基于Kinect室内场景重建的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 三维重建研究现状及重建方法概述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 三维重建研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 三维重建的方法概述 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 系统架构设计及相机标定 | 第20-42页 |
| 2.1 软硬件平台环境及系统架构设计 | 第20-32页 |
| 2.1.1 硬件平台环境 | 第20-26页 |
| 2.1.2 软件平台环境 | 第26-30页 |
| 2.1.3 架构设计 | 第30-32页 |
| 2.2 相机的标定 | 第32-40页 |
| 2.2.1 标定原理 | 第32-38页 |
| 2.2.2 Kinect的标定实验及结果 | 第38-40页 |
| 2.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 数据获取及图像滤波算法改进 | 第42-56页 |
| 3.1 数据获取 | 第42-46页 |
| 3.1.1 深度图转化点云图 | 第42-44页 |
| 3.1.2 点云存储 | 第44-46页 |
| 3.2 深度图像滤波算法及改进 | 第46-54页 |
| 3.2.1 噪声分析 | 第46-47页 |
| 3.2.2 滤波器算法改进 | 第47-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 点云配准算法研究及改进 | 第56-68页 |
| 4.1 点云配准的相关计算 | 第56-57页 |
| 4.2 最近迭代点（ICP）算法 | 第57-61页 |
| 4.3 快速点特征直方图（FPFH）配准 | 第61-63页 |
| 4.3.1 点特征直方图 | 第61-62页 |
| 4.3.2 快速点特征直方图 | 第62-63页 |
| 4.4 ICP算法改进 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-68页 |
| 第5章 泊松点云三角网格化算法及优化 | 第68-74页 |
| 5.1 泊松网格化 | 第68-71页 |
| 5.1.1 泊松表面点云的原理 | 第68-69页 |
| 5.1.2 泊松表面点云三角化算法流程 | 第69-71页 |
| 5.2 泊松表面点云三角化算法优化 | 第71-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者攻读学位期间的研究成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
