基于RGB-D相机的机械零件多视角三维重建技术研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 三维数据测量技术研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 三维重建技术研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 存在问题与发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.3.1 存在问题 | 第17页 |
| 1.3.2 发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要内容及结构安排 | 第18-21页 |
| 第2章 RGB-D图像获取与预处理 | 第21-41页 |
| 2.1 三维重建总流程 | 第21-22页 |
| 2.2 RGB-D图像采集设备 | 第22-24页 |
| 2.2.1 Kinect硬件结构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Kinect工作原理 | 第23-24页 |
| 2.3 图像采集与坐标转换 | 第24-26页 |
| 2.4 点云数据预处理 | 第26-40页 |
| 2.4.1 背景去除 | 第29-30页 |
| 2.4.2 离群点过滤 | 第30-35页 |
| 2.4.3 滤波去噪 | 第35-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 三维点云数据配准算法 | 第41-55页 |
| 3.1 迭代最邻近点算法 | 第41-45页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第41-44页 |
| 3.1.2 ICP算法步骤和特性 | 第44-45页 |
| 3.2 最邻近搜索 | 第45-47页 |
| 3.3 点云表面法向量估计 | 第47-49页 |
| 3.4 多视角点云配准算法 | 第49-50页 |
| 3.5 配准结果分析 | 第50-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 三维点云表面重建 | 第55-63页 |
| 4.1 三维表面重建方法 | 第55-56页 |
| 4.2 泊松重建算法 | 第56-61页 |
| 4.2.1 泊松方程原理 | 第56-58页 |
| 4.2.2 八叉树分割 | 第58-60页 |
| 4.2.3 泊松问题求解 | 第60-61页 |
| 4.2.4 等值面提取 | 第61页 |
| 4.3 重建表面分析 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 三维重建系统设计与结果分析 | 第63-69页 |
| 5.1 开发环境介绍 | 第63-64页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第63-64页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第64页 |
| 5.2 实验系统模块设计 | 第64-66页 |
| 5.3 三维重建结果分析 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第69页 |
| 6.2 前景展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
