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基于散乱数据点的物体表面重建方法的研究的中期报告
一、研究背景
物体表面重建是计算机图形学中的一个经典问题。它的目的是根据已有的散乱数据点，恢复物体表面的几何形状。在实际应用中，这个问题是非常关键的。例如在3D打印、医学图像处理、机器人视觉等领域中，物体表面重建是非常重要的一步。同时，由于不同种类物体零件的形态往往非常复杂，一般需要使用三维扫描设备获取物体表面的数据点，方便后续的重建。
二、研究目标
本研究的目标是，针对散乱数据点的物体表面重建问题，设计出一种高效、准确、稳健的重建算法。具体来说，本研究想要解决以下难点问题：如何对数据点进行特征提取和描述，如何建立数据点之间的联系，如何进行表面拟合、参数化和优化等。
三、研究进展
在研究过程中，我们首先对已有的物体表面重建算法进行了深入的分析和研究，并提出了一些改进方案。接着，我们着重研究了数据点的特征提取和描述技术，尝试使用IntrinsicShapeSignature和HKS等方法来提取数据点的局部特征，进而描述数据点之间的关系。同时，我们还尝试使用深度学习方法，训练端到端的神经网络来处理数据点，并得到很好的效果。
在之后的研究中，我们将进一步探索基于局部特征和神经网络的物体表面重建算法，并与其他已有算法进行比较和分析。同时，我们还将尝试将该算法应用到3D打印上，并进一步优化算法性能。
四、研究意义
本研究的成果将有助于提高散乱数据点物体表面重建的准确性和效率，为3D打印、医学图像处理、机器人视觉等应用领域提供有力的支持和推动。同时，本研究还将为计算机图形学领域的相关研究提供新的思路和启示。