| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| Contents | 第12-15页 |
| 符号说明 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 三维测量系统的构成 | 第19-20页 |
| 1.5 论文研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 结构光测量分类和算法 | 第22-40页 |
| 2.1 结构光测量基本数学模型 | 第22-28页 |
| 2.1.1 坐标系和坐标转换 | 第22-26页 |
| 2.1.2 深度信息获取 | 第26-28页 |
| 2.2 不同的结构光测量模型 | 第28-35页 |
| 2.2.1 单线结构光测量模型 | 第28-29页 |
| 2.2.2 多线结构光测量模型 | 第29-31页 |
| 2.2.3 二值编码结构光测量模型 | 第31-33页 |
| 2.2.4 相位移法测量 | 第33-34页 |
| 2.2.5 空间编码方式 | 第34-35页 |
| 2.3 测量总误差理论分析 | 第35-38页 |
| 2.4 基本测量试验和对比 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 M-阵列编码的符号结构光 | 第40-54页 |
| 3.1 伪随机序列概念 | 第40-42页 |
| 3.1.1 伪随机序列的性质 | 第41页 |
| 3.1.2 伪随机序列的产生方式 | 第41-42页 |
| 3.2 线性反馈移位寄存器(LFSR)产生伪随机序列 | 第42-47页 |
| 3.2.1 LFSR生成伪随机序列 | 第42-46页 |
| 3.2.2 Galois域和多进制的LFSR | 第46页 |
| 3.2.3 m-序列的性质 | 第46-47页 |
| 3.3 M阵列的编码 | 第47-49页 |
| 3.4 修剪和拼接产生合适尺寸的M阵列 | 第49-51页 |
| 3.5 LFSR计算模拟 | 第51-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 图像后处理及图像内容解码的研究 | 第54-68页 |
| 4.1 常见的图像分割方法及应用 | 第54-55页 |
| 4.2 一种多连通域图像的划分方法 | 第55-63页 |
| 4.2.1 光照强度对相机采集图像的影响 | 第56-58页 |
| 4.2.2 图像重心和中心距的变化规律 | 第58-60页 |
| 4.2.3 图像像素点的多元统计分析 | 第60-63页 |
| 4.2.4 求取最优轮廓划分图像 | 第63页 |
| 4.3 区域划分的实际效果对比 | 第63-64页 |
| 4.4 符号搜寻和计算 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 曲面测量数据的描述、存储及表达 | 第68-76页 |
| 5.1 图像数据结构 | 第68-70页 |
| 5.1.1 图像数据结构的概念 | 第68-69页 |
| 5.1.2 浮点型数据在计算机中的存储 | 第69-70页 |
| 5.2 同类像素编号 | 第70-71页 |
| 5.3 点云信息数据 | 第71页 |
| 5.4 利用结构光实际测量 | 第71-74页 |
| 5.4.1 数据测量计算结果 | 第71-73页 |
| 5.4.2 数据的深度图像表达和点云图表达 | 第73-74页 |
| 5.5 测量结果受到的影响 | 第74-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 研究成果以及发表的学术论文 | 第84-86页 |
| 作者及导师简介 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87-88页 |