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结合Kinect传感器和计算机立体视觉的三维脚型数字化研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 研究目的和内容第13-14页
    1.4 各章节安排第14-16页
第2章 脚型三维重建测量系统的基本原理和结构设计第16-33页
    2.1 系统功能需求分析第16-17页
    2.2 双目相机系统的基本原理第17-25页
        2.2.1 摄像机的成像模型第17-19页
        2.2.2 双目视觉基本原理第19-20页
        2.2.3 摄像机的标定与双目视觉的对极几何第20-24页
        2.2.4 三维重建第24-25页
    2.3 Kinect传感器第25-29页
        2.3.1 Kinect传感器的软硬件设备第25-26页
        2.3.2 Kinect传感器深度信息的获取第26-28页
        2.3.3 Kinect三维点云的获取第28-29页
    2.4 脚型三维重建系统的结构设计第29-32页
        2.4.1 脚型三维重建系统的硬件设计第29-30页
        2.4.2 脚型三维重建系统的方案第30-31页
        2.4.3 脚型三维重建的基本流程第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于Harris-SIFT算法的图像特征匹配第33-43页
    3.1 图像点特征检测第33-37页
        3.1.1 Harris点特征检测第34-35页
        3.1.2 SIFT点特征检测第35-37页
    3.2 多尺度特征点的提取与描述第37-40页
        3.2.1 多尺度图像的表示第37-38页
        3.2.2 Harris-Laplace角点检测第38页
        3.2.3 SIFT特征点主方向的生成第38-39页
        3.2.4 SIFT描述符的生成第39-40页
    3.3 图像匹配第40-41页
        3.3.1 基于区域的图像匹配算法第40页
        3.3.2 基于特征的图像匹配算法第40-41页
        3.3.3 本文特征图像匹配算法第41页
    3.4 本章小结第41-43页
第4章 结合Kinect传感器和计算机立体视觉的三维点云拼接第43-56页
    4.1 三维脚型点云的获取第43-44页
    4.2 深度图像的去噪处理第44-48页
        4.2.1 高斯滤波第45-46页
        4.2.2 均值滤波第46页
        4.2.3 中值滤波第46-47页
        4.2.4 双边滤波第47-48页
    4.3 三维点云的分割第48-52页
        4.3.1 阈值分割法第49-50页
        4.3.2 背景差分法第50-52页
    4.4 深度孔洞问题第52页
    4.5 基于ICP算法的三维点云拼接第52-54页
        4.5.1 ICP算法的分析第52-53页
        4.5.2 基于特征匹配的配准的ICP算法第53-54页
    4.6 本章小结第54-56页
第5章 人体脚型的三维重建实验与分析第56-68页
    5.1 实验环境与设备第56-57页
    5.2 人体脚型的三维重建实验第57-64页
        5.2.1 基于Harris-SIFT算法的图像的特征匹配实验与分析第57-60页
        5.2.2 三维脚型的点云模型重建实验第60-62页
        5.2.3 三维人体脚型重建实验及分析第62-64页
    5.3 三维人体脚型特征参数测量第64-67页
        5.3.1 参数测量第64-65页
        5.3.2 实验背景复杂度对测量结果的误差分析第65-66页
        5.3.3 脚型测量系统的误差分析第66-67页
        5.3.4 提高系统精度的措施第67页
    5.4 实验总结第67页
    5.5 本章小结第67-68页
第6章 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68-69页
    6.2 研究创新点第69页
    6.3 对未来工作的展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第75页

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