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基于局部描述子的点云配准算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着点云数据的不断增长，点云的配准算法成为了点云处理中不可或缺的一环。点云配准的目的是将不同的点云之间的对应点匹配起来，以便进行三维重建、模型拼接等应用。如何快速、准确地完成点云配准问题一直是点云处理领域内的一个热门问题。
在过去的几十年中，点云配准问题一直是研究的热点。传统的点云配准算法大多使用物体表面描述的方法进行匹配，例如使用基于特征的方法，如SIFT、SURF算法等。然而，在某些情况下，表面特征中很难提取到足够的特征描述子。尤其是在一些小尺度或具有弱纹理特征的物体中，传统的基于表面特征匹配的方法较为困难，因为这些方法可以很轻易地被过度拟合和一系列离群点干扰。
基于局部描述子的点云配准算法可以有效地解决传统方法遇到的问题。局部描述子是指对物体的局部区域进行特征提取并进行描述，例如FPFH、SHOT、PFH等方法。因此，局部描述子具有更强的鲁棒性和灵活性，能够更好地适应各种不同类型的物体，而且可以处理不同尺度、姿态、腐蚀、形变等多种变化情况。因此，基于局部描述子的点云配准算法，在三维点云的匹配和重构领域具有很大的应用前景并受到了广泛关注。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是探究基于局部描述子的点云配准算法的优化方法。本研究将基于样条插值和加权方案来提高点云配准的精度。同时，本研究借鉴了图像配准领域的优化经验，以惯性权重的方式对基于局部描述子的配准算法进行改进。研究内容如下：
1.基于局部描述子的点云配准算法研究：深入研究当前基于局部描述子的点云配准算法的原理，包括FPFH、SHOT、PFH等。
2.基于加权方案和样条插值的点云配准优化算法研究：分析加权方案和样条插值的优缺点，提取不同局部描述子的权重组合，并建立样条插值模型和加权方案模型。采用加权方案和样条插值模型进行点云配准的优化。
3.基于惯性权重的点云配准算法研究：采用惯性权重的方式对基于局部描述子的配准算法进行改进，即通过动态改变权重，探究惯性权重对点云配准精度的影响。
4.实验验证：通过实验验证，分别对比优化前后算法的效果，验证加权方案、样条插值和惯性权重对点云配准算法精度的影响。
三、预期成果
1.提高基于局部描述子的点云配准算法的精度：通过采用加权方案和样条插值优化算法，提高传统方法的精度。
2.改进基于局部描述子的点云配准算法：通过使用惯性权重的方式，探究不同权重对算法精度的影响，进一步提高基于局部描述子的点云配准算法的鲁棒性和精度。
3.提供论文：在研究过程中积累大量的实验数据和理论证据，编写高质量论文，发表在国际著名期刊上。
四、可行性分析
本研究的可行性从以下四个方面进行分析：
1.研究内容积极，前沿性。
2.基于局部描述子的点云配准算法应用广泛，优化效果明显。
3.课题组成员在计算机视觉理论和应用实践方面具有扎实的基础。
4.实验环境和研究硬件具备充分的条件，能够满足研究需求。
五、研究计划
第一年：
1.学习点云配准算法的理论知识和相关优化方法的基本概念。
2.熟练掌握局部描述子算法的原理和流程。
3.研究加权方案和样条插值算法的具体实现和应用范围。
4.进行算法实现和实验验证。
第二年：
1.分析惯性权重对点云配准算法精度的影响。
2.进一步分析加权方案、样条插值和惯性权重对算法精度的综合影响。
3.进行算法实现和实验验证。
第三年：
1.联合各种方法，研究不同参数对算法的影响。
2.对比研究结果，总结优化算法对点云配准的贡献。
3.完善论文，发表有质量的论文。
六、参考文献
1.RusuB,BlodowN,BeetzM.FastPointFeatureHistograms(FPFH)for3Dregistration[C]//IntelligentRobotsandSystems,2009.IEEE/RSJInternationalConferenceon.IEEE,2009:3212-3217.
2.TombariF,SaltiS,DiStefanoL.Uniquesignaturesofhistogramsforlocalsurfacedescription[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.SpringerBerlinHeidelberg,2010:356-369.
3.ZhangRY,GaoZW,WangQH.Asurveyon3Dshapedescriptors[J].JournalofComputer-AidedDesign&ComputerGraphics,2017,29(7):1073-1084.