基于机器学习的点云孔洞修补算法的并行化研究的开题报告.docx

基于机器学习的点云孔洞修补算法的并行化研究的开题报告
开题报告
论文题目：基于机器学习的点云孔洞修补算法的并行化研究
研究背景和意义：
现代计算机技术已经可以实现大规模三维点云数据的采集、处理和存储。然而，由于传感器误差、光照条件等原因，采集到的三维点云数据中往往存在大量的孔洞。如果不及时处理这些孔洞，会影响点云数据的质量，进而影响后续的三维建模、识别与分析等应用。因此，点云孔洞修补技术是三维点云数据处理中的一项重要技术。
目前，点云孔洞修补技术主要包括两种方法：基于几何的方法和基于机器学习的方法。基于几何的方法往往需要较为复杂的数学算法，而且无法处理复杂的孔洞形状。基于机器学习的方法应用广泛，能够处理多种孔洞形状，且有着较高的修补准确度和鲁棒性。然而，由于现代点云数据规模庞大，需要长时间的计算才能完成修补操作，因此并行化技术是十分必要的。
研究目的和内容：
本研究旨在通过并行化技术提高基于机器学习的点云孔洞修补算法的运算速度和效率，提高点云数据的处理速度和实时性。具体研究内容如下：
1.分析点云孔洞修补算法的运算过程及其可并行化的部分，选择合适的并行化技术。
2.设计基于并行化的点云孔洞修补算法，并实现该算法。
3.使用公开数据集进行实验，对比并行化和非并行化算法的运算时间和修补效果，验证算法的有效性。
预期研究成果：
通过本研究，预期得到以下成果：
1.提出了一种基于并行化的点云孔洞修补算法，该算法能够显著提高点云数据的处理速度和实时性。
2.实现了该算法，并使用公开数据集进行了实验验证，证明其有效性。
参考文献：
1.Chen,T.,Fang,W.,Li,Y.,&Li,G.(2018).AnovelPointNet++-based3Dhole-fillingmethodforlarge-scalepointclouds.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,146,79-91.
2.Han,Y.,Hu,Q.,Lai,W.K.,&Song,J.(2019).Aparallelhole-fillingmethodforlarge-scalepointcloud.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,151,146-158.
3.Liu,Y.,Fan,X.,&Li,B.(2020).Robusthole-fillingfor3Dpointcloudviadeeplearning.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,71,102814.