基于光编码的实时室内场景重建系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 三维建模分类 | 第9-11页 |
| 1.3 课题的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国内外研究背景 | 第11-13页 |
| 1.3.2 课题的研究意义 | 第13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 Kinect产生图像信息及整体思路 | 第15-28页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 Kinect深度相机 | 第15-21页 |
| 2.2.1 Kinect硬件组成 | 第15-17页 |
| 2.2.2 Kinect深度图像成像原理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 开源接.及数据采集 | 第18-21页 |
| 2.3 深度图像获取 | 第21-25页 |
| 2.4 三维重建过程 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 Kinect相机标定和深度图像预处理 | 第28-45页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 相机标定 | 第28-36页 |
| 3.2.1 相机成像模型 | 第28-32页 |
| 3.2.2 图形畸变分类 | 第32-34页 |
| 3.2.3 相机标定方法 | 第34-36页 |
| 3.3 深度图像预处理 | 第36-44页 |
| 3.3.1 深度图像累加 | 第38-41页 |
| 3.3.2 深度图像双边滤波 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 图像ICP算法配准 | 第45-57页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 点云配准 | 第45-47页 |
| 4.2.1 点云概念和存储格式 | 第45-46页 |
| 4.2.2 点云配准 | 第46-47页 |
| 4.3 ICP图像匹配实现 | 第47-54页 |
| 4.4 邻近搜索和K-d树 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 系统总体实现 | 第57-69页 |
| 5.1 软件设计 | 第57-63页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第63-68页 |
| 5.2.1 系统程序流程图 | 第63-64页 |
| 5.2.2 算法效果实现 | 第64-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
