基于深度学习的三维点云配准方法研究的开题报告.docx

基于深度学习的三维点云配准方法研究的开题报告
一、选题背景
点云是三维信息的一种表示方式，它是由大量离散点所组成的、在三维空间中呈现出复杂物体表面的形状、大小、颜色等信息的数据形式，可以广泛应用于机器人、虚拟现实、地形测绘等领域。在点云应用中，点云配准是至关重要的一步。点云配准旨在将两个点云对齐，计算实现点云间的变换关系。对于不同位置、姿态的点云，精确的配准是保证后续处理精度的关键。传统的基于特征点匹配的点云配准算法在一定程度上依赖于特征点的选取以及特征点匹配的准确性，难以满足实际应用的需求。基于深度学习的点云配准算法可以自动提取点云的特征，并且在运行速度、可靠性和鲁棒性等方面都有广阔的发展空间。因此，本文拟基于深度学习的点云配准方法进行研究。
二、研究目的和意义
本文旨在研究基于深度学习的点云配准算法，探讨其在实际应用中的表现和效果。具体的研究目标如下：
1.分析传统点云配准算法的不足；
2.研究基于深度学习的点云配准算法的理论基础；
3.设计并实现基于深度学习的点云配准算法；
4.对比验证基于深度学习的点云配准算法与传统算法的差异；
5.探索深度学习在点云处理领域的应用。
三、研究内容和方案
本文的研究内容主要包括三个方面：
1.深度学习在点云处理领域的基础理论
本章将从点云表示、卷积神经网络等方面介绍深度学习在点云处理领域的基础理论。
2.基于深度学习的点云配准算法设计
本章将结合贡献最大化和自编码器的思想，提出一种基于深度学习的点云配准算法，并详细介绍算法的实现过程和相关技术细节。
3.实验验证与性能评估
本章将设计实验来验证所提出的点云配准算法，并与传统基于特征点匹配的点云配准算法进行比较，最终评估算法的性能和鲁棒性。
四、研究预期成果
1.提出一种基于深度学习的点云配准算法；
2.在公开数据集上进行实验，并与传统点云配准算法进行比较，评估所提算法的性能与鲁棒性；
3.探索深度学习在点云处理领域的应用。
五、进度安排
第一阶段：文献综述和理论学习，包括点云表示、卷积神经网络等基础理论的学习和了解常用的点云配准算法，预计用时两周。
第二阶段：算法设计和实现，包括基于深度学习的点云配准算法设计和实现，预计用时四周。
第三阶段：实验验证与性能评估，包括进行实验验证和性能评估，预计用时两周。
第四阶段：论文撰写和修改，预计用时两周。
六、参考文献
[1]王晨,程一昕.神经网络在点云配准中的应用研究[J].重庆大学学报自然科学版,2021,44(2):55-65.
[2]HuP,DengW,HuY,etal.AFourier-likeTransformforPointclouds[J].2019.
[3]MingxiangChen,KaiLi,ChangheTu,etal.PCReg:AGeneralFeatureLearningFrameworkforPointCloudRegistration
[4]白金松,张宇,马名杰,等.基于点云深度学习的自适应分割与配准方法[J].计算机科学,2019,46(05):206-210.
[5]QiCR,SuH,MoK,etal.PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation[J].2017.