基于移动终端的三维脚型数据获取
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 研究难点 | 第17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文工作及组织结构 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 基于移动终端的三维脚型数据获取方案 | 第20-29页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 总体流程 | 第20-21页 |
| 2.3 坐标系说明 | 第21-23页 |
| 2.4 纯视觉的三维重建技术原理 | 第23-26页 |
| 2.4.1 相机模型 | 第23-26页 |
| 2.5 数据采集及预处理 | 第26-28页 |
| 2.5.1 数据采集 | 第26-27页 |
| 2.5.2 预处理 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 IMU与视觉融合估计摄像机姿态 | 第29-39页 |
| 3.1 概述 | 第29-30页 |
| 3.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2.1 输入输出 | 第30页 |
| 3.2.2 模块流程图 | 第30-31页 |
| 3.3 IMU数据处理 | 第31-32页 |
| 3.4 数据误差约束融合 | 第32-36页 |
| 3.4.1 因子图概述 | 第32-33页 |
| 3.4.2 本系统中IMU和视觉融合因子图模型 | 第33-36页 |
| 3.5 性能测试结果及分析 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 生成稠密点云和网格信息 | 第39-50页 |
| 4.1 脚底和脚型缺失部分补齐 | 第39-40页 |
| 4.2 模型自动对齐 | 第40-43页 |
| 4.2.1 三维模型与二维图像的对齐 | 第40-41页 |
| 4.2.2 两个三维脚型模型的对齐 | 第41-43页 |
| 4.3 法向量计算 | 第43-47页 |
| 4.3.1 法向量计算方案概述 | 第43-45页 |
| 4.3.2 实验及结果 | 第45-46页 |
| 4.3.3 方案比较与分析 | 第46-47页 |
| 4.4 脚型表面重建 | 第47-48页 |
| 4.5 性能测试结果及分析 | 第48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 脚型模型的获取和修正 | 第50-57页 |
| 5.1 概述 | 第50-51页 |
| 5.2 模型对应点集计算 | 第51页 |
| 5.3 基于曲率的模型形变 | 第51-52页 |
| 5.4 模型修复 | 第52-53页 |
| 5.4.1 生成稠密点云和网格信息 | 第52页 |
| 5.4.2 模型整体调整 | 第52-53页 |
| 5.4.3 模型局部调整 | 第53页 |
| 5.5 增加因子图节点和约束 | 第53-54页 |
| 5.6 性能测试结果及分析 | 第54-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 基于移动终端的三维脚型数据获取系统 | 第57-67页 |
| 6.1 系统功能概述 | 第57页 |
| 6.2 总体架构 | 第57页 |
| 6.3 系统实现 | 第57-59页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第59-66页 |
| 6.4.1 输入输出数据直观图 | 第59页 |
| 6.4.2 实验结果分析 | 第59-65页 |
| 6.4.3 脚型参数说明 | 第65-66页 |
| 6.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 总结及展望 | 第67-69页 |
| 7.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 | 第74-80页 |
| 硕士期间科研经历 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
