基于正交最小二乘算法的三维点云数据拟合开题报告

1. 研究目的与意义

三维模型的信息获取手段有多种,如三维激光扫描仪得到的数据,通常以三维离散点集的形式表示,即点云。

点云的属性通常包括坐标、法向量、颜色信息和物体反射面强度等。

这些点云相关处理技术和点绘制的发展,带来了以点作为基元的图形学的发展。

2. 国内外研究现状分析

伴随三维点云处理技术日益成熟,三维点云在各个领域的应用越来越广泛。

许多国内外知名大学和研究所都成立研究点云的研究小组,对点云增强,模型分割和拼接,数据配准,特征提取,表面重建等方面进行研究。

如acmtog,ieeetvcg,slggnarhasla,siggrapll等国际计算机图形学顶级会议和期刊都会有相当一部分的点云处理领域的论文发表。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：1、学习matlab编程，计算机图形学和数字图像处理的基础知识与应用；2、查阅相关资料，了解三维点云模型的研究现状，完成文献综述与开题报告；3、查阅相关资料，了解正交最小二乘法的原理及公式，对研究课题有具体的认识。

研究计划：2014年2月17日前：查阅资料，初步了解设计内容及相关研究现状，完成开题；学习matlab编程，计算机图形学和最小二乘法的基础知识；2013-2014学年第2学期：1-5周：选取合适的点作为数值分析对象；6-10周：编写算法，运用移动最小二乘算法将这些选取的三维点云数据进行拟合；11-14周：整理分析研究的资料，撰写论文，准备答辩。

4. 研究创新点

该方法以正交距离残差平方和极小为准则, 同时顾及了因变量和自变量的误差; 基于间接平差原理详细推导了相关模型和算法。