本项目旨在解决复杂点集曲面建模应用中的关键性技术问题和关键算法, 内容包括: 点云数据的快速曲面重建与实时绘制、点集模型的无网格参数化方法、点集曲面的局部微分性质计算与逼近误差计算、曲面模型的自适应重采样技术与点集曲面的表示优化、点采样模型的特征提取与特征增强、点集曲面的局部形状控制与编辑技术、点集曲面模型的分片分割、点集曲面与其它曲面表示形式的相互转化等. 项目研究采用理论研究与原型系统开发相结合的方式进行, 力求为实际的点集曲面应用提供原创性基础技术和算法支持.
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数据更新时间:2023-05-31
针对弱边缘信息的左心室图像分割算法
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黏弹性正交各向异性空心圆柱中纵向导波的传播
“阶跃式”滑坡突变预测与核心因子提取的平衡集成树模型
基于直觉模糊二元语义交互式群决策的技术创新项目选择
基于点云的复杂曲面物体3D建模关键技术研究
点集曲面的偏差控制及尖锐特征构造
时变点云曲面几何重建的若干关键技术研究
相伴曲面方法及空间机构连杆特征点集问题的研究