| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.1 3D立体时代 | 第9页 |
| 1.1.2 三维重建方法概述 | 第9-12页 |
| 1.2 研究改进 3D重建技术的意义 | 第12页 |
| 1.3 课题研究的主要内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 文章内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 深度相机标定 | 第14-24页 |
| 2.1 普通光学相机标定方法 | 第14-17页 |
| 2.2 深度相机标定方法 | 第17-22页 |
| 2.3 陀螺仪与深度相机时间戳同步 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于Hash结构的KinectFusion算法 | 第24-42页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 传统的KinectFusion算法分析 | 第25-34页 |
| 3.2.1 使用工具及 3D重建流程 | 第25-30页 |
| 3.2.2 ICP定位方法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 TSDF点云融合 | 第32-34页 |
| 3.3 基于Hash结构的KinectFusion算法 | 第34-40页 |
| 3.4 效果图对比 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 陀螺仪与深度相机数据融合的 3D重建 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 陀螺仪 | 第43-45页 |
| 4.3 EKF数据融合 | 第45-51页 |
| 4.3.1 费舍尔信息矩阵和误差协方差 | 第45-49页 |
| 4.3.2 EKF数据融合 | 第49-51页 |
| 4.4 效果图对比 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55页 |
| 5.3 结语 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |