不完整点云数据的曲线骨架提取开题报告

全文总字数：4226字

1. 研究目的与意义（文献综述）

三维物体的骨架曲线通过一维的方式来表现三维物体的形状，是其几何和拓扑结构的抽象表示。它被广泛应用于各种可视化任务中，包括虚拟导航、模型简化、可视化改进、动画等等。近年来，随着激光扫描技术的发展，我们可以获得各种不同形状的物体的三维点云数据，然而原始的点云数据存在着一些问题，如不同区域点云稠密程度不一样，有噪声点和异常点，部分点云数据缺失。比起点云，三维物体的骨架曲线更符合我们人的认知。因此，从这些点云数据中提取出三维物体的骨架曲线就是此次研究的主要内容。

目前已经有很多算法应用于骨架提取。但大部分都只能处理闭合的多边形网格。与网格相反，点云中的点并没有明显的拓扑连接，因此从点云数据中提取骨架比较困难。很多点云骨架提取算法对输入有较高的要求。如有的算法需要知道每个点的方向向量，提前过滤噪声点和异常点，对三维物体的形状和点云数据的完整性也有要求。这些要求和预处理也使得从点云数据中提取骨架的过程十分繁琐。因此提出一个具有普适性，能直接从不完整的原始点云数据中提取骨架的算法具有重要意义。

比较著名的算法有r.ogniewicz和m.ilg提出的基于边界点偏置的voronoi骨架算法。sharf等人提出的从点云内部的一个光滑团块开始不断扩展来生成曲线骨架的算法。还有基于 lbc(laplacian-based contraction)的骨架提取算法。这几个算法需要输入点云数据稠密且干净。tagliasacchi等人提出了基于rosa( rotational symmetry axis)的算法，它能够从严重数据缺失的点云中提取骨架，该算法依赖圆柱面形状优先且精确的点法向量。 livny等人提出的基于树形数据的骨架提取算法。还有基于l1中值的骨架提取算法。l1中值是统计学中的一个简单实用的工具，它表示一个给定点集的全局中心。在这个算法中通过对点云数据局部采用l1中值获得骨架点。由于采用了l1中值，所以该算法对噪声点、异常点、数据缺失具有较强的抵抗力，但该算法对点的邻域大小的设置有要求。solomon提出了一个通过wasserstein传播来构建曲线骨架的方法。 q. mérigot提出了二维任意维单形和点云之间的最佳传输。还有在以上三个算法基础之上的基于质量驱动的骨架提取算法。它采用wasserstein距离和最优质量传输方法，克服了l1中值算法中需要设置邻域大小的问题。

2. 研究的基本内容与方案

本次研究的基本内容为实现基于质量驱动的点云数据的骨架提取算法。它能够直接从原始的不完整的点云数据中提取曲线骨架并生成在该曲线骨架上的的质量分布。实现该算法前需要了解基于l1中值的骨架提取算法。wasserstein距离以及最优质量传输。该算法的实现主要分为三个步骤。

1.提取一个粗略的点云拓扑结构：首先对输入源模型进行随机采样,在此基础上给采样点分配质量构建概率空间,然后根据质量传输的思想建立起描述骨架的函数模型。在优化传输方案的过程中,将采样点收缩到模型的局部中心。最后根据采样点邻域关系构建骨架分支，最终得到初步的骨架拓扑结构。

3. 研究计划与安排

2020年3月1日-2020年3月31日：掌握技能，具有针对性的学习编程语言，算法，图像处理和软件工程方法学相关知识，学习一种处理点云数据的工具。

2020年4月1日—2020年4月30日：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善。

2020年5月1日-2020年5月25日：撰写毕业论文。

4. 参考文献（12篇以上）

1. qin h , han j , li n , et al. mass-driven topology-aware curve skeleton extraction from incomplete point clouds[j]. ieee transactions on visualization and computer graphics, 2019:1-1.

2. n. d. cornea, d. silver, and p. min, “curve-skeleton properties,applications, and algorithms,” ieee transactions on visualization and computer graphics, vol. 13, no. 3, pp. 0530–548, 2007.

3. a. tagliasacchi, h. zhang, and d. cohen-or, “curve skeleton extraction from incomplete point cloud,” acm transactions on graphics (tog),vol. 28, no. 3, pp. 71:1–71:10, 2009.

   剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付