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三维面貌相似度评价方法研究的中期报告

一、研究背景

三维面貌相似度评价是计算机图像处理领域的重点研究方向之一。随着计算机技术的发展和三维图像应用的广泛开展，对于三维面貌相似度评价的需求越来越大。目前，国内外已经涌现出了一些三维面貌相似度评价方法，但是这些方法存在着很多问题。例如，有的方法计算时间复杂度高，有的方法对于数字化误差、面片数量等因素不敏感，有的方法仅适用于特定的三维面貌模型，无法推广到其他模型上。因此，在这方面的研究仍然有很大的发展空间和需求。本研究旨在探讨三维面貌相似度评价方法的有效性、准确性和实用性，并提出一种新的方法来解决现有方法存在的问题。

二、研究内容及计划

本研究首先将对现有的三维面貌相似度评价方法进行分析和总结，包括点云匹配、基于特征点的方法、基于Kd树的方法、基于模型的方法等。其次，本研究将提出一种新的三维面貌相似度评价方法，并通过仿真实验和实际应用案例对该方法的有效性和准确性进行验证和比较。具体计划如下：

1.现有三维面貌相似度评价方法的分析与总结

a.对现有方法进行分类和概括，比较各种方法的优缺点及适用范围；

b.针对每一类方法，进一步详细分析其原理、算法流程、特点和局限性。

2.提出一种新的三维面貌相似度评价方法

a.基于最小二乘法的三维面貌拟合方法，可以有效提高拟合精度和对数字化误差的鲁棒性；

b.基于面片特征描述符的相似度度量方法，可以提高匹配效率和提高对面片数量的鲁棒性；

c.提出一种面片边界匹配方法，可以进一步提高匹配精度和避免匹配错误。

3.仿真实验和实际应用案例验证

a.在公开的三维数据集上进行仿真实验，比较新方法与现有方法的效果；

b.在实际应用场景中进行案例研究，验证新方法的实用性和适用性。

三、预期成果

本研究预计在三维面貌相似度评价方法的研究方面，取得以下成果：

1.对现有的三维面貌相似度评价方法进行分析和总结，总结各种方法的优缺点和适用范围，为今后的研究提供基础和参考；

2.提出一种新的三维面貌相似度评价方法，解决了现有方法存在的问题，如数字化误差、面片数量等，在匹配精度和效率方面有所提高；

3.经过仿真实验和实际应用案例的验证，说明了新方法的有效性、准确性和实用性。

四、研究计划和进度

本研究计划在2021年3月至2022年6月期间完成，具体进度如下：

1.2021年3月至2021年5月：对现有的三维面貌相似度评价方法进行分析和总结，提出一种新的相似度评价方法的初步构思和方案；

2.2021年6月至2021年12月：进一步完善新方法的具体算法和逻辑，开展仿真实验；

3.2022年1月至2022年4月：在实际应用场景中进行案例研究，充分验证新方法的有效性和实用性；

4.2022年5月至2022年6月：完成论文写作、论文答辩及其他相关工作。