| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·结合遥操作的增强现实系统的研究现状 | 第15-18页 |
| ·目标姿态估计的研究现状 | 第18页 |
| ·本文研究内容和结构 | 第18-20页 |
| 第2章 基于光学三维扫描系统的三维数据获取 | 第20-35页 |
| ·三维扫描技术 | 第20-21页 |
| ·光学三维扫描技术的基本原理 | 第21-24页 |
| ·3D CaMega 光学三维扫描系统简介 | 第24-27页 |
| ·仪器简介 | 第24-25页 |
| ·硬件组成 | 第25-27页 |
| ·光学三维扫描及数据处理 | 第27-34页 |
| ·3D CaMega 光学三维扫描仪操作方法及流程 | 第27-31页 |
| ·三维点云数据处理 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于三维点云平面的姿态估计 | 第35-50页 |
| ·平面拟合 | 第35页 |
| ·传统的平面拟合算法 | 第35-39页 |
| ·最小二乘法平面拟合 | 第35-36页 |
| ·特征值法平面拟合 | 第36-39页 |
| ·基于 RANSAC 的稳健点云平面拟合 | 第39-43页 |
| ·RANSAC 算法原理 | 第39-40页 |
| ·RANSAC 算法中参数的选取 | 第40-41页 |
| ·结合最小二乘法的 RANSAC 算法平面拟合 | 第41-42页 |
| ·提取矢量化信息 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-49页 |
| ·三种算法的对比 | 第44-45页 |
| ·RANSAC 算法对含有不同程度噪声的点云数据的拟合比较 | 第45-46页 |
| ·对实际点云数据的拟合 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于点特征的姿态估计 | 第50-69页 |
| ·摄像机标定 | 第50-55页 |
| ·摄像机模型 | 第50-53页 |
| ·实验标定结果及精度 | 第53-55页 |
| ·平面矩形顶点提取 | 第55-57页 |
| ·基于 Hough 变换的矩形顶点提取 | 第55-56页 |
| ·基于矩形区域内角点检测的矩形顶点提取 | 第56-57页 |
| ·基于单目视觉的姿态测量方法 | 第57-68页 |
| ·算法的推导 | 第59-64页 |
| ·算法的仿真实验 | 第64-65页 |
| ·实际数据中目标平面的确定 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 系统实现与增强现实显示 | 第69-79页 |
| ·系统开发环境 | 第69-72页 |
| ·硬件平台 | 第69-71页 |
| ·软件平台 | 第71-72页 |
| ·实验数据采集与传输 | 第72-75页 |
| ·实验数据采集 | 第72-73页 |
| ·采集数据的传输 | 第73-75页 |
| ·模型构建与增强现实显示 | 第75-78页 |
| ·增强现实环境中模型的显示 | 第76-77页 |
| ·增强现实环境中的交互操作 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |