| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第12-17页 |
| 1.1 背景 | 第12-13页 |
| 1.2 结构光三维重建技术 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织 | 第16-17页 |
| 第二章 基于高动态范围成像技术的高反射率表面结构光三维重建 | 第17-30页 |
| 2.1 高动态范围图像的合成与压缩 | 第17-21页 |
| 2.1.1 基于多次曝光的高动态范围图像合成 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于梯度域的高动态范围图像压缩 | 第19-21页 |
| 2.2 多曝光重建结果组合方法 | 第21页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第21-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于X型检测子和多尺度窗口策略的空间编码特征点检测方法 | 第30-39页 |
| 3.1 空间编码结构光系统 | 第30-32页 |
| 3.1.1 M阵列空间编码方法综述 | 第30-31页 |
| 3.1.2 本文的二值空间编码方法 | 第31-32页 |
| 3.2 经典的菱形网格点检测的算法 | 第32-33页 |
| 3.3 X型检测子和多尺度窗口策略 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于图像特征点的多片结构光点云自动全局配准 | 第39-65页 |
| 4.1 一些经典计算机视觉理论和方法 | 第39-49页 |
| 4.1.1 随机抽样一致性算法 | 第39-40页 |
| 4.1.2 对极几何模型及其估计 | 第40-42页 |
| 4.1.3 尺度不变特变换特征点检测与匹配 | 第42-43页 |
| 4.1.4 三维对应点点集刚体变换的闭式解法 | 第43-47页 |
| 4.1.5 迭代最近点点云配准算法 | 第47-49页 |
| 4.2 多片结构光点云自动全局配准框架 | 第49-52页 |
| 4.2.1 基于图像特征点的点云两两全局粗配准及匹配图构建 | 第49-50页 |
| 4.2.2 最优配准树生成 | 第50-52页 |
| 4.2.3 基于ICP算法的局部精配准 | 第52页 |
| 4.3 结构光点云后期颜色处理的初步方法 | 第52-54页 |
| 4.3.1 完整彩色点云模型的亮度调整 | 第52-53页 |
| 4.3.2 高质量彩色映射 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-64页 |
| 4.4.1 结构光点云配准实验及分析 | 第54-63页 |
| 4.4.2 高质量彩色映射实验及分析 | 第63-64页 |
| 4.5 小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结束语 | 第65-66页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
