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多视场深度像造型中的若干关键技术

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-20页
   ·3DIM 技术的发展现状第8-10页
   ·3DIM 的应用领域第10-12页
   ·3DIM 技术的主要内容第12-18页
   ·本文的主要研究内容第18-20页
第二章 3DODS 深度图像数据采集系统第20-37页
   ·相位解调算法第21-24页
   ·相位展开算法第24-29页
   ·CCD 相机标定第29-34页
   ·系统精度分析第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 深度像的粗匹配第37-61页
   ·深度像匹配的定义第37-39页
   ·粗匹配概述第39-41页
   ·结合纹理信息的深度像匹配第41-42页
   ·基于相关的深度像匹配第42-49页
     ·算法描述第42-46页
     ·实验结果第46-49页
   ·基于SIFT 的深度像匹配第49-60页
     ·尺度不变的特征变换(SIFT)第49-55页
     ·算法流程第55-58页
     ·实验结果第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第四章 深度像的精匹配第61-80页
   ·深度像精匹配方法综述第61-70页
     ·ICP 算法的提出第61-62页
     ·ICP 算法的发展与改进第62-66页
     ·几种经典ICP 算法的介绍第66-68页
     ·基于遗传算法(GA)深度像匹配方法的发展第68页
     ·多视场深度像的匹配第68-70页
   ·基于非编码标志点的深度像精匹配第70-79页
     ·标志点的提取第70-71页
     ·标志点的最大匹配集的提取第71-73页
     ·标志点位置的全局迭代优化第73页
     ·实验结果第73-78页
     ·标志点方法与ICP 方法比较第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第五章 深度像的数据融合第80-98页
   ·相关工作综述第80-86页
     ·非结构化点集的融合第80-81页
     ·有结构关系点集的融合第81-84页
     ·移动立方体方法(Marching cube)原理第84-86页
   ·基于射线投影的深度像融合第86-97页
     ·深度像的预处理第87页
     ·融合方法原理第87-88页
     ·算法流程第88-93页
     ·实验分析第93-97页
   ·本章小结第97-98页
第六章 三维网格模型的简化第98-113页
   ·简化原则和误差测度第98-99页
   ·网格模型简化算法第99-105页
   ·基于尖特征度的边折叠简化算法第105-111页
   ·本章小结第111-113页
第七章 全文总结及工作展望第113-116页
   ·全文总结第113-114页
   ·工作展望第114-116页
参考文献第116-132页
发表论文和科研情况说明第132-134页
致谢第134页

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