基于特征點(diǎn)匹配的多面體可視外殼精度優(yōu)化方法研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨著科技的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的不斷拓展，數(shù)字化技術(shù)已經(jīng)滲透到了很多領(lǐng)域。在工程領(lǐng)域中，數(shù)字化技術(shù)已經(jīng)成為了一個(gè)不可缺少的部分。其中，三維數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為了工程領(lǐng)域中非常重要的一項(xiàng)技術(shù)。三維數(shù)字化技術(shù)不僅可以將真實(shí)世界中的實(shí)體模型進(jìn)行數(shù)字化，而且還可以對(duì)數(shù)字化的三維模型進(jìn)行建模、分析、仿真等工作，從而提高工程設(shè)計(jì)的效率和準(zhǔn)確性。在三維數(shù)字化技術(shù)中，三維可視外殼是一個(gè)非常重要的概念，它是指對(duì)三維數(shù)字化模型的表面進(jìn)行可視化展示，相當(dāng)于實(shí)體模型的表皮，通過(guò)三維可視外殼可以方便地進(jìn)行觀察和交互。然而，在三維數(shù)字化技術(shù)中，由于激光等設(shè)備精度的限制以及掃描過(guò)程中存在的噪聲等因素，三維數(shù)字化模型中的三維可視外殼往往存在一定的誤差。因此，對(duì)于三維數(shù)字化模型的三維可視外殼精度的優(yōu)化研究已經(jīng)成為了一個(gè)熱門問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，許多學(xué)者已經(jīng)開展了一系列的研究工作，如基于光柵三角化技術(shù)的三維可視外殼精度優(yōu)化、基于拓?fù)湫畔⒌娜S可視外殼精度優(yōu)化等。本文將研究基于特征點(diǎn)匹配的多面體可視外殼精度優(yōu)化方法。二、研究?jī)?nèi)容及擬解決的問(wèn)題本文將從多面體模型的構(gòu)建入手，通過(guò)對(duì)特征點(diǎn)的提取和匹配，建立多面體模型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)多面體可視外殼的精度優(yōu)化。具體來(lái)說(shuō)，本文將解決以下問(wèn)題：1.針對(duì)現(xiàn)有的特征點(diǎn)提取和匹配算法存在的問(wèn)題，提出一種高效、準(zhǔn)確的特征點(diǎn)匹配算法；2.設(shè)計(jì)一種有效的多面體模型對(duì)應(yīng)關(guān)系建立算法，實(shí)現(xiàn)多面體可視外殼之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；3.基于對(duì)應(yīng)關(guān)系，提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法，使得多面體可視外殼的誤差得到有效修復(fù)；4.對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與已有算法進(jìn)行比較分析。三、研究方法和步驟本文將采用以下方法和步驟開展研究：1.閱讀國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，了解現(xiàn)有研究進(jìn)展；2.提出一種高效、準(zhǔn)確的特征點(diǎn)提取和匹配算法；3.建立多面體模型對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)多面體可視外殼之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；4.提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法，針對(duì)存在的誤差進(jìn)行修復(fù)；5.對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與已有算法進(jìn)行比較分析；6.撰寫論文。四、預(yù)期成果本文預(yù)期達(dá)到以下成果：1.提出一種高效、準(zhǔn)確的特征點(diǎn)匹配算法，有效解決現(xiàn)有算法存在的問(wèn)題；2.建立多面體模型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法；3.對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與已有算法進(jìn)行比較分析；4.完成一篇學(xué)術(shù)論文。五、研究難點(diǎn)及解決策略本文研究的難點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面：1.針對(duì)現(xiàn)有的特征點(diǎn)匹配算法存在的問(wèn)題，提出一種高效、準(zhǔn)確的算法；2.建立多面體模型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)多面體可視外殼的精度優(yōu)化；3.提出的算法需要具有一定的通用性，能夠適用于不同類型的多面體模型。在研究過(guò)程中，將采取以下策略解決難點(diǎn)：1.通過(guò)對(duì)現(xiàn)有算法的分析與比較，選擇相對(duì)優(yōu)秀的特征點(diǎn)匹配算法作為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，提高算法的準(zhǔn)確性和效率；2.針對(duì)多面體模型的特性，在建立多面體模型的對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)充分考慮模型間的結(jié)構(gòu)特征，以提高對(duì)應(yīng)的精準(zhǔn)度；3.提出的算法需要經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，才能得到有效改進(jìn)和完善。六、研究計(jì)劃及進(jìn)度本文的研究計(jì)劃及進(jìn)度如下：第一年：1.閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，了解現(xiàn)有研究進(jìn)展；2.提出一種高效、準(zhǔn)確的特征點(diǎn)提取和匹配算法。第二年：1.建立多面體模型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；2.提出一種可靠的多面體可視外殼精度優(yōu)化算法。第三年：1.對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與已有算法進(jìn)行比較分析；2.撰寫論文。七、參考文獻(xiàn)[1]FaugerasO,LuongQT.TheGeometryofMultipleImages:TheLawsThatGoverntheFormationofMultipleImagesofaSceneandSomeofTheirApplications[M].MITPress,2001.[2]ZhangJ.Feature-basedInvariantSignaturefor3DObjectRecognition[M].Wiley-IntersciencePress,2012.[3]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.SURF:Speededuprobustfeatures[J].ComputerVisionandImageUnderstanding,2008,110(3):346-359.[4]LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[J].ProceedingsoftheSeventhIEEEInternationalConferenceonComputer