表面三维重建算法的研究及系统实现的开题报告.docx

表面三维重建算法的研究及系统实现的开题报告

一、选题背景

近年来，三维重建技术在生物医学、机器人学、建筑设计等领域得到了广泛应用。而表面三维重建技术是现有三维重建算法中最为广泛应用的一种方法。表面三维重建算法可以从已知的二维图像或点云数据中提取出物体表面的形状信息，并重新构建出该物体的三维模型。在电子商务、虚拟现实、数字化文化遗产维护等领域，三维重建技术的发展将会有着广泛的应用价值。

二、研究目的

本项目旨在深入研究表面三维重建算法，并基于研究结果实现一种高效、精确的三维重建系统。

三、研究内容

1.整理表面三维重建算法的研究现状，掌握目前表面三维重建算法的发展动态和趋势；

2.研究表面三维重建算法理论和数学基础，包括坐标系变换、三角剖分算法、点云重构算法等；

3.确定实验参数，选择合适的算法评价指标，并利用大量实验数据评估不同算法的优劣；

4.设计并实现一个完整的三维重建系统，包括图像处理、点云重建、三角剖分、拓扑结构控制等模块。

四、研究方法

本项目采用文献调研、实验比较以及系统实现相结合的研究方式。在文献调研阶段，将从学术期刊、学位论文等渠道搜集与表面三维重建算法相关的研究成果，并进行整理分析。在实验比较阶段，将利用多组实验数据对比不同算法的效果，并选择最优算法进行后续实现。在系统实现阶段，将对表面三维重建系统的各个模块逐一设计和实现，并在实现过程中不断进行算法改进和优化。

五、预期结果

本研究预期实现一种高效、精确的表面三维重建算法，并通过设计和实现一个完整的三维重建系统，加深对表面三维重建算法的理解和应用，为相关领域的应用提供有力支持。

六、参考文献

1.梁志远.基于点云的三维重建算法研究[D].武汉理工大学,2016.

2.BosseM,ZlotR,FlickP,etal.ABayesianApproachto3DMulti-ObjectTrackingwithOcclusions[C]//Robotics:ScienceandSystems.2013.

3.SchnabelR,WahlR,KleinR.EfficientRANSACforPoint-CloudShapeDetection[J].ComputerGraphicsForum,2007,26(2):214-226.

4.Cohen-SteinerD,MorvanJ.RestrictedDelaunayTriangulationsandNormalCycle[J].DiscreteComputationalGeometry,2003,33(3):477-500.