同構(gòu)化二維點集凸殼算法與應(yīng)用研究

第1章 引論
1.1 計算幾何
1.1.1 概述
1.1.2 幾何學(xué)的歷史及發(fā)展
1.1.3 計算幾何的研究對象
1.2 計算機算法
1.2.1 計算機算法、程序與程序設(shè)計
1.2.2 計算機算法的性能標(biāo)準(zhǔn)
1.2.3 計算機算法分析與算法比較
1.2.4 計算機算法的時間復(fù)雜度分析
1.2.5 計算機算法描述工具與算法抽象程度
1.3 凸殼問題與凸殼算法
1.3.1 二維點集凸殼問題與凸殼算法描述
1.3.2 二維點集凸殼研究的意義與現(xiàn)狀分析
第2章 現(xiàn)行二維點集凸殼算法概述
2.1 國外現(xiàn)行二維點集凸殼算法簡述
2.1.1 卷包裹凸殼算法
2.1.2 格雷漢姆凸殼算法
2.1.3 折半分治凸殼算法
2.2 國內(nèi)現(xiàn)行二維點集凸殼算法簡述
2.2.1 增點遞推凸殼算法及其改進(jìn)
2.2.2 頂點凹凸化殼瓷改進(jìn)算法
2.2.3 初始頂點八向化凸殼算法
2.2.4 初始頂點四角化凸殼算法
第3章 二維凸殼串行算法的同構(gòu)化改進(jìn)
3.1 同構(gòu)化二維凸殼構(gòu)造基本定理與改進(jìn)方向
3.2 動態(tài)基線傾角最大化圈繞凸殼新算法
3.2.1 動態(tài)基線傾角最大化圈繞凸殼算法描述
3.2.2 本算法技術(shù)關(guān)鍵與核心基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)證明
3.3 單域單向水平傾角最小化圈繞凸殼新算法
3.3.1 單域單向水平傾角最小化圈繞凸殼算法的描述
3.3.2 本算法技術(shù)關(guān)鍵與核心基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)證明
3.4 單域雙向水平傾角最值化圈繞凸殼新算法
3.4.1 單域雙向水平傾角最值化圈繞凸殼算法描述
3.4.2 本算法技術(shù)關(guān)鍵與核心基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)證明
3.5 雙域單向水平傾角最小化圈繞凸殼新算法
3.5.1 雙域單向水平傾角最小化圈繞凸殼算法描述
3.5.2 本算法技術(shù)關(guān)鍵與核心基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)證明
3.6 雙域多向水平傾角最值化圈繞凸殼新算法
3.6.1 雙域四向水平傾角最小化圈繞凸殼算法描述
3.6.2 本算法技術(shù)關(guān)鍵與核心基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)證明
3.7 L域M向水平傾角最小化圈繞串行凸殼新算法群
3.8 L域M向基線傾角最大化圈繞串行凸殼新算法群
第4章 二維凸殼并行算法的同構(gòu)化改進(jìn)
4.1 并行計算概述
4.1.1 并行算法概要
4.1.2 工作站機群COW概要
4.2 雙群雙域四向水平傾角最小化圈繞并行凸殼新算法
4.3 四群四域四向基線傾角最大化圈繞并行凸殼新算法
4.4 四群四域四向基線傾角與距離最大化圈繞并行凸殼新算法
第5章 二維凸殼算法的時間復(fù)雜度研究
5.1 凸殼算法時間復(fù)雜度的歸約化分析
5.2 同構(gòu)化凸殼算法時間復(fù)雜度基本定理
5.2.1 凸殼算法時間復(fù)雜度的研究現(xiàn)狀質(zhì)疑
5.2.2 凸殼算法時間復(fù)雜度的深化改進(jìn)研究
5.3 凸殼新算法時間復(fù)雜度的案例分析
第6章 二維凸殼應(yīng)用示例
6.1 基于凸殼的指紋輪廓線快速計算
6.2 基于凸殼像素比特征的粘連漢字切分
6.2.1 基于背景細(xì)化的切分方法
6.2.2 凸殼像素比特征與使用
6.3 基于凸殼“文紋”的數(shù)字簽名創(chuàng)新技術(shù)研究
6.3.1 數(shù)字簽名定義及實現(xiàn)過程
6.3.2 基于“文紋”的數(shù)字簽名新技術(shù)
6.4 基于凸殼的城市用地空間擴(kuò)展類型識別
6.4.1 基于凸殼的城市用地空間擴(kuò)展類型
6.4.2 城市外圍輪廓形態(tài)緊湊性的測度與作用
第7章 二維凸殼算法的編程實現(xiàn)示例
7.1 格雷漢姆凸殼算法的編程實現(xiàn)
7.2 折半分治法凸殼算法的編程實現(xiàn)
7.3 單域單向水平傾角最小化圈繞凸殼新算法的編程實現(xiàn)
7.4 單域雙向水平傾角最小化圈繞凸殼新算法的編程實現(xiàn)
7.5 動態(tài)基線傾角最大化圈繞凸殼新算法的編程實現(xiàn)
參考文獻(xiàn)