1、在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)影像、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、科學(xué)可視化、計(jì)算流體力學(xué)和遙感等科學(xué)領(lǐng)域，需要對(duì)三維模型進(jìn)行不同的處理，其中最重要的一種處理方式就是骨架提取。骨架提取的難點(diǎn)在于曲線骨架的定義不明確。這使得各類文獻(xiàn)都在不斷的進(jìn)行大量的算法研究和試驗(yàn)。不同的需求對(duì)應(yīng)于不同的算法，所以對(duì)骨架的定義、參數(shù)和閾值的設(shè)定都是不同的。由于三維模型的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)冗余多，所以在植被和林業(yè)的三維應(yīng)用中，提取樹木三維模型的骨架具有重要意義。
　　本文主要以

2、樹木三維三角網(wǎng)格模型進(jìn)行骨架提取算法研究。主要研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面：
　　1、基于三維樹木模型特征點(diǎn)迭代分割提取骨架方法。對(duì)于樹木模型表面的測(cè)地線和特征點(diǎn)進(jìn)行闡述，了解特征點(diǎn)提取所需要的約束條件：距離映射函數(shù)和局部極值。樹木三維模型特征點(diǎn)提取首先利用最遠(yuǎn)測(cè)地線的一組點(diǎn)對(duì)。然后對(duì)網(wǎng)格所有頂點(diǎn)求取測(cè)地線距離，獲得兩個(gè)測(cè)地線距離的局部最值來(lái)獲取兩個(gè)局部極值集合，通過一個(gè)閾值對(duì)這兩個(gè)集合進(jìn)行求交集運(yùn)算獲取特征點(diǎn)集合。利用特征點(diǎn)對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行

3、迭代分割，并連接分割后的細(xì)小分支，最終獲得了質(zhì)量較好的骨架結(jié)構(gòu)。
　　2、基于樹木三維模型網(wǎng)格收縮的骨架提取方法。對(duì)網(wǎng)格的拉普拉斯算子及拉普拉斯網(wǎng)格優(yōu)化框架進(jìn)行闡述，理解網(wǎng)格收縮是基于該框架的思想。網(wǎng)格收縮方法通過加權(quán)余切拉普拉斯算子對(duì)網(wǎng)格頂點(diǎn)進(jìn)行收縮，同時(shí)添加牽引約束在頂點(diǎn)的法向方向進(jìn)行控制，迭代收縮樹木三維模型，得到一個(gè)零體積網(wǎng)格。再利用網(wǎng)格的連通性對(duì)收縮后的網(wǎng)格進(jìn)行連通性移除，利用一個(gè)代價(jià)函數(shù)對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行邊收縮簡(jiǎn)化，生成一個(gè)一