| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外相关研究现状及分析 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要的研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文主要的研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 硬件平台及系统整体设计 | 第18-30页 |
| 2.1 硬件平台 | 第18-19页 |
| 2.2 Kinect标定 | 第19-23页 |
| 2.3 PCL点云库 | 第23-24页 |
| 2.4 OpenNI框架 | 第24-25页 |
| 2.5 点云处理与可视化 | 第25-28页 |
| 2.5.1 点云数据处理与存储 | 第26-27页 |
| 2.5.2 点云可视化 | 第27-28页 |
| 2.6 基于Kinect的三维重建流程 | 第28-29页 |
| 本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 深度图像修复算法的研究与改进 | 第30-50页 |
| 3.1 深度图像噪音分析 | 第30-32页 |
| 3.2 传统的深度图像修复算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 均值滤波和中值滤波 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于高斯滤波的深度图像修复 | 第34-36页 |
| 3.2.3 基于双边滤波的深度图像修复 | 第36-37页 |
| 3.3 常见彩色图像分割算法 | 第37-42页 |
| 3.3.1 MeanShift图像分割算法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 WaterShed图像分割算法 | 第40-42页 |
| 3.4 改进的基于彩色图像过分割的深度图像修复算法 | 第42-49页 |
| 3.4.1 彩色图像过分割 | 第43-45页 |
| 3.4.2 深度图像滤波 | 第45-46页 |
| 3.4.3 深度图像修复结果对比 | 第46-49页 |
| 本章小节 | 第49-50页 |
| 第四章 点云配准算法的研究与改进 | 第50-59页 |
| 4.1 点云配准原理 | 第50-52页 |
| 4.1.1 变换矩阵求解 | 第50-51页 |
| 4.1.2 重叠区域目标函数 | 第51-52页 |
| 4.2 全局配准算法 | 第52-53页 |
| 4.2.1 投票法则和RANSAC算法 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于RANSAC机制的4PCS算法 | 第53页 |
| 4.3 局部配准算法 | 第53-56页 |
| 4.3.1 经典ICP算法 | 第54-56页 |
| 4.3.2 ICP算法的改进 | 第56页 |
| 4.4 基于Kinect室内三维重建的实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |