基于形狀因子約束的多尺度分割對象自動構建方法研究的開題報告

基于形狀因子約束的多尺度分割對象自動構建方法研究的開題報告一、研究背景及意義現代數字模型的應用越來越廣泛，如醫(yī)學圖像處理、海洋地質勘探、航空航天等領域，要準確地提取真實對象的三維形狀信息是十分重要的。而實際對象的形狀多樣性和復雜性則給三維形狀的自動提取帶來了極大的挑戰(zhàn)。目前，基于形狀因子約束的多尺度分割方法已經被廣泛應用于三維模型的分割和重建。在結構和幾何形狀因子等約束下，三維數字模型可以被準確地重建。因此，基于形狀因子的多尺度分割方法在三維模型分割中具有非常廣闊的應用前景。本文旨在提出一種基于形狀因子約束的多尺度分割對象自動構建方法，通過利用結構和形狀上的約束條件，有效地提取并分割出三維數字模型中的特定對象，為實際生產和科學研究提供幫助。二、研究內容及方案本文將通過以下步驟實現基于形狀因子約束的多尺度分割對象自動構建方法：1.對于三維數字模型的數據預處理和建模，包括規(guī)范化表達、點云重構和點云分割等。2.通過定義形狀因子并與結構因子結合使用，分析三維數字模型中的重要特征和屬性，提取與所需對象相關的形狀因子。3.設計多尺度分割算法，在局部點云中計算形狀因子并約束，通過錨點法進行標記和分離，全局優(yōu)化并整合各個局部分割切面。4.評估分割結果的準確性和對比分析。三、研究預期成果1.提出一種基于形狀因子約束的多尺度分割對象自動構建方法，利用形狀因子和結構因子約束，實現精確的三維數字模型自動分割。2.將提出的方法應用于醫(yī)學圖像處理、海洋地質勘探、航空航天等領域，得到實際數字模型的自動分割結果，并與傳統(tǒng)方法進行對比，證明本文發(fā)掘的約束條件在三維數字模型分割中的有效性和優(yōu)越性。3.提出一種基于形狀因子約束的多尺度分割對象自動構建方法的理論指導和應用示范。四、進度安排本研究計劃分為以下幾個階段進行：1.第一階段（1個月）完成文獻綜述。2.第二階段（2個月）進行前期工作，包括三維數字模型數據預處理和建模，形狀因子與結構因子的定義和提取等。3.第三階段（2個月）設計基于形狀因子約束的多尺度分割算法，并對算法進行搭建、測試和優(yōu)化。4.第四階段（1個月）根據分割結果對方法進行評估。5.第五階段（1個月）進行論文寫作和修改，并撰寫結題報告。五、參考文獻[1]Wang,L.,Liang,B.,Ju,X.,&Liu,Y.(2018).ASurveyof3DMeshSegmentationMethods.JournalofComputer-AidedDesignandGraphics,30(3),322-333.[2]Cohen-Steiner,D.,Alliez,P.,&Desbrun,M.(2004).Variationalshapeapproximation.ACMTransactionsonGraphics,23(3),905-914.[3]Shapira,L.,&Cohen-Or,D.(2007).ConsistentMeshPartitioningandSkeletonisationusingtheShapeDiameterFunction.EUROGRAPHICS,26(1),179-188.[4]Zhu,Y.,Gao,Y.,&Huang,T.(2010).AForm-findingMethodforFreeformMasonryVaultsBasedonShapeDiameterFunctionandForm-forceAnalysis.InternationalJournalofArchitecturalComputing,8(4),453-472.[5]Yue,Y.,Xu,K.,&Zhang,X.(2015).AnEfficientMulti-scaleSegmentationofUrbanComplexRoofsbasedon