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三维离散点云数据的预处理和配准技术研究的中期报告
一、研究背景
三维点云数据是计算机视觉领域的一种常见数据格式。它常见于激光扫描、结构光扫描等3Dsensing技术中，也可用于建筑物模型、机械零件、岩石等3D模型的重建。但是，由于三维点云数据复杂、数量庞大、充满噪声等因素，使得其处理和配准变得非常困难，因此预处理和配准技术在三维点云数据处理中变得非常重要。
二、研究内容
本次研究的目标是基于现有的三维点云数据处理技术，研究并探索更高效、更准确的预处理和配准技术。在该过程中，我们将会探讨以下内容：
1.预处理
（1）去杂点：对于三维点云数据中的噪声数据，需要进行滤波、平滑等预处理，以达到去除噪声、平滑曲线曲面等目的。
（2）去重：由于三维点云数据中可能会含有大量重叠点，对于配准而言这些点是无意义的，因此需要通过去重算法将它们删除。
（3）特征提取：在把点云数据投影到平面进行处理之前，需要先对点云数据进行特征提取，以便后续的配准和分割操作。
2.配准
（1）对于同一场景或物体的不同角度和位置的点云数据，需要进行配准操作，使得它们可以在同一坐标系下进行比较和整合。
（2）配准的目标是找到旋转矩阵和平移向量，使得两个点云数据之间的误差最小化。
（3）配准算法可以分为以下三类：基于特征的配准算法、ICP配准算法和基于区域的配准算法。
三、预期结果
完成本次研究后，我们期望能够：
（1）掌握三维点云数据预处理和配准中常用的算法和方法；
（2）深入理解各种配准算法的优缺点，为选择和改进算法提供参考；
（3）在三维点云数据处理领域做出一定的贡献，为相关研究提供支持。