基于Kinect的室内三维场景构建算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 相机位姿估计算法研究 | 第15-34页 |
| 2.1 均匀化的SURF特征点 | 第15-20页 |
| 2.1.1 特征点提取 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于四叉树的特征点均匀化 | 第17-20页 |
| 2.1.3 特征点描述符计算 | 第20页 |
| 2.2 特征点匹配及误匹配剔除算法研究 | 第20-25页 |
| 2.2.1 特征点匹配 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于斜率模型的RANSAC误匹配剔除 | 第21-25页 |
| 2.3 基于高斯牛顿迭代算法的相机位姿估计 | 第25-29页 |
| 2.3.1 相机位姿估计 | 第25-28页 |
| 2.3.2 关键帧选择 | 第28-29页 |
| 2.4 实验 | 第29-33页 |
| 2.4.1 实验平台介绍 | 第29页 |
| 2.4.2 实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于BoW视觉词典的闭环检测 | 第34-49页 |
| 3.1 闭环检测描述 | 第34-35页 |
| 3.2 闭环检测相关算法 | 第35-36页 |
| 3.3 BoW视觉词典建立 | 第36-44页 |
| 3.3.1 视觉词典描述 | 第36-38页 |
| 3.3.2 离群点处理 | 第38-41页 |
| 3.3.3 聚类过程优化 | 第41-43页 |
| 3.3.4 视觉单词建树 | 第43-44页 |
| 3.4 在线闭环检测 | 第44-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于图优化的三维场景构建 | 第49-62页 |
| 4.1 SLAM问题描述 | 第49-50页 |
| 4.2 SLAM图优化目标函数构建 | 第50-52页 |
| 4.3 SLAM问题求解 | 第52-55页 |
| 4.4 三维场景构建 | 第55-57页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 4.5.1 真实室内环境实验 | 第57-58页 |
| 4.5.2 数据集实验 | 第58-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 5.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 未来展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间获得的学术成果 | 第68页 |
