基于區(qū)域的自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法的開題報(bào)告

基于區(qū)域的自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法的開題報(bào)告一、選題背景及意義自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)是數(shù)字化建模和3D重建中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。在大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理中，點(diǎn)云配準(zhǔn)的期望就是將不同位置、不同特征的點(diǎn)云進(jìn)行自動(dòng)化組合，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的對(duì)齊和拼接，從而獲得整體的三維模型。而區(qū)域配準(zhǔn)是點(diǎn)云配準(zhǔn)的一種重要方式，其特點(diǎn)是在點(diǎn)云配準(zhǔn)的過程中利用場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)進(jìn)行擬合。目前，區(qū)域配準(zhǔn)在航空、軍事等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，同時(shí)也是數(shù)字化建模和3D重建領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。本課題基于區(qū)域的自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)，通過確定匹配點(diǎn)對(duì)的特征，利用點(diǎn)云之間的相對(duì)位置信息進(jìn)行關(guān)系和幾何約束的建立，基于優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的自動(dòng)配準(zhǔn)。其研究意義在于提升自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和效率，推動(dòng)數(shù)字化建模和3D重建技術(shù)的發(fā)展，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)三維世界的精確還原。二、研究?jī)?nèi)容及方法1.研究?jī)?nèi)容本課題主要圍繞以下幾個(gè)方面展開：1）理論分析匹配點(diǎn)對(duì)特征。借鑒現(xiàn)有研究成果，系統(tǒng)分析區(qū)域自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)常用的匹配點(diǎn)對(duì)特征，包括點(diǎn)特征、幾何特征、局部特征等。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景選取合適的匹配點(diǎn)對(duì)特征，提高區(qū)域配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和魯棒性。2）構(gòu)建匹配點(diǎn)對(duì)關(guān)系和幾何約束。通過區(qū)域擬合和相鄰點(diǎn)云匹配，確定匹配點(diǎn)對(duì)之間的幾何約束關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的自動(dòng)配準(zhǔn)。同時(shí)，也可以利用點(diǎn)云的局部特征，優(yōu)化點(diǎn)云之間的匹配點(diǎn)對(duì)關(guān)系和約束條件。3）基于優(yōu)化算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。在匹配點(diǎn)對(duì)關(guān)系和幾何約束的基礎(chǔ)上，利用優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)。采用非線性優(yōu)化算法、迭代最近點(diǎn)算法、迭代最小二乘算法等多種算法，優(yōu)化匹配點(diǎn)對(duì)關(guān)系和幾何約束，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云配準(zhǔn)的高效、準(zhǔn)確和魯棒。2.研究方法本課題將采用如下研究方法：1）理論分析。研究區(qū)域自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)的相關(guān)理論和算法，分析匹配點(diǎn)對(duì)的特征和幾何約束，從而確定點(diǎn)云配準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)策略。2）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。選取適合的點(diǎn)云配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，包括有關(guān)建筑物、地形、人體等場(chǎng)景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)集進(jìn)行區(qū)域自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)算法的有效性和魯棒性。3）算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)?；谇捌诘睦碚摲治龊蛯?shí)驗(yàn)研究，逐步構(gòu)建區(qū)域自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法框架，選定適合的優(yōu)化算法和最優(yōu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)的功能。三、預(yù)期研究結(jié)果本課題預(yù)期取得以下研究成果：1）實(shí)現(xiàn)基于區(qū)域的自動(dòng)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。根據(jù)選用的匹配點(diǎn)對(duì)特征和幾何約束，采用優(yōu)化算法完成點(diǎn)云之間的自動(dòng)配準(zhǔn)，并對(duì)算法的效率和準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估。2）構(gòu)建點(diǎn)云配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)及公共數(shù)據(jù)集，對(duì)建筑物、地形、人體等多個(gè)場(chǎng)景的點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，評(píng)估算法的魯棒性和可靠性。3）撰寫論文并發(fā)表。對(duì)研究成果進(jìn)行總結(jié)和分析，撰寫高水平的學(xué)術(shù)論文，并將論文發(fā)表在相關(guān)國(guó)際學(xué)術(shù)期刊或?qū)W術(shù)會(huì)議上。四、進(jìn)度安排本課題的研究進(jìn)度安排如下：第一年：理論分析匹配點(diǎn)對(duì)特征、構(gòu)建匹配點(diǎn)對(duì)關(guān)系和幾何約束；第二年：基于優(yōu)化算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建點(diǎn)云配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集；第三年：論文撰寫，論文發(fā)表，并進(jìn)行算法的優(yōu)化和改進(jìn)。五、參考文獻(xiàn)1.Zimmermann,K.;Baydin,A.G.;Ristea,A.;Englert,G.;Kobbelt,L.;Steinhage,V.FastandRobustAutomaticRegistrationof3DPointClouds.Proc.IEEEConf.Comput.Vis.PatternRecognit.(CVPR),2016,4991–5000.2.Li,H.;Huang,X.;Luo,X.;Wang,J.Areviewofautomatic3Dpointcloudregistrationalgorithms.ISPRSJ.Photogramm.RemoteSensing2019,150,149–167.3.Huang,Y.;Liu,T.;Liu,Y.Automaticregistrationofpointcloudsbasedonlocalfeaturematching.Int.J.Adv.RoboticSyst.2018,15,1729881418.4.Su,X.;Li,Y.;Li,W.;Rong,G.Arobustpointcloudregistrationframeworkbasedondescriptors.ISPRSJ.Photogramm.RemoteSensing2019,147,161–176.5.Li,X.;Zhao,H.;Miao,J.Automaticregistrationof