基于深度图像的场景重建方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小节 | 第14-15页 |
| 第2章 深度图像采集系统的设计 | 第15-39页 |
| 2.1 室内深度图像采集系统的设计 | 第15-29页 |
| 2.1.1 激光数据采集子系统 | 第16-22页 |
| 2.1.2 位姿测量子系统 | 第22-29页 |
| 2.2 室外深度图像采集系统的设计 | 第29-34页 |
| 2.2.1 室外定位系统组成 | 第29-30页 |
| 2.2.2 GPS定位方式 | 第30-31页 |
| 2.2.3 GPS数据采集方法 | 第31-32页 |
| 2.2.4 GPS通讯协议与应用 | 第32-33页 |
| 2.2.5 GPS采集实验 | 第33-34页 |
| 2.2.6 采集系统运行界面 | 第34页 |
| 2.3 系统各模块工作流程 | 第34-38页 |
| 2.3.1 陀螺仪工作流程 | 第34-35页 |
| 2.3.2 码盘工作流程 | 第35-36页 |
| 2.3.3 GPS工作流程 | 第36页 |
| 2.3.4 激光传感器工作流程 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小节 | 第38-39页 |
| 第3章 深度图像的组织方法与研究 | 第39-49页 |
| 3.1 深度图像的概念 | 第39页 |
| 3.2 场景深度图像数据结构 | 第39-40页 |
| 3.3 深度图像还原到三维场景的方法研究 | 第40-43页 |
| 3.4 深度图像到三维场景的实验结果 | 第43-45页 |
| 3.5 深度图像实验结果 | 第45-47页 |
| 3.5.1 室外实验与分析 | 第45-46页 |
| 3.5.2 室内实验与分析 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 场景模型的重建方法研究 | 第49-67页 |
| 4.1 BPA算法的引入 | 第49-51页 |
| 4.2 种子三角形 | 第51-53页 |
| 4.2.1 种子点的选择 | 第51-52页 |
| 4.2.2 种子三角形剩余点的选择 | 第52-53页 |
| 4.2.3 三角形法向量的计算 | 第53页 |
| 4.3 BPA算法实现 | 第53-62页 |
| 4.3.1 算法的前提条件 | 第53-54页 |
| 4.3.2 球体旋转方法 | 第54-55页 |
| 4.3.3 球体半径的选取 | 第55-56页 |
| 4.3.4 计算旋转球体球心 | 第56-59页 |
| 4.3.5 计算球体的截面方程 | 第59-60页 |
| 4.3.6 求连接点坐标 | 第60-62页 |
| 4.4 BPA算法三角形连接方法 | 第62-63页 |
| 4.5 BPA算法实验分析 | 第63-66页 |
| 4.5.1 BPA算法流程研究 | 第63-64页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第64-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 场景重建软件与实验分析 | 第67-75页 |
| 5.1 场景建模系统 | 第67-71页 |
| 5.1.1 深度图像去噪实验 | 第67-69页 |
| 5.1.2 场景重建步骤 | 第69-70页 |
| 5.1.3 重建结果与分析 | 第70-71页 |
| 5.2 开发工具 | 第71-74页 |
| 5.3 场景重建软件与主要功能 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间获奖情况 | 第83页 |
