逆向设计中数据压缩算法的改进与程序实现

论文摘要

点云数据压缩方法是逆向设计中的关键技术之一,如何对数据进行压缩,使压缩后的数据减少计算的复杂性,提高计算效率,同时还要保证设计精度,能够满足这些要求的算法及其程序实现是本文研究的主要内容。本文采用非均匀三维网格法进行数据压缩。该方法可以处理一次或多次获得的重叠的实物点云数据。以八叉树原理和非均匀三维网格细分方法为基础,对原始的点云长方形包络进行细化,找出每个网格中的特征点,删除其他点。该算法可处理各种形式的扫描点云数据,使压缩后的数据点密度随着曲面曲率变化而变化,曲面曲率大,数据点密度大,反之则小。并在MFC与VISUAL C++编程环境支持下,开发了自定义的Point类,Cuboid类,Application类及继承于MFC用于界面程序绘制的类。通过类的相互调用,实现了非均匀三维网格数据压缩算法的软件编制,给出了友好的工作界面。从离散数据点的获取到数据点压缩后得到的特征点,再自动进行原型的重建与修改,直至加工出产品,这是逆向设计中完整的产品开发过程,本文完成的是这个工程中最关键的部分,因此会对逆向设计起到至关重要的作用。

论文目录

• 提要
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 点云数据压缩算法的研究现状与趋势
• 1.3 本文的研究内容和研究方法
• 第二章 点云数据压缩的基本问题
• 2.1 点云数据压缩的必要性
• 2.2 点云数据的采集
• 2.2.1 数据采集的原理
• 2.2.2 采集实例
• 2.3 常见的数据压缩算法
• 2.3.1 均匀取样法
• 2.3.2 弦高偏移法
• 2.3.3 空间采样法
• 2.4 上述算法的缺点分析
• 第三章 非均匀三维网格数据压缩方法
• 3.1 均匀网格法
• 3.1.1 点云数据长方体的确定
• 3.1.2 点云数据三维边界框细化
• 3.1.3 基本长方体单元格内的数据缩减准则
• 3.2 非均匀三维网格压缩算法
• 3.2.1 算法的基本思想
• 3.2.2 八叉树原理
• 3.2.3 本算法流程图
• 3.2.4 本算法的关键问题
• 3.3 非均匀三维网格压缩算法的优势
• 第四章 基于Visual C++的程序实现
• 4.1 基于C++的类表达
• 4.1.1 面向对象语言（C++）的优势
• 4.1.2 面向对象的分析与设计
• 4.2 Visual C++ 编程工具的特点
• 4.2.1 Visual C++集成开发环境介绍
• 4.2.2 MFC 介绍
• 4.3 本程序涉及的类
• 4.3.1 程序自定义类
• 4.3.2 继承MFC 类
• 4.4 程序界面及示例
• 第五章 运行实例及参数分析
• 5.1 算法的功能性示例
• 5.2 参数分析及运行实例
• 5.2.1 相关参数
• 5.2.2 运行实例（以下数据文件均在CATIA 中显示）
• 第六章 结论与展望
• 6.1 本文的主要结论
• 6.2 未来工作的展望
• 参考文献
• 附录A 本文程序中涉及类的部分头文件
• 附录B 本文程序中涉及类的部分源文件
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