基于VTK的散乱点集三角网重建算法研究

散乱点数据在机械产品测量造型、地理信息系统等众多领域来说都较易得到。为使VTK可视化平台中的数据处理及面显示应用面更广,本文设计了基于平坦度的自适应增量的网格构造算法,将散乱点数据格式转换成VTK数据格式,从而利用VTK流水线机制进行面绘制。该算法实现了空间直接三角剖分,而且动态调整逼近误差。实验证明,该算法能高效、可靠地生成贴近原始曲面的三角网格,并取得较理想的VTK绘制效果。该算法对于三角剖分问题和VTK可视化平台的数据处理具有一定的理论和实际意义。

离散点云数据的小波变换处理算法

将离散点云数据表示成适合用作小波变换的形式,提出了一种基于尺度的离散点云数据的特征识别算法,在此基础上给出了具体的基于尺度的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例对二维离散点云的小波分解算法进行分析,实验结果表明算法达到了对点云数据的按尺度特征分解的目的.通过提出的算法,将离散点云数据按照尺度进行分解并提取出不同的特征成分,这样可以根据后期可视化显示的不同要求,将小波变换分解后的数据进行进一步的处理.

无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法

设计了无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法,通过对局部曲面平坦度的计算,根据预定义的公式,动态地调整自适应逼近误差参数,从而在保证网格质量的同时,过滤部分对重建效果意义不大的点,因此,适用于海量数据.该算法避免了基于三维Delaunay的四面体剖分带来的高复杂度及基于二维平面投影的三角剖分带来的变形和局限性.实验证明,能够高效、可靠地生成贴近原始曲面的三角网格,并取得较理想的绘制效果.

基于小波变换的散乱点数据处理方法

散乱点数据处理在科学可视化研究、逆向工程、计算机视觉等领域有广泛应用。本文根据小波变换的基本原理和多维小波变换算法,设计了一种基于小波变换的散乱点数据处理方法。通过对散乱点的分层处理,将图像视频的三维小波变换应用于散乱点。在满足后期可视化显示要求的基础上,按照需要约减表示细节的高频子带,可应用于三维可视化数据的前期处理方面。

政府部门财务内部控制评价体系构建研究

随着我国政府逐步向服务型、绩效型政府转变，政府部门财务内部控制评价体系的建设亟待加强。本文拟通过对我国政府部门内部控制评价体系的现状进行总结，然后再借鉴美国政府部门财务内部控制评价体系的发展经验，提出我国政府部门财务内部控制评价体系的构建设想。