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基于视觉的增强现实技术在手功能康复中的应用研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究的背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.3 本文研究内容第15-17页
第二章 增强现实相关技术第17-34页
    2.1 增强现实关键开发库第17-18页
        2.1.1 ARToolkit软件包第17页
        2.1.2 OpenCV图像处理库第17-18页
    2.2 增强现实系统的关键技术第18-28页
        2.2.1 显示技术第18-19页
        2.2.2 摄像机的成像模型与标定技术第19-25页
        2.2.3 跟踪注册技术第25页
        2.2.4 三维建模渲染技术第25-27页
        2.2.5 交互技术第27-28页
    2.3 基于标识的增强现实技术第28-31页
    2.4 基于自然特征的增强现实技术第31-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 增强现实彩色标识的改进第34-50页
    3.1 海明码彩色标识的原理第34-35页
    3.2 基于彩色标识的改进第35-37页
    3.3 改进后彩色标识的识别与注册第37-44页
        3.3.1 自适应阈值处理第38页
        3.3.2 四边形检测第38页
        3.3.3 彩色标识的颜色匹配第38-39页
        3.3.4 彩色标识的解码第39-42页
        3.3.5 彩色标识的三维注册第42-44页
    3.4 实验结果与分析第44-49页
        3.4.1 检测识别时间比较第44-45页
        3.4.2 阈值处理比较第45页
        3.4.3 遮挡实验第45-46页
        3.4.4 视角比较实验第46-47页
        3.4.5 光照强度的影响第47页
        3.4.6 检测漏报率和误报率第47-48页
        3.4.7 在相似颜色背景中的注册第48-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 基于自然特征的增强现实相关算法的研究第50-64页
    4.1 基于ORB自然特征点的增强现实系统框架第51页
    4.2 ORB特征点的检测第51-53页
    4.3 ORB特征描述符第53-54页
    4.4 ORB特征点的匹配第54页
    4.5 ORB特征点的跟踪第54-58页
        4.5.1 KLT算法基本原理第55-56页
        4.5.2 改进的KLT算法第56-57页
        4.5.3 基于改进KLT与单应性矩阵的跟踪算法第57-58页
    4.6 基于ORB的增强现实系统实现及实验第58-63页
        4.6.1 基于ORB的增强现实系统实现第58-59页
        4.6.2 实验与分析第59-63页
    4.7 本章小结第63-64页
第五章 基于视觉的增强现实手部康复训练系统设计第64-77页
    5.1 康复训练项目的设计依据第64-67页
        5.1.1 手部功能康复第64-65页
        5.1.2 手部治疗方式第65页
        5.1.3 基于视觉的增强现实的康复训练的意义第65-67页
    5.2 系统开发环境第67-70页
        5.2.1 系统开发工具第67-68页
        5.2.2 系统环境配置第68-70页
    5.3 系统功能设计第70-74页
        5.3.1 系统结构设计第71-72页
        5.3.2 系统功能开发第72-74页
    5.4 系统原理第74-75页
    5.5 系统界面设计第75-76页
    5.6 本章小结第76-77页
第六章 基于视觉的增强现实手部康复训练系统的实现第77-105页
    6.1 柱子训练第77-85页
        6.1.1 练习模式第78-80页
        6.1.2 测试模式第80-85页
    6.2 插棍训练第85-90页
        6.2.1 练习模式第87-88页
        6.2.2 测试模式第88-90页
    6.3 打地鼠训练第90-98页
        6.3.1 练习模式第92-94页
        6.3.2 测试模式第94-98页
    6.4 系统功能扩展第98-99页
    6.5 系统可行性研究第99-103页
    6.6 本章小结第103-105页
第七章 总结与展望第105-108页
    7.1 论文总结第105-106页
    7.2 本文主要的创新点第106-107页
    7.3 未来展望第107-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-113页
作者简介第113-114页

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