| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 三维分割技术的发展及应用 | 第9-11页 |
| 1.3 在虚拟试衣上的应用探究 | 第11-13页 |
| 1.3.1 粒子系统 | 第12页 |
| 1.3.2 有限元方法(Finite Elements) | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 三维扫描技术相关介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 三维扫描技术综述 | 第15-17页 |
| 2.2 深度相机介绍 | 第17-25页 |
| 2.2.1 深度相机的种类介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.2 Kinect工作原理介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.2.1 Kinect设备介绍 | 第20页 |
| 2.2.2.2 深度图像成像原理 | 第20-22页 |
| 2.2.3 Kincet的应用概述 | 第22-25页 |
| 2.2.3.1 机器人视觉与控制 | 第22-23页 |
| 2.2.3.2 医疗领域 | 第23页 |
| 2.2.3.3 教育领域 | 第23-24页 |
| 2.2.3.4 电子商务领域 | 第24页 |
| 2.2.3.5 计算机应用 | 第24-25页 |
| 第三章 基于点云的图像分割算法介绍 | 第25-33页 |
| 3.1 基于边的分割方法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于区域的分割方法 | 第26-27页 |
| 3.3 基于属性的分割方法 | 第27页 |
| 3.4 基于模型的方法 | 第27-28页 |
| 3.5 基于图的方法 | 第28-29页 |
| 3.6 基于超像素的分割方法 | 第29-33页 |
| 3.6.1 基于图论的超像素分割方法 | 第30页 |
| 3.6.2 基于梯度上升的超像素分割方法 | 第30-33页 |
| 第四章 改进的三维图像分割算法探究和实验 | 第33-40页 |
| 4.1 邻接图 | 第34页 |
| 4.2 滤波和取种子点 | 第34-35页 |
| 4.3 计算体素与种子点距离 | 第35-36页 |
| 4.4 过分割 | 第36页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第36-40页 |
| 第五章 人体特征尺寸测量及实验数据分析 | 第40-48页 |
| 5.1 特征点和特征面提取 | 第40-41页 |
| 5.2 凸包围盒法测量人体截面周长 | 第41-42页 |
| 5.3 实验结果和分析 | 第42-43页 |
| 5.4 虚拟试衣系统展示 | 第43-48页 |
| 第六章 总结和展望 | 第48-51页 |
| 6.1 本文总结 | 第48-49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |