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基于CUDA的简化耳廓点云配准算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着计算机技术的发展和应用领域的不断拓展，点云配准技术广泛应用于计算机视觉、三维重建和机器人等领域。点云配准技术是指将多个点云数据集之间进行精确的匹配和对应，以达到数据处理和分析的目的。而耳廓点云配准是指将两个耳廓点云对齐并重叠，以实现医学图像重建、辅助诊断等应用。
目前，对于耳廓点云配准的研究主要是基于计算机视觉算法，如ICP、NURBS拟合等，这些算法具有运算时间长、精度不高、易受到噪声干扰等缺点。同时，计算机视觉算法不太适用于大规模数据和实时应用，因此需要寻找一种更加高效的点云配准算法。
二、研究目的和内容
本研究旨在提出一种基于CUDA的耳廓点云配准算法，实现高效、精度较高的耳廓点云匹配。具体内容包括：
1.研究CUDA并行计算技术，设计基于CUDA的耳廓点云配准算法。
2.分析点云间的特征点，提出基于特征点匹配的算法。
3.通过实验证明，提出算法具有快速、准确和鲁棒性。
三、研究方法和步骤
1.收集耳廓点云数据集，包括实验数据和开放数据。
2.分析点云特征，设计提取特征点的算法。研究CUDA并行计算技术，设计基于CUDA的点云配准算法。
3.实现算法，编写程序实现。
4.选取开放数据集和实验数据进行测试，对算法结果进行分析。
四、研究预期结果
本研究预期结果包括：
1.提出基于CUDA的耳廓点云配准算法，解决现有点云配准算法运算时间长、精度低等问题。
2.提出基于特征点匹配的算法，提高点云匹配精度。
3.实现算法，验证算法效果。
五、研究的进度安排
1.研究计划编制：2021年10月-11月
2.点云特征分析和特征点匹配算法设计：2021年12月-2022年2月
3.基于CUDA的耳廓点云配准算法设计：2022年3月-2022年4月
4.算法实现和测试：2022年5月-2022年6月
5.论文撰写和提出：2022年7月-2022年8月
六、研究可能存在的问题和解决方案
1.点云数量过大时，CUDA并行计算能力不足，导致算法无法实现：将算法分解成多个模块，通过分块的方式处理数据。
2.实验室硬件限制，影响算法验证：尽量使用开放数据集进行算法测试。
3.算法实现过程中可能出现问题：参考相关文献和向导师请教。