基于RGBD的三维重建系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 三维重建技术分类及发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 三维重建技术分类 | 第12页 |
| 1.2.2 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容以及研究思路 | 第13-15页 |
| 1.4 主要内容和组织架构 | 第15-17页 |
| 第二章 三维重建的关键技术 | 第17-35页 |
| 2.1 三维重建的一般过程 | 第17-19页 |
| 2.2 相机标定 | 第19-27页 |
| 2.2.1 坐标变换 | 第19-22页 |
| 2.2.2 相机标定原理 | 第22-25页 |
| 2.2.3 相机标定方法 | 第25-27页 |
| 2.3 局部特征点的提取和特征匹配 | 第27-32页 |
| 2.3.1 ORB算法及特征提取 | 第27-30页 |
| 2.3.2 特征点匹配 | 第30-32页 |
| 2.4 三维点云配准 | 第32-34页 |
| 2.4.1 ICP算法原理 | 第32-34页 |
| 2.4.2 ICP算法的特性分析 | 第34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于ORB特征的点云配准方法 | 第35-43页 |
| 3.1 传统点云配准方法的不足 | 第35-37页 |
| 3.2 基于ORB特征点的点云配准方法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 ORB特征提取与特征点匹配 | 第37页 |
| 3.2.2 点云转换与初始位姿估计 | 第37-39页 |
| 3.3 实验结果 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于特征点局部点云的配准方法 | 第43-50页 |
| 4.1 点云配准在快速场景中的问题 | 第43-44页 |
| 4.2 局部点云的获取和配准方法 | 第44-47页 |
| 4.3 实验结果 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 三维重建系统框架的实现 | 第50-65页 |
| 5.1 系统框架组成 | 第50-51页 |
| 5.2 工程底层框架 | 第51-55页 |
| 5.2.1 OpenCV开源库 | 第51-52页 |
| 5.2.2 PCL库与点云计算 | 第52-53页 |
| 5.2.3 ORB-SLAM简介 | 第53-55页 |
| 5.3 系统模块的实现 | 第55-64页 |
| 5.3.1 数据获取模块 | 第56-59页 |
| 5.3.2 点云转换模块 | 第59-62页 |
| 5.3.3 点云配准模块 | 第62-64页 |
| 5.3.4 点云融合模块 | 第64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
