基于点云的面绘制方法及脊谷特征提取研究的开题报告

基于点云的面绘制方法及脊谷特征提取研究的开题
报告
一、选题背景
随着三维扫描技术和点云数据处理算法的发展，点云数据已广泛应
用于多个领域，如VR/AR，机器人视觉，三维重建等。

在这些领域，点
云的表面描述非常重要，因为表面几何是点云最为直观的表征方式，是
对物体形态和结构的直接反映。

因此，基于点云的面绘制和特征提取成
为了当前点云处理研究的重点，特别是对于无结构点云，面绘制和特征
提取显得更为关键。

二、选题意义
点云的面绘制是点云处理领域的一个重要问题，它对于三维重建和
三维建模、机器视觉、虚拟现实等领域具有重要意义。

在三维重建中，
对静态物体的表面进行面绘制可直接获取物体的外形；在机器视觉中，
特别是对于无序点云区域的检测和分析，面绘制是获取几何信息的有效
途径；在虚拟现实领域中，面绘制可有效提高用户的沉浸感和真实感。

三、研究内容
本文主要从两个方面入手，分别是基于点云的面绘制和脊谷特征提取。

（1）基于点云的面绘制
基于点云生成面网格是点云处理领域的一个重要问题。

目前，主要
的面绘制方法包括体素网格法、Alpha 形法和半边结构法等。

本文将基于半边结构法和Alpha 形法，采用数据结构和计算几何相关算法，设计实
现基于点云的面绘制算法并进行实验验证和分析，并探讨其在三维重建、机器视觉和虚拟现实等领域的应用。

（2）脊谷特征提取
点云的特征提取是点云处理领域的另一个重要问题。

本文将关注脊谷特征的提取，脊谷是一类最易受到人眼注意和控制的特征，它是一种几何上十分稳定的特征，广泛应用于计算机视觉、机器学习和几何建模等领域。

本文将设计实现基于点云的脊谷特征提取算法，并探讨其在三维重建、机器视觉和虚拟现实等领域的应用。

四、研究方法
本文将采用以下方法进行研究：
1.对相关文献进行文献综述，梳理点云处理领域的面绘制和特征提取技术；
2.设计基于半边结构法和Alpha 形法的基于点云的面绘制算法；
3.设计基于点云的脊谷特征提取算法；
4.使用公开数据集对算法进行实验验证和分析，并与已有算法进行比较；
5.探讨算法在三维重建、机器视觉和虚拟现实等领域的应用，提出未来发展方向和改进措施。

五、预期成果
本文预计可以完成基于点云的面绘制方法及脊谷特征提取研究，具体成果包括：
1.基于点云的面绘制算法的设计与实现；
2.基于点云的脊谷特征提取算法的设计与实现；
3.两个算法在公开数据集上的实验结果与分析；
4.算法在三维重建、机器视觉和虚拟现实等领域的应用研究；
5.未来发展方向和改进措施的提出。

六、进度计划
时间节点任务安排
2022.3-2022.4 整理相关文献，撰写综述性文章
2022.5-2022.7 设计基于点云的面绘制算法
2022.8-2022.9 设计基于点云的脊谷特征提取算法
2022.10-2022.12 在公开数据集上进行实验验证和分析
2023.1-2023.3 探讨算法在三维重建、机器视觉和虚拟现实等领域的应用及未来发展方向和改进措施的提出
2023.4-2023.5 撰写论文并进行修改
七、参考文献
[1] YANG T Y, MENG L. Surface reconstruction from unorganized points[J]. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 2002, 36:71-78.
[2] DONG W, ZHANG L, XIE X, et al. Surface reconstruction of point clouds with sharp features using the signed distance function[J]. Computer Animation and Virtual Worlds, 2018, 29(3-4):e1784.
[3] POTHIER C, HULIN T, KIEFFER S. Sharp feature preserving surface reconstruction from high density point clouds[J]. The Visual Computer, 2016, 32(6-8):1067-1077.。