| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的工作 | 第11-15页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 基于类 Kinect 的点云配准 | 第15-25页 |
| ·类 Kinect 深度数据误差分析 | 第15-16页 |
| ·深度图像降噪及孔洞修复 | 第16-18页 |
| ·匹配块的选取 | 第18-19页 |
| ·点云局部配准 | 第19-22页 |
| ·深度图像与点云之间的转换 | 第20页 |
| ·高斯混合模型（GMM）和期望最大化(EM)算法 | 第20-22页 |
| ·点云全局配准 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 点云合并和表面重建 | 第25-30页 |
| ·方向距离函数（signed distance function SDF） | 第25-26页 |
| ·表面重建 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于类 Kinect 三维人体重建的应用 | 第30-35页 |
| ·三维试衣系统 | 第30-31页 |
| ·测量人体参数 | 第31-32页 |
| ·人体分割 | 第31页 |
| ·人体部位尺寸测量 | 第31-32页 |
| ·标准人体模型变形 | 第32-34页 |
| ·人衣匹配 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 总结展望 | 第35-38页 |
| ·研究工作总结 | 第35-36页 |
| ·工作展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 致谢 | 第42页 |