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距离图象的对准和集成方法的研究

第一章 引 言第1-16页
 1.1 距离图象和3D距离数据的获取第10-13页
  1.1.1 距离图象的定义第10页
  1.1.2 3D距离数据的获取第10-13页
   1.1.2.1 图象的成象原理第10-11页
   1.1.2.2 三维模型的测量方法第11页
   1.1.2.3 采用位相测量原理的三维面形测量方法和计算公式第11-13页
   1.1.2.4 测量原理的主要特点和局限性第13页
 1.2 建立3D物体几何模型的过程第13-14页
 1.3 物体表面的层次三角网格表示第14页
 1.4 运动参数和距离图象的对准第14-15页
 1.5 多视点距离图象的集成及3D物体建模第15页
 1.6 应用前景和论文组织第15-16页
第二章 物体表面的层次三角网格表示第16-30页
 2.1 前人的工作第16-18页
 2.2 计算机图形学与计算机视觉领域三角网格表示方法的区别第18-19页
 2.3 基于边——分裂和边——折叠操作的三角网格简化算法第19-27页
  2.3.1 与本算法相关的一些定义第19-20页
  2.3.2 算法概述第20-21页
  2.3.3 控制网格分辨率的算法第21-22页
  2.3.4 三角网格简化算法第22-27页
   2.3.4.1 形状改变量计算方法第23-24页
   2.3.4.2 边操作第24-25页
   2.3.4.3 积累形状改变量计算方法第25-26页
   2.3.4.4 对边排序第26页
   2.3.4.5 处理网格边界第26-27页
 2.4 实验结果第27-28页
 2.5 结论第28-30页
第三章 多视点距离图象的对准第30-53页
 3.1 本章所用到的一些符号的定义第30-31页
 3.2 刚体运动参数的表示第31-32页
 3.3 距离图象的表示第32-33页
 3.4 研究现状第33-34页
 3.5 距离图象与三角网格模型进行对准的算法第34-43页
  3.5.1 对准算法概述第34-35页
  3.5.2 距离图象的预处理第35页
  3.5.3 建立各视点之间相互关系的拓扑结构第35页
  3.5.4 随机抽样第35-37页
  3.5.5 ICP算法第37-38页
  3.5.6 基于单位四元数的运动参数计算方法第38-39页
  3.5.7 基于k-d数与基于表面的最近点查找方法第39-43页
   3.5.7.1 基于k-d数的最近点查找方法第40-41页
   3.5.7.2 基于表面的最近点查找方法第41-43页
    3.5.7.2.1 基于顶点的最近点查找方法第41-42页
    3.5.7.2.2 基于体积的最近点查找方法第42页
    3.5.7.2.3 基于表面的最近点查找方法第42-43页
 3.6 运动参数的评价第43-44页
 3.7 实验结果第44-45页
  3.7.1 实验一第45页
  3.7.2 实验二第45页
  3.7.3 实验三第45页
 3.8 本章总结第45-53页
第四章 基于韦氏图的多视点距离图象的集成方法第53-62页
 4.1 前人在多视点距离图象的集成方面所做的工作第53-54页
 4.2 计算N幅对准的距离图象的韦氏图第54页
 4.3 建立韦氏图的规范子集第54-55页
 4.4 消除冗余部分第55-57页
 4.5 对非冗余的三角网格之间的空隙进行三角剖分的连接算法第57-59页
 4.6 实验结果第59-61页
 4.7 本章总结第61-62页
第五章 结束语第62-63页
参考文献第63-66页
致 谢第66页

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