基于局部特征统计直方图的三维点云配准算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着三维扫描技术和计算机视觉的快速发展，三维点云数据获取变得越来越容易，其应用领域也日益广泛，涵盖了机器人导航、逆向工程、文物保护、虚拟现实等诸多方面。

作为三维点云信息处理的关键技术之一，点云配准旨在找到不同视角或不同时间获取的点云数据集之间的空间变换关系，将其转换到统一的坐标系下，为后续的三维建模、目标识别、场景理解等应用提供基础。

然而，由于点云数据本身具有非结构化、高维性、噪声干扰等特点，传统的配准算法往往面临着效率低下、鲁棒性差等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

三维点云配准是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在点云配准方面做了大量研究，并在特征提取、匹配算法、鲁棒性等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对传统三维点云配准算法存在的问题，研究基于局部特征统计直方图的配准方法，并通过实验验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.研究局部特征统计直方图的构建方法:分析点云数据的局部几何属性，设计高效的特征描述符，并构建基于统计直方图的特征表示方法，以提高特征的鲁棒性和描述能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:阅读相关领域的文献，了解三维点云配准的基本概念、研究现状、发展趋势以及局部特征统计直方图的构建和应用方法，为本研究提供理论基础。

2.算法设计:基于局部特征统计直方图，设计高效、鲁棒的三维点云配准算法。

研究点云局部特征描述方法，构建基于统计直方图的特征描述符，并分析其表达能力和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于局部特征统计直方图的三维点云配准算法:不同于传统的基于全局特征或局部特征点的方法，本研究将结合局部特征统计直方图的优势，设计更加高效、鲁棒的配准算法。

2.设计高效的点云局部特征描述符:针对传统特征描述符存在的问题，本研究将设计更加鲁棒、高效的局部特征描述符，并结合统计直方图进行特征表示，提高特征的描述能力。

3.研究基于直方图的特征匹配方法:针对传统特征匹配方法存在的问题，本研究将研究基于直方图的特征匹配方法，设计更加高效、准确的匹配策略。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 赵晓龙,郭朝,李雄,等.基于深度学习的三维点云配准方法综述[j].计算机工程与应用,2021,57(19):33-47.

[2] 毛乐,张丰,周翔,等.基于特征直方图的双目视觉三维重建[j].中国激光,2018,45(1):106002.

[3] 韦灼彬,吴禄慎.融合fpfh和改进kf的点云配准算法[j].计算机应用研究,2023,40(4):1030-1035.