| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 三维重建技术研究现状及发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于Kinect的三维重建综述 | 第15-29页 |
| 2.1 相关知识 | 第15-23页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 常用坐标系 | 第16-19页 |
| 2.1.3 空间旋转表示 | 第19-23页 |
| 2.2 Kinect传感器 | 第23-26页 |
| 2.3 三维重建的流程 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 ICP算法分析 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 ICP算法 | 第30-33页 |
| 3.3 衡量ICP算法的误差 | 第33-38页 |
| 3.3.1 费舍尔（Fisher）信息矩阵 | 第33-35页 |
| 3.3.2 克拉美－罗下界（CRLB） | 第35-36页 |
| 3.3.3 协方差矩阵 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于惯性传感器的改进三维重建算法 | 第39-55页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 惯性传感器 | 第40-42页 |
| 4.3 基于惯性传感器的相机跟踪方法 | 第42-52页 |
| 4.3.1 基于Invariant EKF的相机位姿融合 | 第42-47页 |
| 4.3.2 实验准备 | 第47-49页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第49-52页 |
| 4.4 改进的光线投射方法 | 第52-54页 |
| 4.4.1 光线投射 | 第52-53页 |
| 4.4.2 改进方法 | 第53页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |