基于单目视觉的物体形状三维重建方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 获取三维信息的方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 三维模型建立的方法 | 第14页 |
| 1.2.3 目前比较前沿的三维重建系统 | 第14-15页 |
| 1.2.4 目前三维重建系统存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要工作以及结构安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第16页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于激光线扫描的单视觉三维重建方法 | 第18-46页 |
| 2.1 软件环境以及硬件设备 | 第19页 |
| 2.2 摄像头的成像原理 | 第19-22页 |
| 2.3 三维点云信息的计算 | 第22-38页 |
| 2.3.1 点线面在空间的向量表示 | 第22-24页 |
| 2.3.2 三正交背景板的姿态估计 | 第24-25页 |
| 2.3.3 图像处理 | 第25-31页 |
| 2.3.3.1 图像的灰度化 | 第25-27页 |
| 2.3.3.2 图像的二值化 | 第27-30页 |
| 2.3.3.3 激光中心线的提取 | 第30-31页 |
| 2.3.4 点云信息的计算 | 第31-33页 |
| 2.3.4.1 投影射线和激光平面的向量表示 | 第32-33页 |
| 2.3.4.2 点云坐标的计算 | 第33页 |
| 2.3.5 点云的可视化 | 第33-38页 |
| 2.3.5.1 点云的滤波 | 第33-35页 |
| 2.3.5.2 点云的重建 | 第35-37页 |
| 2.3.5.3 点云的可视化 | 第37-38页 |
| 2.4 重建结果可视化 | 第38-45页 |
| 2.4.1 规则模型的重建结果 | 第40-42页 |
| 2.4.2 不规则模型的重建结果 | 第42-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 马尔科夫算法融合多层深度信息 | 第46-62页 |
| 3.1 马尔科夫随机场的介绍 | 第47-52页 |
| 3.1.1 标注问题 | 第47-48页 |
| 3.1.2 邻域系统和基团 | 第48-50页 |
| 3.1.3 马尔科夫随机场 | 第50页 |
| 3.1.4 吉布斯场 | 第50-51页 |
| 3.1.5 马尔科夫随机场和吉布斯场的等价性 | 第51-52页 |
| 3.2 空缺值填充 | 第52-56页 |
| 3.3 马尔科夫算法融合多层深度信息 | 第56-58页 |
| 3.4 重建结果可视化 | 第58-61页 |
| 3.4.1 规则模型的重建结果 | 第58-59页 |
| 3.4.2 不规则模型的重建结果 | 第59-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 重建结果分析和参数优化 | 第62-74页 |
| 4.1 模型重建结果分析 | 第62-67页 |
| 4.1.1 三正交背景板重建结果分析 | 第63-65页 |
| 4.1.2 圆球模型重建结果分析 | 第65-66页 |
| 4.1.3 与Kinect重建结果对比分析 | 第66-67页 |
| 4.2 粒子群算法选择最优参数 | 第67-70页 |
| 4.3 验证粒子群算法寻优的正确性 | 第70-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 第五章 总结和展望 | 第74-76页 |
| 5.1 总结 | 第74页 |
| 5.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-86页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第86页 |
