔽和序列化以表示用于编码和解码点信息的八叉树结构。此外,它使用点位置编码来编码点的附加信息,例如,颜色,NORMALS等。仿真结果显示,本文所提出的八叉树算法对于静态点云具有比双缓存八叉树算法更好的压缩性能。相比于双缓存八叉树算法,虽然所提方法的视觉性能没有改善,但压缩比明显提高。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-10）
汪玲玲[6]（2019）在《一种插件式3DWebGIS的八叉树空间索引的研究与实现》一文中研究指出当下“数字地球”的关键技术已经研究的比较深入,“智慧城市”的建设也已取得阶段性的成果。随之而来的是越来越多的空间数据需要组织、管理与应用。为了最大限度地挖掘数据信息以更好地服务于国计民生,地理信息系统(Geographic Information System,GIS)的研究尤为重要。GIS的研究是以数据为支撑,建立空间索引是GIS的核心技术之一。合理的索引方式可以帮助人们在海量的空间数据中快速获取到目标数据,大大减少了时间与空间复杂度。二维数据的空间索引方式已经研究和应用的比较成熟。但是,叁维空间数据的研究尚且不足。本文针对网络叁维地理信息系统下,叁维空间数据索引的具体实现以及空间数据的互操作等问题,提出一种适合插件式3DWebGIS的八叉树空间索引算法和实现途径。首先,介绍叁维空间索引数据的存储方式。通过建立包含拓扑关系的关系型数据库,组织与管理并构建真叁维场景所需要的空间数据与属性数据。其次,借助插件搭建叁维Web平台。在浏览器端嵌入可视化工具,即虚拟现实建模语言(Virtual Reality Modeling Language,VRML)插件,在开发软件Microsoft Visual Studio2008上编写程序实现空间数据库的传输等工作,最终完成用户与叁维场景的交互操作。然后,完成创建动态八叉树、确定递归次数、建立索引编码等一系列操作后,利用八叉树索引算法,在浏览器端通过坐标快速检索出空间区域内的叁维空间实体。其中,递归次数是综合考虑地理实体的位置与体积两个因素而加以确定。最后,用具体实例验证八叉树空间索引的可用性。研究实例是基于研究区的地质数据,利用八叉树空间索引算法,并衡量其搜索地理实体的速度。本文主要是从插件式3DWebGIS下Web平台的搭建、真叁维场景的构建、动态八叉树索引的创建、叁维要素查询功能模块的实现等多个方面,研究网络环境下叁维空间数据的八叉树索引算法。研究结果表明,该环境下八叉树空间索引算法可降低搜索叁维空间实体的时间与空间复杂度,从而有效地提高了空间查询的效率,为3DGIS空间数据库中的地理实体的有效查询提供了思路。图[33]表[8]参[90](本文来源于《安徽理工大学》期刊2019-06-06）
李强[7]（2019）在《基于多约束八叉树和多重特征的点云配准算法》一文中研究指出叁维点云配准是点云重构的第一步,快速精确实现配准过程关系着重构的速度与效果。3D激光扫描设备采集叁维点数据时,由于物体的不可穿透性等因素,往往需要经过多角度、多次采集,导致获取的叁维点云数据所处的空间坐标系不一致,必须经由配准予以调整。配准的过程实质是求待配准点云转换至目标点云所需刚性转换关系。随着激光扫描技术的进步,叁维扫描设备可以在短时间内采集大量的点坐标信息,从速度和精度上对点云处理提出了更高要求,因此,优化叁维点云配准过程已成为叁维点云处理的重要课题之一。针对叁维点云配准的优化目标,本文在深入学习叁维点云配准算法、叁维点云分割算法、曲面拟合算法的基础上,提出了一种多约束八叉树分阶拟合结合多重特征匹配的点云配准算法。首先增加多约束改进自适应八叉树以降低分割子域的曲面复杂度,接着根据分割特点选取分阶移动最小二乘(Moving Least Squares,MLS)拟合策略降低拟合耗时,然后由拟合曲面计算出点的多重特征,提出了多重特征相似度提高匹配点对的准确度,最后通过改进多分辨率迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)的迭代终止条件后进行配准。本文的主要研究工作有查阅与叁维点云配准有关的书籍和国内外论文,了解国内外研究现状发展趋势,明确该领域研究现状、研究热点和难点。深入分析该课题的经典方法和相关研究成果,结合叁维点云存储的数据结构、叁维点的空间特征以及现有配准方法,以提升叁维点云配准的精度和速度。基于上述研究工作,本文的创新点如下:1.提出了一种基于多约束八叉树的分阶MLS局部拟合算法。一方面改进了自适应八叉树算法,增加了多条件约束自适应八叉树的分割过程,以达到减小分割次数,降低子域曲面复杂度的目的。另一方面,根据分割子域的曲面复杂度特点,提出了分阶MLS局部拟合策略,在建立MLS拟合函数时根据分割子域法向量标准偏差改变基函数的阶数,降低计算量。实验表明该算法能在提升拟合准确度的前提下保持或减少算法的耗时。2.提出一种基于多重特征匹配的点云配准算法。此算法根据分阶MLS局部拟合结果,计算点的多重特征,包括高斯曲率K、平均曲率H、主曲率k_1和k_2、与重心的距离L等。以点的多重特征提出了多重特征相似度优化匹配点对的准确度,减少错误匹配,提高配准的精度。然后改进了多分辨率ICP算法的迭代过程,采用连续两次均方误差的差值代替均方误差最小阈值作为迭代停止条件,有效地避免了无用迭代,降低了算法耗时。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
