基于Kinect的物体三维模型构建和姿态估计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源及研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 Kinect成像特性和RGB-D点云采集 | 第15-33页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 Kinect传感器和几何学模型 | 第15-19页 |
| 2.3 Kinect深度特性分析 | 第19-23页 |
| 2.4 点云噪声分析和预处理 | 第23-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于ICP改进算法的物体三维重建 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 多视角旋转和平移运动表示 | 第33-35页 |
| 3.3 改进ICP算法实现点云精确配准 | 第35-40页 |
| 3.4 基于ICP改进算法的闭环优化 | 第40-42页 |
| 3.5 基于几何特征的物体三维重建 | 第42-46页 |
| 3.6 基于SIFT特征的三维重建 | 第46-50页 |
| 3.6.1 基于随机采样一致性算法的运动估计 | 第46-48页 |
| 3.6.2 点云模型生成 | 第48-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于局部不变特征的物体识别和位姿估计 | 第51-67页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 基于三维点云的物体分割 | 第51-53页 |
| 4.3 局部不变特征点描述子概述 | 第53-59页 |
| 4.4 基于局部不变几何特征的物体姿态估计 | 第59-62页 |
| 4.5 实验与讨论 | 第62-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表过的学术论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
