基于深度信息的三维重建图像处理技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 三维重建国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像配准国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第14-16页 |
| 2 预备知识 | 第16-29页 |
| 2.1 Kinect | 第16-22页 |
| 2.1.1 Kinect传感器构造 | 第17-19页 |
| 2.1.2 Kinect传感器应用分类 | 第19-20页 |
| 2.1.3 Kinect驱动 | 第20-22页 |
| 2.1.4 Kinect图像帧数据 | 第22页 |
| 2.2 Kinect摄像机应用 | 第22-23页 |
| 2.3 PCL点云库 | 第23-24页 |
| 2.4 坐标系统 | 第24-25页 |
| 2.5 相机的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.6 标定方法 | 第26-28页 |
| 2.6.1 基于标定物的标定方法 | 第26页 |
| 2.6.2 张氏标定方法 | 第26-27页 |
| 2.6.3 立体标定 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于虚拟棋盘的相机标定方法 | 第29-37页 |
| 3.1 问题提出 | 第29页 |
| 3.2 虚拟棋盘的生成 | 第29-30页 |
| 3.3 实验 | 第30-36页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第30页 |
| 3.3.2 数据采集 | 第30-32页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第32-34页 |
| 3.3.4 结果分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于补丁的分区域点云配准优化 | 第37-49页 |
| 4.1 问题提出 | 第37-38页 |
| 4.2 点云粗配准 | 第38-39页 |
| 4.3 点云精细配准 | 第39-45页 |
| 4.3.1 可见区域的优化 | 第40-41页 |
| 4.3.2 不可见区域的优化 | 第41-45页 |
| 4.4 实验验证 | 第45-48页 |
| 4.4.1 模型的初始化 | 第45-46页 |
| 4.4.2 可见区域的优化结果 | 第46页 |
| 4.4.3 不可见区域的优化结果 | 第46-47页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 原型系统 | 第49-53页 |
| 5.1 系统简介 | 第49-50页 |
| 5.2 系统架构 | 第50-52页 |
| 5.2.1 数据采集模块 | 第50页 |
| 5.2.2 相机标定模块 | 第50-51页 |
| 5.2.3 点云生成模块 | 第51页 |
| 5.2.4 点云配准与点云拼接 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
