基于kinect三维人体重建中配准算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 三维配准技术的发展及研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 系统概述及技术路线介绍 | 第15-22页 |
| 2.1 系统概述 | 第15-16页 |
| 2.2 数据配准 | 第16-18页 |
| 2.3 常用的配准技术介绍 | 第18-20页 |
| 2.4 本文三维配准的技术路线 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 点云获取与预处理 | 第22-30页 |
| 3.1 Kinect 设备介绍 | 第22-23页 |
| 3.2 点云坐标的计算 | 第23-24页 |
| 3.3 点云的预处理 | 第24-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于特征的点云粗配准技术 | 第30-48页 |
| 4.1 三维配准的原理 | 第30页 |
| 4.2 基于人工交互四点算法的粗配准 | 第30-33页 |
| 4.3 基于快速点特征直方图描述子的粗配准 | 第33-37页 |
| 4.4 基于 RGB 图像和深度图像的点云粗配准 | 第37-44页 |
| 4.5 粗配准方法的比较分析 | 第44-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于改进 ICP 算法的精配准 | 第48-55页 |
| 5.1 ICP 算法介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 ICP 算法改进 | 第49-51页 |
| 5.3 基于距离阈值的背景剔除 | 第51-52页 |
| 5.4 基于模板匹配的白色边缘剔除 | 第52-53页 |
| 5.5 累计误差优化 | 第53-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 实验结果及讨论 | 第55-59页 |
| 6.1 实验环境和系统设计 | 第55-56页 |
| 6.2 实验流程及结果分析 | 第56-58页 |
| 6.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 7.1 总结 | 第59-60页 |
| 7.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
