基于特征點匹配的多面體可視外殼精度優(yōu)化方法研究的開題報告

基于特征點匹配的多面體可視外殼精度優(yōu)化方法研究的開題報告一、研究背景及意義隨著科技的不斷進步和應用的不斷拓展，數(shù)字化技術已經(jīng)滲透到了很多領域。在工程領域中，數(shù)字化技術已經(jīng)成為了一個不可缺少的部分。其中，三維數(shù)字化技術的應用已經(jīng)成為了工程領域中非常重要的一項技術。三維數(shù)字化技術不僅可以將真實世界中的實體模型進行數(shù)字化，而且還可以對數(shù)字化的三維模型進行建模、分析、仿真等工作，從而提高工程設計的效率和準確性。在三維數(shù)字化技術中，三維可視外殼是一個非常重要的概念，它是指對三維數(shù)字化模型的表面進行可視化展示，相當于實體模型的表皮，通過三維可視外殼可以方便地進行觀察和交互。然而，在三維數(shù)字化技術中，由于激光等設備精度的限制以及掃描過程中存在的噪聲等因素，三維數(shù)字化模型中的三維可視外殼往往存在一定的誤差。因此，對于三維數(shù)字化模型的三維可視外殼精度的優(yōu)化研究已經(jīng)成為了一個熱門問題。針對這個問題，許多學者已經(jīng)開展了一系列的研究工作，如基于光柵三角化技術的三維可視外殼精度優(yōu)化、基于拓撲信息的三維可視外殼精度優(yōu)化等。本文將研究基于特征點匹配的多面體可視外殼精度優(yōu)化方法。二、研究內(nèi)容及擬解決的問題本文將從多面體模型的構(gòu)建入手，通過對特征點的提取和匹配，建立多面體模型之間的對應關系，從而實現(xiàn)多面體可視外殼的精度優(yōu)化。具體來說，本文將解決以下問題：1.針對現(xiàn)有的特征點提取和匹配算法存在的問題，提出一種高效、準確的特征點匹配算法；2.設計一種有效的多面體模型對應關系建立算法，實現(xiàn)多面體可視外殼之間的對應關系；3.基于對應關系，提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法，使得多面體可視外殼的誤差得到有效修復；4.對提出的算法進行實驗驗證，并與已有算法進行比較分析。三、研究方法和步驟本文將采用以下方法和步驟開展研究：1.閱讀國內(nèi)外相關文獻，了解現(xiàn)有研究進展；2.提出一種高效、準確的特征點提取和匹配算法；3.建立多面體模型對應關系，實現(xiàn)多面體可視外殼之間的對應關系；4.提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法，針對存在的誤差進行修復；5.對提出的算法進行實驗驗證，并與已有算法進行比較分析；6.撰寫論文。四、預期成果本文預期達到以下成果：1.提出一種高效、準確的特征點匹配算法，有效解決現(xiàn)有算法存在的問題；2.建立多面體模型之間的對應關系，并提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法；3.對提出的算法進行實驗驗證，并與已有算法進行比較分析；4.完成一篇學術論文。五、研究難點及解決策略本文研究的難點主要集中在以下幾個方面：1.針對現(xiàn)有的特征點匹配算法存在的問題，提出一種高效、準確的算法；2.建立多面體模型之間的對應關系，實現(xiàn)多面體可視外殼的精度優(yōu)化；3.提出的算法需要具有一定的通用性，能夠適用于不同類型的多面體模型。在研究過程中，將采取以下策略解決難點：1.通過對現(xiàn)有算法的分析與比較，選擇相對優(yōu)秀的特征點匹配算法作為基礎，對其進行改進，提高算法的準確性和效率；2.針對多面體模型的特性，在建立多面體模型的對應關系時充分考慮模型間的結(jié)構(gòu)特征，以提高對應的精準度；3.提出的算法需要經(jīng)過大量的實驗驗證，才能得到有效改進和完善。六、研究計劃及進度本文的研究計劃及進度如下：第一年：1.閱讀相關文獻，了解現(xiàn)有研究進展；2.提出一種高效、準確的特征點提取和匹配算法。第二年：1.建立多面體模型之間的對應關系；2.提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法。第三年：1.對提出的算法進行實驗驗證，并與已有算法進行比較分析；2.撰寫論文。七、參考文獻[1]FaugerasO,LuongQT.TheGeometryofMultipleImages:TheLawsThatGoverntheFormationofMultipleImagesofaSceneandSomeofTheirApplications[M].MITPress,2001.[2]ZhangJ.Feature-basedInvariantSignaturefor3DObjectRecognition[M].Wiley-IntersciencePress,2012.[3]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.SURF:Speededuprobustfeatures[J].ComputerVisionandImageUnderstanding,2008,110(3):346-359.[4]LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[J].ProceedingsoftheSeventhIEEEInternationalConferenceonComputer