深度像配準及曲面細分技術(shù)的研究與應用的開題報告

深度像配準及曲面細分技術(shù)的研究與應用的開題報告一、研究背景隨著計算機視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學習、三維重建等技術(shù)不斷成熟，深度像配準及曲面細分技術(shù)應運而生。深度像配準是指將兩個或多個深度圖像或點云數(shù)據(jù)注冊到同一坐標系內(nèi)，在計算機視覺、機器人、醫(yī)學圖像等領域都有廣泛的應用。曲面細分則是指將一個復雜的曲面細分為更多的局部塊，以提高曲面的精細程度，比如在三維建模、電影特效等領域都有廣泛的應用。二、研究意義深度像配準和曲面細分技術(shù)在現(xiàn)今的計算機圖形學和計算機視覺領域都有著廣泛的應用，比如醫(yī)學圖像的配準、三維建模、虛擬現(xiàn)實等。而這些應用領域的發(fā)展又將會對社會發(fā)展起到推動作用，比如在醫(yī)學圖像領域，深度像配準可以輔助醫(yī)生在診斷時更準確的看清組織結(jié)構(gòu)與代謝情況，提高治療效果；在電影特效領域，曲面細分可以提高電影畫質(zhì)，提供更逼真的畫面效果等。三、研究內(nèi)容本課題的主要研究內(nèi)容包括以下兩個方面：1、深度像配準技術(shù)實現(xiàn)深度像配準技術(shù)的實現(xiàn)包括利用深度學習在有標注樣本的情況下進行訓練、使用準確的配準算法對圖像進行配準、利用誤差反向傳播算法進行優(yōu)化等步驟。本研究將利用開源的深度學習框架對算法進行實現(xiàn)，比如TensorFlow、PyTorch等。2、曲面細分技術(shù)實現(xiàn)曲面細分技術(shù)的實現(xiàn)包括利用四叉樹等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對曲面進行劃分、采用微分坐標等算法進行細分等步驟。本研究將利用計算機圖形學中常用的曲面細分算法、四叉樹實現(xiàn)等進行實現(xiàn)。四、研究方法1、深度像配準技術(shù)實現(xiàn)采用深度學習方法，以圖像作為輸入，以誤差最小化作為優(yōu)化目標函數(shù)，使用Adam等優(yōu)化算法進行求解。訓練集使用的數(shù)據(jù)可在開源的深度圖像庫中獲得，如TUM、KITTI等。2、曲面細分技術(shù)實現(xiàn)利用四叉樹對曲面進行劃分，劃分后得到多個局部塊，再利用微分坐標等算法進行細分。本研究將嘗試使用C++等語言進行實現(xiàn)，利用OpenGL等庫進行可視化。五、預期成果1、完成深度像配準技術(shù)和曲面細分技術(shù)的實現(xiàn)。2、通過在醫(yī)學圖像等領域的應用實驗，驗證算法的有效性和準確性。3、發(fā)表相關(guān)學術(shù)論文，并將算法應用到實際工業(yè)應用中。六、研究難點1、深度學習算法的實現(xiàn)。2、圖像配準誤差的反向傳播算法的實現(xiàn)。3、計算復雜曲面的局部塊的算法實現(xiàn)。4、曲面細分算法的實現(xiàn)。七、進度安排本研究的時間安排如下：任務時間題目確定和選題1周文獻調(diào)研2周算法實現(xiàn)6周實驗3周論文寫作3周論文答辯1周八、參考文獻1.Li,G.,Chen,Y.,&Wu,E.(2015).Shaperegistrationusingsegmentationofsurfacefeaturepoints.Patternrecognitionletters,51,40-48.2.Zhang,X.,Li,Y.,Wang,L.,&Guo,B.(2016).Asurveyondeeplearningformedicalimageanalysis.Neurocomputing,216,911-926.3.Sorkine,O.,&Alexa,M.(2003).As-rigid-as-possiblesurfacemodeling.SymposiumonGeometryProcessing,2003,109-116.4.Hoppe,H.,DeRose,T.,Duchamp,T.,McDonald,J.,&Stuetzle,W.(1993).Surfacereconstructionfromunorganizedpoints.ACMSIGGRAPHComputerGraphics,26(2),71-78.5.Sander,P.V.,Snyder,J.,Gortler,S.J.,&Hoppe,H.(2001).T