# 研究方向与创新点

## 1. 数据噪声鲁棒性增强

### 研究问题

现有的方法对数据噪声有一定的鲁棒性，但仍有改进空间。研究如何进一步提高算法对噪声的鲁棒性。

### 创新点

- **噪声建模**：引入更复杂的噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声等），测试算法在不同噪声条件下的表现
- **对抗训练**：使用对抗生成网络（GAN）或自监督学习方法，增强模型对噪声的鲁棒性
- **正则化技术**：探索新的正则化方法（平滑损失、总变差正则化等），减少噪声对模型的影响
- **多尺度处理**：结合多尺度分析，处理不同层次的几何细节，提高对局部噪声的鲁棒性

### 预期成果

开发一种更鲁棒的隐式转换方法，能够在存在噪声的情况下保持较高的转换质量。

## 2. 特征保留与细节增强

### 研究问题

虽然现有的方法在保留尖锐特征方面表现出色，但仍然有提升空间。研究如何更好地捕捉和保留B-Rep模型中的细小特征。

### 创新点

- **特征检测改进**：引入更先进的特征检测算法（基于深度学习的边缘检测、曲率估计等）
- **特征增强损失**：设计专门针对特征保留的损失函数（如特征角度误差FAE的加权版本）
- **多分辨率表示**：结合多分辨率表示方法，动态调整特征区域的采样密度
- **后处理优化**：研究等值面提取后的后处理方法，增强特征的清晰度和准确性

### 预期成果

提出一种能够在保持整体几何精度的同时，更好保留尖锐特征和细节的隐式转换方法。

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# 实施建议

1. **选择具体切入点**

   - 根据兴趣和资源选择研究重点
   - 每个方向都有其独特的挑战和机遇
2. **文献综述**

   - 进行广泛的文献综述
   - 了解当前研究进展和存在的问题
   - 找到研究空白点
3. **实验设计**

   - 设计合理的实验方案
   - 选择合适的数据集
   - 设定评估指标
   - 搭建实验环境
4. **代码实现**

   - 使用合适的编程工具（Python、PyTorch、TensorFlow等）
   - 参考开源项目
   - 确保代码原创性
5. **论文撰写**

   - 撰写详细的毕业论文
   - 包含完整的研究内容
   - 突出创新点和贡献


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