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多尺度多视点密集点云重构算法的研究的开题报告.docx

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多尺度多视点密集点云重构算法的研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/28 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【多尺度多视点密集点云重构算法的研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多尺度多视点密集点云重构算法的研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。多尺度多视点密集点云重构算法的研究的开题报告一、研究背景与意义随着三维数字化技术的发展,大规模三维场景的数字化表示逐渐成为了计算机视觉、计算机图形学等领域的研究热点。而三维场景的数字化表示主要依赖于点云数据,点云是由大量离散的点组成的三维空间数据,可以提供丰富的几何形状和光学信息。因此,点云重建技术在三维数字化领域具有重要的应用价值。点云重建技术的目标是从二维数据或其他三维表示形式(如体数据)中提取出三维点云。近些年来,许多基于点云的重构算法被提出并应用到三维模型的重建中,如:体素化方法、曲率分析方法以及基于深度学****的方法等。然而,在进行大规模点云重构时,由于数据量过于庞大以及具有复杂的几何形状,传统的点云重构算法仍面临着许多挑战。本文旨在研究一种多尺度多视点密集点云重构算法,解决大规模点云数据重构的问题。该算法可以对点云数据进行无损重构,从而提高三维数字化场景中的模型质量和精度,拓展三维模型应用范围。二、,需要进行预处理。首先,应该对数据进行滤波以去除噪声;其次,考虑点云数据的不完整性,可以采用基于曲面拟合的方法对数据进行补全。,将点云数据分解为多个层次,在每一层次内利用单视角密集点云进行特征提取。在不同层次的特征提取结果上,进行特征提取和聚合。同时利用多视点数据进行高精度深度估计,并引导点云重构过程。最后进行点云聚合和平滑,并优化点云的三维形状。,利用C++语言实现该算法,并在公开数据集上进行测试,比较本文提出算法与传统算法在模型重构的精度和效率上的差异。三、,相比传统算法,提高点云重建的效率和精度。,证明所提出算法在三维数字化场景中的实用性和应用价值。四、(前两个月):深入研究多尺度多视点密集点云重构算法,在已有相关算法的基础上,提出改进方案,制定出新的方案,并初步实现算法。(中间两个月):对算法进行优化和完善,比较所提出算法和传统算法的优缺点,修改算法。(后两个月):在公开数据集上进行测试,得出实验结果,并进行分析和结论,撰写论文。五、,LiuG,WangY,-lusionhandling[C]//20168thInternationalConferenceonInformationTechnologyinMedicineandEducation(ITME).IEEE,2016:208-,CaoS,XiongJ,-DCameraunderLargeViewpointMotion[C]//ACMTransactionsonGraphics(TOG)(ProceedingsofACMSIGGRAPHAsia2018).2018,37(6):,RenJ,HuangH,-scaleapproachforpointcloudsegmentationviaknowledgedistillation[C]//:3462-3471.