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基于多视角视频的时变三维模型序列生成若干关键技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-28页
    1.1 研究背景第15-21页
        1.1.1 计算机视觉及三维重建第15-17页
        1.1.2 时变点云模型序列第17-21页
    1.2 研究问题及意义第21-24页
        1.2.1 研究问题第22-23页
        1.2.2 研究意义第23-24页
    1.3 论文主要工作及创新之处第24-26页
        1.3.1 论文主要工作第24-25页
        1.3.2 创新之处第25-26页
    1.4 论文章节安排第26-27页
    1.5 本章小结第27-28页
第2章 多视角视频序列三维动态场景重建研究现状及关键技术综述第28-49页
    2.1 相关基础理论第28页
    2.2 多视角视频序列三维动态场景重建研究现状分析第28-34页
        2.2.1 多视角视频序列三维动态场景研究现状第28-32页
        2.2.2 点云模型研究现状第32-34页
    2.3 基于多视角视频序列三维动态场景重建关键技术分析第34-47页
        2.3.1 基于多视角图像序列单帧模型重建技术第35-43页
        2.3.2 基于多视角视频序列模型形变技术第43-47页
    2.4 多视角剪影轮廓三维动态场景重建存在的主要问题第47-48页
    2.5 本章小结第48-49页
第3章 基于贡献加权法生成稀疏有色点云模型第49-65页
    3.1 问题描述及分析第49-52页
    3.2 贡献加权加速生成有色稀疏点云的原理第52-53页
    3.3 贡献加权法生成有色稀疏点云的实现过程第53-60页
    3.4 实验结果与分析第60-64页
    3.5 本章小结第64-65页
第4章 稀疏点云模型快速准稠密化第65-85页
    4.1 问题描述及分析第65-66页
    4.2 稀疏点云模型稠密化方法原理第66-68页
        4.2.1 平面-空间颜色局部一致性原理第66-67页
        4.2.2 空间轮廓连续性原理第67-68页
    4.3 稀疏点云稠密化算法的实现过程第68-74页
        4.3.1 基于平面-空间颜色局部一致性原理的稀疏点云稠密化第68-71页
        4.3.2 基于空间轮廓连续性的稀疏点云稠密化第71-74页
    4.4 实验结果与分析第74-84页
        4.4.1 基于平面-空间颜色局部一致性原理的点云稠密化实验结果与分析第74-77页
        4.4.2 基于空间轮廓连续性的点云稠密化实验结果与分析第77-84页
    4.5 本章小结第84-85页
第5章 基于时空轮廓连续性提高时变点云模型序列时空分辨率第85-102页
    5.1 问题描述及分析第85-86页
    5.2 多视角视频序列三维动态场景重建原理第86-88页
    5.3 多视角视频序列三维动态场景重建实现第88-94页
        5.3.1 计算原始点云模型第88页
        5.3.2 基于空间轮廓连续性稠密化稀疏点云模型第88页
        5.3.3 基于时间轮廓连续原理跟踪准稠密时变点云三维模型第88-94页
    5.4 实验结果与分析第94-101页
    5.5 本章小结第101-102页
第6章 基于周期加权位姿数据融合的移动智能手机位姿参数优化估计第102-131页
    6.1 问题描述及分析第102-106页
        6.1.1 智能手机相机位姿参数估计的研究现状第102-106页
        6.1.2 解决问题的思路第106页
    6.2 基于周期数据加权融合的相机位姿参数优化原理第106-110页
    6.3 基于周期加权数据融合相机位姿参数估计实现第110-119页
        6.3.1 估计视觉特征获取的位姿参数第111-117页
        6.3.2 估计惯性测量单元获取的相机位姿参数第117-118页
        6.3.3 基于余弦函数加权位姿数据融合第118-119页
    6.4 实验结果与分析第119-129页
    6.5 总结第129-131页
第7章 总结和展望第131-135页
    7.1 本文工作总结第131-132页
    7.2 后继工作展望第132-133页
    7.3 结束语第133-135页
参考文献第135-145页
攻读博士学位期间主要的研究成果第145-146页
攻读博士学位期间所参与的主要项目第146页

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