三维点云数据的离群点检测和模型重建的中期报告.docx

三维点云数据的离群点检测和模型重建的中期报告
一、任务概述
我们的任务是针对给定的三维点云数据，设计并实现离群点检测和模型重建方法。具体来说，要求实现以下两个模块：
1.离群点检测模块：对于给定的三维点云数据，找出其中的离群点。离群点指的是不符合其他点的规律的点，在三维点云数据中可能是躲藏在噪声中或者是异常点。离群点检测在点云数据处理中具有广泛的应用，例如地图构建、物体识别等等。
2.模型重建模块：对于给定的三维点云数据，重建出其表面几何模型。具体来说，要求提取出点云数据的面和边缘信息，构建出多边形网格模型。模型重建的应用场景包括工业设计、机器人视觉、医学图像等等领域。
二、目前的进展
在中期报告中，我们已经完成了离群点检测和模型重建模块的初步实现并进行验证。我们具体完成的内容如下：
1.离群点检测模块：我们将三维点云数据转化为二维平面上的数据，在二维平面上进行密度聚类，然后通过局部密度和全局密度的比较来识别离群点。我们使用了公开数据集中的点云数据进行验证，效果较好，具体表现为能够筛选出数据中的离群点。
2.模型重建模块：我们使用了基于变分自编码器的点云重建方法，输入原始的三维点云数据，得到了点云的表面几何形状。通过对比表面几何形状和原始点云数据，验证了模型重建的有效性。
三、下一步的计划
1.完善离群点检测模块，通过与其他经典算法的对比来评估我们方法的优劣；
2.探索基于深度学习的三维点云模型重建方法，提高模型重建的效果和速度；
3.对两个模块进行整合和优化，同时在更广泛的应用场景中验证方法的可行性。