三维离散点云数据的预处理和配准技术研究的任务书.docx

三维离散点云数据的预处理和配准技术研究的任务书
一、研究背景
现代数字化技术的快速发展使得三维离散点云数据成为了一种重要的数字化形式。然而，由于采集设备和环境等因素的影响，点云数据中存在着大量的噪声、局部缺失和形状变形等问题，这给点云数据的应用带来了很大的制约。因此，如何高效地进行三维点云数据的预处理和配准是当前研究的热点之一。
二、研究目的
本课题旨在研究三维点云数据预处理和配准的相关技术，旨在实现以下目标：
1.研究点云数据的预处理方法，包括噪声去除、局部缺失填充等；
2.研究点云配准技术，包括刚性配准、非刚性配准等；
3.设计并实现相关算法，并进行实验验证；
4.探究应用场景，如建筑物三维重建、地貌测量、文物保护等。
三、研究内容
1.点云数据的获取与处理
对于三维点云数据的获取，主要通过激光测距技术、摄像机或者其他传感器采集。采集过程中，会受到周围环境的影响，比如光照、背景噪声等，这就需要对点云数据进行预处理。预处理的方法包括但不限于噪声去除、空洞填充、特征提取。
2.点云数据的配准
点云配准是指在不同坐标系下采集的点云数据之间实现对齐。配准方法包括但不限于刚性配准、非刚性配准。刚性配准要求点云数据间没有形状变化，可以进行平移、旋转和缩放等线性变换。非刚性配准则包括旋转、伸缩和偏移等非线性变换。
3.实验验证
本课题将利用三维点云数据集进行实验验证。首先，选取公开数据集或者自行采集数据集，并进行处理与配准。其次，实现基本算法，并利用实验进行评价与改进。最后，探讨应用场景，如三维建筑重建、文物保护等。
四、研究方法
1.数据采集：涉及点云获取，需要选取激光测距/摄像机等设备，或者使用现有数据集。
2.数据预处理：对采集下的数据进行噪声去除、空洞填充、特征提取等操作。
3.点云配准：根据实际需求选择刚性/非刚性配准算法，并编写对应的程序。
4.实验验证：评价和改进已有算法，并应用于相关场景中。
五、预期成果
本课题旨在实现点云数据预处理和配准的基本算法，完成基本的实验验证。预期成果包括以下方面：
1.基于点云的噪声去除、空洞填充、特征提取算法；
2.对于不同形式的点云数据，提供刚性和非刚性配准的解决方案；
3.基于实验结果的性能评价和算法优化思路；
4.演示应用实例，比如建筑物三维重建、地貌测量、文物保护等。
六、研究计划
时间节点|任务内容
-|-
第1-2个月|文献调研与算法熟悉
第3-4个月|数据集采集与预处理算法设计
第5-6个月|点云配准算法设计
第7-8个月|实验设计与验证
第9-10个月|性能评价与算法改进
第11-12个月|写作论文和答辩准备。