基于kinect的三维重建方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究内容及研究方案 | 第10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 深度相机技术综述 | 第11-23页 |
| 2.1 引言 | 第11-12页 |
| 2.2 深度相机介绍 | 第12-14页 |
| 2.2.1 深度相机种类与原理简介 | 第12-13页 |
| 2.2.2 深度相机的问题 | 第13-14页 |
| 2.3 Kinect原理介绍 | 第14-18页 |
| 2.3.1 Kinect简介 | 第14-16页 |
| 2.3.2 Kinect原理 | 第16-18页 |
| 2.4 Kinect误差特点 | 第18-22页 |
| 2.4.1 空间噪声 | 第19-21页 |
| 2.4.2 暂态噪声 | 第21页 |
| 2.4.3 干扰噪声 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 深度图像优化算法 | 第23-43页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 kinect相机标定与校正 | 第23-27页 |
| 3.2.1 kinect三角测量法 | 第23-25页 |
| 3.2.2 深度相机与彩色相机的标定 | 第25-26页 |
| 3.2.3 校正结果 | 第26-27页 |
| 3.3 基于双边滤波的图像优化算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 双边滤波算法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 改进的双边滤波优化算法 | 第28-30页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第30-31页 |
| 3.4 基于FMM的图像优化算法 | 第31-39页 |
| 3.4.1 深度图像错误点去除 | 第32-34页 |
| 3.4.2 深度图像修复算法 | 第34-39页 |
| 3.4.3 深度图像滤波算法 | 第39页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 Kinect三维重建算法 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 前景目标提取 | 第44-46页 |
| 4.3 基于ICP算法的点云融合 | 第46-51页 |
| 4.3.1 三维点云生成与显示 | 第46-47页 |
| 4.3.2 ICP算法点云配准 | 第47-51页 |
| 4.4 基于贪婪投影三角化算法的点云曲面重建 | 第51-52页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表论文及专利说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
