基于点云数据的快速高效等距体积重建开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题意义：散乱数据的体积重建是一项重要的研究。

逆向工程问题涉及到用三维曲面扫描仪获取目标点云数据来重建三维模型。

而这些点云缺乏有序信息和连通性，通常是嘈杂的，这使得体积重建变得很困难。

2. 研究的基本内容和问题

研究目标：本课题的主要目的是在输入的散乱点云数据集上只对窄带进行计算得到等距体积重建结果，减少存储内存和cpu时间。

研究内容：1、基于allencahn方程定义的相场模型在窄体积重建中应用。

2、基于算子分裂技术的数值计算方法的具体过程和细节。

3. 研究的方法与方案

研究方法：1、通过乘以一个控制函数来将演变限制在一个给定曲面数据集周围的窄带内进而修改了原来的allencahn方程。

核心思想是只在给定的表面数据集周围的窄带上进行计算。

2、基于算子分裂技术的数值计算方法可以采用大的时间步长并具有无条件稳定性。

4. 研究创新点

特色或创新之处1、通过乘以一个控制函数来调整AllenCahn方程进而应用到体积重建中。

2、使用窄带法进行数值计算，降低计算时间空间复杂度。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展前期：学习偏微分方程、计算几何等相关知识，并加强c 、matlab的编程训练。

中期：建立相场模型，使用算子分裂的混合数值方法计算，并编写程序。

后期：得到等距体积重建可视化结果，并进行实验对比分析，完成毕业论文。