基于局部特征匹配的网格去噪算法研究的开题报告一、选题背景和意义在三维数字化重建与实时渲染中，由于声音、光线、机器等因素，采集到的原始数据中往往包含噪声和失真，因此需要对数据进行去噪处理，使其更符合真实情况并满足实际的需求。网格去噪是一种有效的去噪方式，其目的是消除网格数据中的异常点和噪声，并尽可能地保留数据的局部特征，使得去噪后的结果更接近真实物体。近年来，由于网格数据的广泛应用，网格去噪技术的研究得到了广泛的关注和应用。目前，现有的网格去噪算法大多采用全局优化或半全局优化的方法，如以误差最小化为优化目标的二次型网格去噪（QEM）、基于基德尔级数的网格去噪（CBS）、拉普拉斯平滑算法等。尽管这些算法在一定程度上能够在去噪后保留网格的局部特征，但是它们没有充分考虑到每个网格点的局部特征。因此，这些算法通常会出现数据失真问题，并导致网格的局部结构被破坏，使得去噪结果不够理想。针对上述问题，本文提出了一种基于局部特征匹配的网格去噪算法。该算法通过在局部特征空间中寻找和匹配点对，从而确保在去噪过程中不会破坏网格数据的局部结构。同时，本文还将分析该算法的优缺点并进行算法实验与对比，验证其有效性。二、研究内容和方法1.研究内容（1）分析现有网格去噪算法的优缺点。（2）基于局部特征匹配的网格去噪算法设计原理。（3）分析算法的时间复杂度和空间复杂度。（4）在不同的数据集上进行实验，验证该算法效果并对比现有算法。2.研究方法（1）对现有的网格去噪算法进行研究和分析。（2）提出和设计基于局部特征匹配的网格去噪算法。（3）实现算法并进行时间和空间复杂度的分析。（4）在不同的数据集上进行实验，对该算法与现有算法进行对比。三、预期研究结果本文预期实现一种基于局部特征匹配的网格去噪算法，通过对该算法和现有算法的实验和对比，证明本算法能够在保留局部特征的同时去除噪声，并取得比现有算法更优的去噪效果。本算法的实现和优化有望为三维数字化重建和实时渲染提供更加有效的数据处理方法。四、研究难点和解决方案1.研究难点（1）如何对局部特征进行匹配，并避免匹配错误。（2）如何优化算法，提高去噪效率和精度。2.解决方案（1）采用基于方向的法向量来描述特征，并通过建立特征空间来匹配特征。（2）采用分治算法和KD树等算法优化和加速算法。五、研究进度计划第一阶段：对现有算法进行分析和评估，确定研究方向和内容。第二阶段：设计和实现基于局部特征匹配的网格去噪算法，并进行时间和空间复杂度分析。第三阶段：进行算法实验和对比，总结并形成论文初稿。第四阶段：对初稿进行修改和完善，形成最终的论文。六、参考文献[1]许卫华,王亮,孙传綮.带有局部特征匹配的网格去噪算法[J].计算机科学,2013,40(2):201-204.[2]邹伟,崔洋,邓光荣.带有特征保持的网格去噪算法[J].计算机应用研究,2012,29(9):3129-3132.[3]ZhangZ,ShaoX,LiC.Localsimilaritybasedmeshdenoising[C]//Proceedingsofthe18thPacificConferenceonComputerGraphicsandApplications.2010:291-298.[4]LiuX,ZhangH,ZhangZ.Meshdenoisingbasedonlocalgeometryfeatures[J].JournalofInformation&ComputationalScience,2013.