耿宏,刘增森[8]（2019）在《一种面向飞机虚拟维修的面向对象松散八叉树》一文中研究指出为提高飞机虚拟维修场景的组织管理效率,提出一种面向对象松散八叉树方法,它结合面向对象和松散八叉树算法,构成一种以松散八叉树叶节点存储对象AABB树的新型树结构,该结构将场景对象从叁角面片中分离出来,以实现对维修对象和工具的快速定位,降低因对象移动造成的场景更新时间开销。经过验证,该方法比传统八叉树效率更高。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年05期）
刘星,金衍,林伯韬,林长庆,谢琳[9]（2019）在《基于八叉树的储层改造体积计算方法及工程应用》一文中研究指出传统的采用规则几何体计算储层改造体积(SRV)往往具有较大误差。为此,提出一种基于八叉树的SRV计算方法,该方法可根据事件点密度生成不规则树状网格化结构,通过提取网格结构中的非空节点的体积来计算压裂改造的SRV。通过蒙特卡罗模拟计算和昆北油田的18口井的应用发现:该方法得到的不规则结构能够较好地包络事件点,有效去除未响应区域带来的计算误差;该方法根据事件点密度进行网格划分,充分考虑了事件点密度对SRV的影响,结果更符合工程认识。实例应用表明,对于较大规模的微地震数据,该方法具较高的计算效率,算得的SRV和油井改造后产液量变化趋势基本一致。相比较传统方法,该方法可为水力压裂施工提供更为可靠的评价指标。(本文来源于《岩石力学与工程学报》期刊2019年05期）
王甲福,秦昊[10]（2019）在《基于八叉树的均值聚类点云精简方法》一文中研究指出由于Kinect等叁维扫描设备采集的点云数据数量庞大,给后期点云处理过程增加了时间与难度,提出了一种基于八叉树的K均值聚类点云精简算法。算法首先对初始点云建立八叉树,搜索并记录树中的实叶节点数据;然后使用节点的数量及相应的数据作为均值聚类算法的K值与初始化聚类中心进行聚类;最后计算各点均方根曲率与所有点均方根曲率平均值和各点到聚类中心的欧氏距离与各点到聚类中心欧氏距离平均值,根据计算结果精简点云数据。将该方法与网格法、曲率法相比较,在相近压缩率的情况下,该方法不但可以较好地保留点云的细节特征信息,而且精简后点云与原始数据的疏密程度保持一致,精简效果优于传统的网格法与曲率法。(本文来源于《自动化应用》期刊2019年04期）
八叉树论文开题报告
（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：
近年来,叁维激光扫描技术广泛应用于逆向工程、文物数字化、工程测量等多个领域。在工程测量领域的应用也越来越广泛,采集平台日趋多样化,从固定的地面站扫描到移动的车载扫描、背包式扫描,从地面的小区域扫描到机载的大场景扫描,逐步形成了空地一体全方位,室内室外多角度的数据采集综合数据采集平台。扫描成果广泛应用于土石方验方、建筑立面测绘、文物修缮测绘、建筑竣工测绘、市政工程竣工测绘中。但在矢量要素提取方面,自动化水平仍然不高,本文结合生产实际设计研发了一种基于八叉树点云的杆式地物批量提取算法。
（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。
八叉树论文参考文献
[1].张贝,戴宁,田素坤,袁福来,俞青.结合稀疏八叉树卷积神经网络的牙齿预备体颈缘线提取方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].朱清海.一种基于八叉树车载激光点云的杆式地物批量提取方法[J].测绘通报.2019
[3].王金鑫,赵光成,禄丰年,张古彬,曾涛.真叁维地质模型构建的球体测地线八叉树网格方法[J].地球信息科学学报.2019
[4].熊心一,姚宇.基于混合八叉树的动态对象碰撞检测算法[J].计算机应用.2019
[5].马励（Mast,Ali）.基于八叉树编码的点云压缩研究与实现[D].北京邮电大学.2019
[6].汪玲玲.一种插件式3DWebGIS的八叉树空间索引的研究与实现[D].安徽理工大学.2019
[7].李强.基于多约束八叉树和多重特征的点云配准算法[D].太原理工大学.2019
[8].耿宏,刘增森.一种面向飞机虚拟维修的面向对象松散八叉树[J].火力与指挥控制.2019
[9].刘星,金衍,林伯韬,林长庆,谢琳.基于八叉树的储层改造体积计算方法及工程应用[J].岩石力学与工程学报.2019
[10].王甲福,秦昊.基于八叉树的均值聚类点云精简方法[J].自动化应用.2019
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