基于深度图像的人体骨骼提取技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作 | 第10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 Kinect 传感器与深度图像技术 | 第12-21页 |
| ·Kinect 传感器 | 第12-17页 |
| ·Kinect 的硬件装置 | 第13-14页 |
| ·Kinect 的数据采集 | 第14-16页 |
| ·Kinect 的应用 | 第16-17页 |
| ·深度图像技术 | 第17-20页 |
| ·深度图像的成像原理 | 第17-18页 |
| ·深度图像的数据分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于深度图像的前景提取 | 第21-30页 |
| ·深度图像的获取 | 第21-23页 |
| ·深度图像的前景提取 | 第23-27页 |
| ·图像的平滑处理 | 第23-24页 |
| ·图像的前景提取 | 第24-25页 |
| ·图像的形态学变换 | 第25-27页 |
| ·图像前景提取方法的比较与分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 基于深度图像的人体骨骼提取及定位方法 | 第30-48页 |
| ·人体骨骼提取方法 | 第30-36页 |
| ·最大圆心集合和烧草模型 | 第30-31页 |
| ·距离变换方法 | 第31-33页 |
| ·图像细化方法 | 第33-35页 |
| ·骨骼提取方法的比较与分析 | 第35-36页 |
| ·人体骨骼提取中图像毛刺的处理 | 第36-37页 |
| ·基于深度数据的人体自遮挡问题的处理 | 第37-40页 |
| ·人体骨骼定位方法 | 第40-47页 |
| ·人头检测及定位 | 第40-43页 |
| ·人体骨骼关节点的定位 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第48-57页 |
| ·实验开发环境 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-53页 |
| ·相关实验数据分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
