| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2. 三维成像技术简介 | 第11-12页 |
| 1.3. 三维成像拼接技术研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4. 本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 三维图像拼接原理 | 第16-31页 |
| 2.1. 相机成像模型 | 第16-21页 |
| 2.1.1. 坐标系 | 第16-20页 |
| 2.1.2. 非线性模型 | 第20-21页 |
| 2.2. 相机标定 | 第21-24页 |
| 2.3. 三维图像拼接原理 | 第24-30页 |
| 2.3.1. 刚体变换矩阵 | 第24-27页 |
| 2.3.2. 粗配准方法 | 第27-28页 |
| 2.3.3. ICP精细配准 | 第28-30页 |
| 2.4. 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 三维全景图像拼接系统解决方案 | 第31-60页 |
| 3.1. Kinect深度相机介绍及其优点 | 第31-33页 |
| 3.2. 硬件系统设计 | 第33-36页 |
| 3.2.1. 系统组成 | 第33-34页 |
| 3.2.2. 系统机械结构设计 | 第34-36页 |
| 3.3. 软件系统简介 | 第36-45页 |
| 3.3.1. 客户端 | 第37-42页 |
| 3.3.2. 服务端 | 第42-45页 |
| 3.4. 基于主动标定物的三维全景拼接方案 | 第45-59页 |
| 3.4.1. 主动标定板的识别 | 第45-56页 |
| 3.4.2. 主动标定板粗配准 | 第56-58页 |
| 3.4.3. ICP算法优化配准参数 | 第58-59页 |
| 3.5. 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第60-84页 |
| 4.1. Kinect V2相机空间分辨率实验 | 第60-62页 |
| 4.2. 标定板检测结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.2.1. 标定板识别率分析 | 第62-63页 |
| 4.2.2. 标定板对应点检测精度分析 | 第63-64页 |
| 4.3. RGBD三维点云图像重建实验 | 第64-69页 |
| 4.3.1. 彩色图像与深度图像配准实验 | 第64-68页 |
| 4.3.2. 三维点云KNN滤波实验 | 第68-69页 |
| 4.4. 三维全景图像拼接实验 | 第69-82页 |
| 4.4.1. 两台Kinect V2相机标定 | 第69-74页 |
| 4.4.2. 三台Kinect V2相机全景拼接实验 | 第74-76页 |
| 4.4.3. 多台Kinect V2相机全景拼接实验 | 第76-81页 |
| 4.4.4. 动态场景三维重建 | 第81-82页 |
| 4.5. 系统性能与评价 | 第82-83页 |
| 4.6. 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 5.1. 总结 | 第84-85页 |
| 5.2. 展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 作者简历 | 第89页 |