毕业设计工作手册.doc

《毕业设计任务书要求》起止日期、签字日期先不填写;先完成电子版本的,发到我邮箱审查(******@cust.),合格后再往纸质版本抄写,必须字迹工整;毕业设计任务书主要分为开题报告(包括6部分)和工作记录两大部分,具体填写方法、要求将在下面以红色字体给出,严格按照要求填写!仅供参考非标准格式长春理工大学毕业设计任务书题目名称:基于迭代最近点算法的深度图像拼接问题的研究学生姓名:起止日期:题目要求:能够独立查阅相关文献,学****掌握ICP算法的基本原理和步骤。熟悉深度图像拼接的基本方法。编程实现运用ICP算法拼接两幅不同视角的深度图像,深入了解ICP算法的优缺点。按照标准格式完成毕业论文。指导教师签名:系主任签字:年月日开题报告本课题研究的目的、意义;国内外研究现状;拟采取的研究路线;进度安排;本课题研究的目的、意义在计算机视觉领域,曲面配准是一个非常重要的中间步骤,它在表面重建、三维物体识别、相机标定等问题中有着极其重要的应用。针对深度图像的拼接问题,前人提出了很多解决方案,如点标记法,自旋图像,主曲率方法,遗传算法等等。这些算法都各有特色,都从不同方面着手解决深度图像拼接问题。但目前应用最广泛的,影响最大的还是1992年由Besl和Mckay提出的迭代最近点算法。这是因为ICP算法有以下优点:可以活得很精确的配准效果;可以处理三维点集、参数曲线、隐曲面等多种形式表达的曲面,也就是说该算法对曲面方法方法独立;不必对待处理的曲面进行分割和特征提取;在较好的初值情况下,算法的收敛性得到保证。但是,该算法也有缺陷:该算法假设其中一个表面是另一个的子集,也就是说,只有一个表面含在第二个,这一要求很多时候难以满足;该算法在寻找对应点的过程中,计算代价太大;该算法在对应点寻找的时候,使用的一个基本假设是,欧氏距离最近的点就是对应点。这个判断是武断的,他会产生一定数量的错误对应点;该算法要取得精确的配准结果,需要好的初始运动参数假设。为了改进ICP算法的性能,对ICP算法更深入的研究和改进的尝试还会继续。从以上方面可以看出,ICP算法的应用前景十分广阔,对其进行深入研究有着很重要的意义。国内外研究现状【要求】国内、国外研究现状,缺一不可;在ICP获得应用的同时,许多研究者对ICP作了详细的研究,分析了该算法的缺陷和特点,提出了许多有价值的改进。把ICP算法的实现过程分为相对独立的五个阶段,改进的方法分别讨论。控制点的选取实际上,标准ICP算法并没有控制点的选取这一阶段,也就是说,标准ICP算法对场景点集不进行采样。既然用采样方法选取控制点,很多种采样方法被采用。例如,使用了一致采样法,随机采样方法,根据深度图像的梯度来进行采样,还有一种新颖的采样方法,该方法通过使用法向量的分布最大化进行采样。特征度量要寻找对应点对,就必须寻找场景数据点和模型数据点的特征差异,这就需要对特征进行度量。实际上“迭代最近点算法”名字中,“最近”也留下了距离度量的痕迹。要在场景数据中找到与模型对应的最近点,特征度量的不同定义就决定了“最近”的不同涵义。研究者们分别选用用点到点的距离,点到平面的距离,点到三角形的距离,豪斯多夫距离,法向量,曲率做距离度量进行改进。由于单一的距离信息量有限,使用多特征做特征向量。空间搜索在对应点的选取,需要进行大量的搜索过程,这是标准ICP算法的速度瓶颈,为了提高搜索速度,有必要引入空间搜索算法。研究者们采用了多维二元搜索树,近似多维二元搜索树,自适应对偶近似搜索树,分级搜索的方法大大加快了搜索速度。最近点邻域问题来加速最近点的搜索,这一策略显著的减少了计算量。点对的权重标准ICP对点对中的点不作区别。Masuda则首先计算点对的距离标准差,在设定该标准差的倍数为阈值。。刚体变换的求解刚体变换的求解,也就是目标函数的最小化,是ICP的最后一个阶段。最小化该目标函数的方法有基于奇异值分解的方法、四元数方法。拟采取的研究路线【要求】(1)据自己阅读完的文献总结、给出一个自己的研究路线、研究方法:,通过自己编程实现进行验证性的工作一般就可以;,答辩时更能获得评委老师认可。(2)阐述本论文的整体的研究思路,不是笼统阐述一般算法的路线。最好结合本论文的具体内容阐述,比如本论文采用的算法、算法实现的过程、结果的分析等。四、进度安排【要求】大概流程:1~3周,完成开题报告前六部分(包括:、意义;;;;;);4~12周,代码编写(包括算法的理解,开发环境的搭建、配置,开发语言的学****程序的编写与测试;需求分析,总体设计,详细设计,功能模块的划分与设计,程序的测试与修改,