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基于多个深度相机的足部三维重建及形态分析

摘要第3-8页
ABSTRACT第8-10页
缩略词第18-19页
第一章 绪论第19-47页
    1.1 研究背景及意义第19-20页
    1.2 相关研究领域综述第20-32页
        1.2.1 三维重建技术第20-29页
        1.2.2 足部测量方法第29-32页
    1.3 研究内容与技术路线第32-36页
        1.3.1 研究内容的提出第32-34页
        1.3.2 研究的技术路线第34-36页
    参考文献第36-47页
第二章 深度相机及其标定方法介绍第47-65页
    2.1 深度相机介绍第47-50页
        2.1.1 硬件结构第47-48页
        2.1.2 深度测量原理第48-49页
        2.1.3 点云数据获取第49-50页
    2.2 相机成像模型第50-55页
        2.2.1 针孔成像模型第50-51页
        2.2.2 坐标系转换模型第51-53页
        2.2.3 镜头畸变模型第53-55页
    2.3 标定方法分类第55-57页
        2.3.1 传统相机标定方法第55-56页
        2.3.2 相机自标定法第56-57页
        2.3.3 基于主动视觉的相机标定法第57页
    2.4 深度相机的标定第57-62页
        2.4.1 算法介绍第57-60页
        2.4.2 标定过程及结果第60-62页
    2.5 本章小结第62-63页
    参考文献第63-65页
第三章 基于多个深度相机的三维足部扫描系统第65-85页
    3.1 扫描系统框架第65-66页
    3.2 多个深度相机的标定第66-74页
        3.2.1 计算初始位置第67-70页
        3.2.2 精细配准第70-74页
    3.3 足部三维扫描及表面重建第74-81页
        3.3.1 点云预处理第74-77页
        3.3.2 表面重建第77-81页
    3.4 扫描系统性能评估第81-83页
        3.4.1 三维重建速度第81-82页
        3.4.2 三维重建精度第82-83页
    3.5 本章小结第83页
    参考文献第83-85页
第四章 三维足部模型的自动测量算法第85-99页
    4.1 足部测量尺寸的确定第85-88页
        4.1.1 足部结构分析第85-87页
        4.1.2 足部尺寸定义第87-88页
    4.2 足部特征点的自动定位第88-94页
        4.2.1 用于对齐的标记点第89-91页
        4.2.2 用于测量的标记点第91-94页
    4.3 足部测量过程第94-96页
        4.3.1 测量姿势第94-95页
        4.3.2 数学表达式第95-96页
    4.4 算法验证第96-97页
    4.5 本章小结第97页
    参考文献第97-99页
第五章 基于椭圆傅里叶拟合的足部形态预测第99-119页
    5.1 三维足部模型的参数化第99-108页
        5.1.1 构造三维足部切割轮廓线模型第99-102页
        5.1.2 提取三维足部模型的投影轮廓第102-103页
        5.1.3 椭圆傅里叶分析第103-108页
    5.2 预测模型的建立第108-110页
        5.2.1 建立回归方程第108-109页
        5.2.2 确定主成分数目第109-110页
    5.3 三维足型的预测第110-112页
        5.3.1 提取足部图像的轮廓线第110页
        5.3.2 预测三维足型第110-111页
        5.3.3 实验流程第111-112页
    5.4 误差分析第112-116页
        5.4.1 整体误差分析第112-114页
        5.4.2 围长误差分析第114-115页
        5.4.3 测量误差第115-116页
    5.5 本章小结第116页
    参考文献第116-119页
第六章 结论与展望第119-121页
    6.1 结论第119-120页
    6.2 展望第120-121页
攻读学位期间的研究成果目录第121-124页
致谢第124页

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