| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 课题研究背景与意义 | 第14-17页 |
| 1.2.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2.2 三维视觉测量技术 | 第16-17页 |
| 1.3 Kinect传感器国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 国外Kinect研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 国内Kinect研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 基于Kinect传感器图像信息的获取方法 | 第21-30页 |
| 2.1 Kinect2.0简介 | 第21-27页 |
| 2.1.1 Kinect2.0结构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 Kinect2.0工作原理 | 第22-23页 |
| 2.1.3 Kinect2.0发展历程和应用 | 第23-25页 |
| 2.1.4 Kinect2.0开发环境配置 | 第25-26页 |
| 2.1.5 Opencv介绍 | 第26页 |
| 2.1.6 KinectforWindowsSDK下载安装 | 第26-27页 |
| 2.2 基于Kinect彩色图像和深度数据的获取 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 深度图像和彩色图像的预处理方法 | 第30-57页 |
| 3.1 深度图像的预处理方法 | 第30-42页 |
| 3.1.1 常见噪声的对比分析 | 第30-33页 |
| 3.1.2 均值滤波对深度图像的去噪分析 | 第33-34页 |
| 3.1.3 中值滤波对深度图像的去噪分析 | 第34-36页 |
| 3.1.4 形态学滤波对深度图像的去噪分析 | 第36-38页 |
| 3.1.5 双边滤波对深度图像的去噪分析 | 第38-40页 |
| 3.1.6 基于改进的联合双边滤波算法对深度图像去噪 | 第40-42页 |
| 3.2 彩色图像的预处理方法 | 第42-56页 |
| 3.2.1 彩色图像灰度化 | 第42页 |
| 3.2.2 基于图像增强算法的图像光照不均匀解决方法 | 第42-53页 |
| 3.2.3 基于边缘检测算法的图像轮廓分割方法 | 第53-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 深度图像与彩色图像的融合方法 | 第57-70页 |
| 4.1 摄像机标定原理 | 第57-63页 |
| 4.1.1 小孔成像模型 | 第58-61页 |
| 4.1.2 成像系统畸变对Kinect成像的影响 | 第61-63页 |
| 4.2 基于张正友标定法的Kinect标定过程 | 第63-65页 |
| 4.3 彩色图像和深度图像的配准方法 | 第65-66页 |
| 4.4 基于深度数据对彩色图像的分割方法及三维坐标的获取 | 第66-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 板式家具位置检测系统实验平台 | 第70-77页 |
| 5.1 硬件实验平台搭建 | 第70-71页 |
| 5.2 软件框架 | 第71-72页 |
| 5.3 定位实验分析及误差补偿 | 第72-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 总结与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
