1. 本选题研究的目的及意义

随着三维扫描技术和数据采集设备的快速发展，三维点云数据作为一种重要的三维表达形式，在逆向工程、机器人导航、虚拟现实、文化遗产保护等领域得到了越来越广泛的应用。

然而，由于点云数据本身具有数据量庞大、分布不均匀、噪声干扰等特点，如何高效、准确地对点云数据进行处理和分析成为了一个亟待解决的问题。

本选题研究旨在利用opengl图形库强大的图形渲染和计算能力，探索和实现高效的三维点云数据处理方法，为相关应用领域提供技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着三维扫描技术的进步和应用需求的增长，国内外学者对三维点云数据处理技术展开了大量的研究，并在点云数据可视化、特征提取、分割、配准等方面取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内在三维点云数据处理方面起步较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容是利用opengl图形库，实现对三维点云数据的读取、显示、处理和交互操作。

具体包括以下几个方面：
1.点云数据的读取和预处理:研究如何从常见的三维点云数据格式（如pcd、ply、obj等）中读取点云数据，并对点云数据进行预处理，例如去除噪声点、简化点云数据等。

2.opengl场景搭建与视点控制:研究如何使用opengl创建三维场景，并实现对场景中点云数据的渲染和显示。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研:收集和阅读与三维点云数据处理、opengl图形库相关的文献资料，了解国内外研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.opengl环境搭建:搭建opengl开发环境，学习和掌握opengl图形库的基本使用方法，包括图形渲染管线、着色器编程、纹理映射等技术，为后续开发基于opengl的点云数据处理程序奠定基础。

3.点云数据读取与可视化:研究和实现基于opengl的点云数据读取和可视化功能，开发相应的程序模块，能够读取不同格式的点云数据，并在三维场景中实时渲染和显示点云数据。

5. 研究的创新点

本选题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于opengl的点云特征提取:将opengl的着色器语言（glsl）应用于点云特征提取算法的实现，利用gpu的并行计算能力加速特征提取过程，提高算法效率。

2.opengl加速的点云分割与配准:探索基于opengl实现点云分割和配准算法，利用gpu加速计算，提高算法效率，并通过opengl实现分割和配准结果的可视化展示，增强算法的直观性和可解释性。

3.集成化的点云数据处理系统:开发一个基于opengl的三维点云数据处理原型系统，集成点云数据的可视化、特征提取、分割和配准等功能模块，并验证系统的有效性和实用性，为相关领域的研究和应用提供一个便捷的平台。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘学,江涛,柴雪莲,等.三维激光扫描点云数据处理方法研究综述[j].测绘通报,2018(1):1-6.

2. 赵峰,何春辉.机载lidar点云数据处理方法研究进展[j].测绘科学,2017,42(4):1-7.

3. 张小红,张永生.三维激光扫描技术及其应用[m].武汉:武汉大学出版社,2019.