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基于形状因子约束的多尺度分割对象自动构建方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
现代数字模型的应用越来越广泛，如医学图像处理、海洋地质勘探、航空航天等领域，要准确地提取真实对象的三维形状信息是十分重要的。而实际对象的形状多样性和复杂性则给三维形状的自动提取带来了极大的挑战。目前，基于形状因子约束的多尺度分割方法已经被广泛应用于三维模型的分割和重建。在结构和几何形状因子等约束下，三维数字模型可以被准确地重建。因此，基于形状因子的多尺度分割方法在三维模型分割中具有非常广阔的应用前景。
本文旨在提出一种基于形状因子约束的多尺度分割对象自动构建方法，通过利用结构和形状上的约束条件，有效地提取并分割出三维数字模型中的特定对象，为实际生产和科学研究提供帮助。
二、研究内容及方案
本文将通过以下步骤实现基于形状因子约束的多尺度分割对象自动构建方法：
1.对于三维数字模型的数据预处理和建模，包括规范化表达、点云重构和点云分割等。
2.通过定义形状因子并与结构因子结合使用，分析三维数字模型中的重要特征和属性，提取与所需对象相关的形状因子。
3.设计多尺度分割算法，在局部点云中计算形状因子并约束，通过锚点法进行标记和分离，全局优化并整合各个局部分割切面。
4.评估分割结果的准确性和对比分析。
三、研究预期成果
1.提出一种基于形状因子约束的多尺度分割对象自动构建方法，利用形状因子和结构因子约束，实现精确的三维数字模型自动分割。
2.将提出的方法应用于医学图像处理、海洋地质勘探、航空航天等领域，得到实际数字模型的自动分割结果，并与传统方法进行对比，证明本文发掘的约束条件在三维数字模型分割中的有效性和优越性。
3.提出一种基于形状因子约束的多尺度分割对象自动构建方法的理论指导和应用示范。
四、进度安排
本研究计划分为以下几个阶段进行：
1.第一阶段（1个月）完成文献综述。
2.第二阶段（2个月）进行前期工作，包括三维数字模型数据预处理和建模，形状因子与结构因子的定义和提取等。
3.第三阶段（2个月）设计基于形状因子约束的多尺度分割算法，并对算法进行搭建、测试和优化。
4.第四阶段（1个月）根据分割结果对方法进行评估。
5.第五阶段（1个月）进行论文写作和修改，并撰写结题报告。
五、参考文献
[1]Wang,L.,Liang,B.,Ju,X.,&Liu,Y.(2018).ASurveyof3DMeshSegmentationMethods.JournalofComputer-AidedDesignandGraphics,30(3),322-333.
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