| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| ·研究背景 | 第16-19页 |
| ·研究现状 | 第19-29页 |
| ·三维空间数据获取 | 第20-23页 |
| ·三维碎片缝合 | 第23-24页 |
| ·三维碎片拼接 | 第24-25页 |
| ·三维人脸识别 | 第25-26页 |
| ·双目视觉和全景拼接 | 第26-28页 |
| ·基于二维编辑的三维表面造型 | 第28-29页 |
| ·论文研究内容 | 第29-30页 |
| ·论文组织结构 | 第30-32页 |
| 第2章 基于白光结构光栅三维扫描仪研究 | 第32-46页 |
| ·三维扫描仪的系统结构 | 第32-33页 |
| ·镜头扭曲变形自动校正算法 | 第33-35页 |
| ·镜头梯形变形自动校正算法 | 第35-37页 |
| ·摄像机成像模型 | 第37-40页 |
| ·白光结构光扫描 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 三维碎片的自动拼接算法 | 第46-57页 |
| ·数据准备 | 第46-47页 |
| ·轮廓曲线几何特征串的获取 | 第47-50页 |
| ·轮廓曲线挠率的近似估计 | 第48-49页 |
| ·抗噪区间的选取 | 第49-50页 |
| ·基于DDTW的拼接算法 | 第50-56页 |
| ·DTW算法简介 | 第51-52页 |
| ·改进的DTW算法在三维碎片匹配中的应用 | 第52-53页 |
| ·基于三角化的近似重叠检测算法 | 第53-54页 |
| ·两块碎片拼接的完整算法 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于三维扫描的人脸识别系统 | 第57-71页 |
| ·二维人脸识别 | 第58-60页 |
| ·三维人脸识别 | 第60-61页 |
| ·人脸三维表面的获取 | 第61-66页 |
| ·改进的三维数据获取手段 | 第62-64页 |
| ·三维面片数据裁剪 | 第64页 |
| ·模型平滑 | 第64-66页 |
| ·模型对齐 | 第66-67页 |
| ·距离计算 | 第67页 |
| ·数据镶嵌 | 第67-69页 |
| ·人脸匹配 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 双目视觉算法在全景三维重建中的应用 | 第71-87页 |
| ·系统实现 | 第72-79页 |
| ·鱼眼镜头相机拍摄 | 第73-74页 |
| ·全景照片拼接 | 第74-79页 |
| ·全景三维重建 | 第79-84页 |
| ·图像对齐 | 第80-81页 |
| ·扫描线匹配 | 第81-83页 |
| ·深度信息提取 | 第83-84页 |
| ·试验结果 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-87页 |
| 第6章 基于二维图像编辑的三维雕刻技术 | 第87-96页 |
| ·二维图像的编辑 | 第88-89页 |
| ·像素深度的计算 | 第89-90页 |
| ·边界侵蚀算法 | 第89-90页 |
| ·基于像素颜色信息的方法 | 第90页 |
| ·二维半模型的生成 | 第90-91页 |
| ·三维模型的粘附 | 第91-93页 |
| ·曲面叠加法 | 第91-92页 |
| ·区域重采样法 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-96页 |
| 第7章 总结与展望 | 第96-99页 |
| ·总结 | 第96-98页 |
| ·展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文列表 | 第117-118页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第118-119页 |
| 攻读学位期间获得的科研成果情况 | 第119-120页 |
| 学位论文评阅及答辩情况 | 第120-122页 |
| English Paper 1: Face Recognition Based on 3D Scanning | 第122-138页 |
| English Paper 2: Surface Animation Based on 2D Editing | 第138-147页 |