| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 二维图像的虚实匹配和摄像机追踪技术研究概况 | 第9-11页 |
| 1.2.2 基于三维环境信息的虚实匹配和摄像机追踪技术研究概况 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 基于V-SLAM的摄像机追踪 | 第14-32页 |
| 2.1 基于V-SLAM的摄像机追踪的框架 | 第14-15页 |
| 2.2 视觉里程计的计算 | 第15-21页 |
| 2.2.1 特征点的提取和匹配 | 第16-19页 |
| 2.2.2 求解视觉里程计 | 第19-21页 |
| 2.3 基于g2o的BA优化 | 第21-25页 |
| 2.3.1 BA的求解 | 第21-23页 |
| 2.3.2 利用g2o实现BA优化 | 第23-25页 |
| 2.4 基于字典的回环检测 | 第25-30页 |
| 2.4.1 回环检测的目的和方法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 字典创建 | 第27-28页 |
| 2.4.3 相似度的计算 | 第28-30页 |
| 2.5 稀疏地图构建 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于V-SLAM的增强现实技术与应用 | 第32-42页 |
| 3.1 点云平面的检测 | 第32-34页 |
| 3.1.1 点云平面检测的方法概述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于PCA的点云平面检测 | 第33-34页 |
| 3.2 基于稀疏地图的增强现实系统设计 | 第34-39页 |
| 3.2.1 系统设计框架 | 第34-35页 |
| 3.2.2 虚拟物体的注册和显示 | 第35-39页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 虚拟物体的注册和显示 | 第39页 |
| 3.3.2 平面检测分析 | 第39-40页 |
| 3.3.3 虚实注册误差分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于稠密地图的模型识别和匹配 | 第42-54页 |
| 4.1 稠密建图 | 第42-47页 |
| 4.1.1 Kinect点云获取 | 第42-45页 |
| 4.1.2 点云的预处理 | 第45-46页 |
| 4.1.3 建立稠密地图 | 第46-47页 |
| 4.2 基于霍夫投票算法的模型识别和匹配 | 第47-52页 |
| 4.2.1 霍夫投票算法的原理 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基于霍夫投票的模型识别和匹配 | 第49-50页 |
| 4.2.3 复杂环境下模型识别和匹配 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 使用稠密场景稠密重建数据的增强现实算法与技术 | 第54-58页 |
| 5.1 增强现实系统设计 | 第54-56页 |
| 5.1.1 系统运行结果 | 第55-56页 |
| 5.2 增强现实系统的简单应用实验 | 第56-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |