基于Kinect的三维重建技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容及意义 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 Kinect数据获取 | 第15-27页 |
| 2.1 深度摄像机Kinect | 第15-19页 |
| 2.1.1 三维数字化测量 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Kinect工作原理 | 第16-18页 |
| 2.1.3 开发框架OpenNI | 第18-19页 |
| 2.2 Kinect设备标定 | 第19-23页 |
| 2.2.1 坐标系概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 针孔模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 非线性畸变 | 第21-22页 |
| 2.2.4 相机标定方法 | 第22-23页 |
| 2.3 标定结果与分析 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 预处理及数据索引 | 第27-41页 |
| 3.1 深度图像处理 | 第27-32页 |
| 3.1.1 干扰来源分析 | 第27-28页 |
| 3.1.2 深度图像滤波 | 第28-31页 |
| 3.1.3 时空域联合修复 | 第31-32页 |
| 3.2 点云数据组织 | 第32-34页 |
| 3.2.1 空间索引kd-tree | 第33-34页 |
| 3.2.2 邻域搜索算法 | 第34页 |
| 3.3 点云预处理 | 第34-39页 |
| 3.3.1 点云精简 | 第34-36页 |
| 3.3.2 离群点移除 | 第36-37页 |
| 3.3.3 法向量估计 | 第37-38页 |
| 3.3.4 点云分割 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 点云配准及表面重建 | 第41-57页 |
| 4.1 配准过程概述 | 第41-46页 |
| 4.1.1 刚体变换矩阵 | 第41-42页 |
| 4.1.2 经典配准算法 | 第42-43页 |
| 4.1.3 旋转矩阵估计 | 第43-45页 |
| 4.1.4 改进的配准算法 | 第45-46页 |
| 4.2 初始配准算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 关键点选择 | 第46-47页 |
| 4.2.2 邻域特征描述 | 第47-49页 |
| 4.2.3 采样一致初始配准 | 第49-50页 |
| 4.3 精确配准算法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 改进的ICP算法 | 第50-51页 |
| 4.3.2 多幅点云配准实验 | 第51-53页 |
| 4.4 表面重建 | 第53-56页 |
| 4.4.1 经典三角剖分算法 | 第53-55页 |
| 4.4.2 贪婪投影三角化 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
