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自定位实物数字化技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·引言第13-16页
   ·实物数字化的关键技术第16-20页
     ·数据获取技术第16-18页
     ·数据后期处理技术第18-20页
   ·本文研究的背景和意义第20-22页
   ·本文研究主要内容第22-25页
第2章 系统原理及其数学模型第25-35页
   ·引言第25页
   ·系统组成及原理第25-27页
     ·扫描测头第25-26页
     ·便携式计算机第26-27页
   ·系统数学模型第27-34页
     ·相机模型第27-32页
     ·立体视觉模型第32-33页
     ·线结构光模型第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 系统参数标定第35-55页
   ·引言第35页
   ·参数标定第35-42页
     ·立体视觉参数标定第35-40页
     ·光平面标定第40-42页
   ·圆形标靶点中心提取第42-48页
     ·算法流程第43-47页
     ·仿真验证第47-48页
   ·圆心补偿第48-50页
   ·实验与分析第50-54页
     ·标靶与标记点排列第50-51页
     ·标定精度分析第51-53页
     ·扫描精度分析第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第4章 自定位技术第55-73页
   ·引言第55页
   ·标记点立体匹配第55-59页
     ·极线约束第55-57页
     ·运动信息第57-59页
   ·双视数据对齐第59-63页
     ·对应标记点搜寻第59-61页
     ·变换求解第61-63页
   ·系统自定位方法第63-65页
     ·定义第63页
     ·首帧对齐第63页
     ·后续帧对齐第63-65页
   ·全局优化第65页
   ·实验与分析第65-71页
     ·标记点匹配第65-68页
     ·对应标记点寻找第68-70页
     ·数据全局对齐第70-71页
   ·本章小结第71-73页
第5章 彩色点云获取与处理第73-83页
   ·引言第73-74页
   ·算法第74-76页
     ·实物数字化过程第74页
     ·算法原理第74-75页
     ·算法流程第75-76页
     ·算法分析第76页
   ·自适应平滑第76-79页
     ·曲面变化度第76-77页
     ·色彩变化度第77-78页
     ·点云色彩平滑第78-79页
   ·实验结果第79-80页
   ·本章小结第80-83页
第6章 点云噪声滤除第83-95页
   ·引言第83-84页
   ·符号和概念第84-85页
     ·欠k邻域与饱和k邻域第84页
     ·基于曲面变化度的局部离群系数第84-85页
   ·本文算法第85-88页
     ·离群点的产生原因和特点第85-86页
     ·算法综述第86页
     ·算法实现第86-88页
   ·实验与分析第88-93页
     ·仿真实验第88-90页
     ·实际数据第90-93页
   ·本章小结第93-95页
第7章 曲面重建第95-113页
   ·引言第95-96页
   ·符号与定义第96-97页
     ·符号第96-97页
     ·定义第97页
   ·预备知识第97-100页
     ·邻域查询第97-98页
     ·层次B样条简介第98-100页
   ·算法流程第100-107页
     ·数据准备第101页
     ·种子顶点和种子三角形闭环第101-102页
     ·逐层外扩形成新闭环第102-104页
     ·边界缝合第104-105页
     ·顶点优化第105页
     ·多分辨率第105-107页
   ·实验与分析第107-112页
     ·实例验证第107-110页
     ·结果对比第110-112页
   ·本章小结第112-113页
第8章 系统精度验证与误差分析第113-119页
   ·系统集成概述第113-115页
   ·系统精度分析第115页
   ·误差分析第115-116页
   ·系统应用第116-117页
   ·本章小结第117-119页
第9章 总结与展望第119-121页
   ·总结第119页
   ·展望第119-121页
参考文献第121-131页
攻读学位期间公开发表论文第131-133页
致谢第133-135页
作者简介第135-136页

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