渐增式在线网格构建算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着三维扫描技术和应用的快速发展，获取大规模、复杂场景的点云数据变得越来越容易。

如何高效、高质量地将这些海量点云数据转换为可视化、可分析的网格模型成为计算机图形学、计算机视觉、逆向工程等领域的研究热点。

传统网格构建算法通常需要将所有点云数据一次性加载到内存中进行处理，对于大规模点云数据来说，这将带来巨大的内存消耗和计算负担，难以满足实时性、交互性强的应用需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

网格构建算法是计算机图形学和计算几何领域的经典问题，国内外学者对此进行了大量的研究。

近年来，随着三维扫描技术的发展和点云数据规模的爆炸式增长，渐增式在线网格构建算法逐渐成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括：
1.深入研究渐增式在线网格构建算法的关键技术，包括点云数据预处理、增量式三角网格生成、网格质量评价与优化、在线处理与数据结构等，分析现有算法的优缺点，为本研究提供理论基础。

2.设计一种基于××（例如：统计学、机器学习、深度学习等）的渐增式在线网格构建算法，重点关注算法的效率、鲁棒性、网格质量等方面，提出相应的解决方案，并进行理论分析和实验验证。

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.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，深入了解渐增式在线网格构建算法的研究现状、关键技术、发展趋势等，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.算法设计阶段：在深入理解现有算法优缺点的基础上，结合××（例如：统计学、机器学习、深度学习等）的相关理论和方法，设计一种新的渐增式在线网格构建算法，重点解决现有算法在效率、鲁棒性、网格质量等方面的不足，并对算法的复杂度、收敛性等进行理论分析。

3.算法实现阶段：使用合适的编程语言和开发环境，实现所提出的算法，并进行代码测试和优化，确保算法的正确性和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种新的基于××（例如：统计学、机器学习、深度学习等）的渐增式在线网格构建算法，能够高效、鲁棒地处理大规模点云数据，并生成高质量的网格模型。

2.设计新的数据结构或优化策略，提高算法的效率和可扩展性，使其能够更好地适应大规模点云数据的处理需求。

3.将所提出的算法应用于三维模型重建、虚拟现实与游戏等实际场景，验证算法的有效性和实用价值，并探索新的应用领域。

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] 毛华锋,徐晓丹,周亮,陈志杨,彭群生.基于体素流的增量式场景重建[j].计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(01):159-168.

[2] 周丽娜,鲍虎军,冯结青.三维重建技术综述[j].软件学报,2019,30(06):1642-1670.

[3] 刘晓明,黄惠.基于改进泊松方程的点云重建算法[j].计算机辅助设计与图形学学报,2019,31(06):949-957.