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基于二值体金字塔数据结构的自适应快速体绘制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
直接体绘制技术无需拟合中间几何图元直接绘制体数据,由于绘制图像质量高,该技术倍受青睐。但是,因为直接体绘制需要遍历整个数据场,绘制速度慢,在绘制大规模数据场时,速度已经成为应用该项技术的一大瓶颈。为此,提出一种基于二值体金字塔数据结构的自适应快速体绘制方法,该方法可以在不降低图像质量的情况下,加快图像绘制速度。 相似文献
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基于自组织特征映射神经网络的点云数据分区 总被引:2,自引:0,他引:2
自组织特征映射神经网络SOFM可以实现无监督的特征聚类.利用SOFM实现逆向工程中点云数据分区,通过改进SOFM网络初始权值方法以及引进能量函数控制迭代次数,提高了SOFM的分区效率.利用SOFM方法实现点云数据分区具有较强的容错性能,对测量数据点无任何要求.实例运行结果验证了此方法的可行性. 相似文献
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汉诺塔问题的可视化教学演示软件的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
汉诺塔问题是大学计算机专业《数据结构》课程的必讲内容,在教学中用来帮助学生理解程序的递归调用。本文利用非递归算法实现了该问题的的可视化教学演示,以图形形式形象、直观表现问题解决过程。 相似文献
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光线投射法是体绘制技术中的经典算法。该算法原理简单、明了,并能产生高质量的显示图像,但由于所有体素参与了图像绘制,运行速度慢,从而极大制约了其在交互可视化中的运用。论文利用光线穿过三维规则数据场时与某一方向平面簇交点的快速确定及光线投射方向确定后两相邻平面间所截取线段为定长的特点,简化了光线亮度积分公式,从而在图像质量不减低的情况下,快速进行图像绘制。 相似文献
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在逆向工程中用神经网络实现点云数据分区 总被引:3,自引:0,他引:3
点云的数据分区问题是逆向工程中的一个瓶颈问题。论文在传统的自组织特征映射(SOFM)神经网络的基础上,用多层自组织特征映射(MLSOFM)神经网络实现逆向工程中点云的数据分区,克服了SOFM用于数据分区的局限性,不需预先指定分区的数目,实例运行结果验证了此方法的可行性。 相似文献
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