基于Kinect的三维重建及外观真实感技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第21-29页 |
| 2.1 深度点云数据的修复技术概述 | 第21-23页 |
| 2.2 三维重建技术 | 第23-26页 |
| 2.2.1 基于视觉的三维重建概述 | 第23-25页 |
| 2.2.2 常见的基于Kinect的三维重建方法 | 第25-26页 |
| 2.3 纹理映射技术 | 第26-27页 |
| 2.3.1 纹理映射技术原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 常见的纹理融合技术 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 深度图像的空洞填充方法 | 第29-45页 |
| 3.1 现有方法及存在的问题 | 第29-30页 |
| 3.2 深度图像空洞的自动分类填充算法 | 第30-39页 |
| 3.2.1 图像块的结构相似度求解 | 第32-35页 |
| 3.2.2 深度图像空洞分类 | 第35-36页 |
| 3.2.3 深度图像平滑区空洞填充 | 第36-37页 |
| 3.2.4 深度图像非平滑区空洞填充 | 第37-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第40-41页 |
| 3.3.2 性能分析 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 三维重建细节增强的优化策略 | 第45-65页 |
| 4.1 现有方法及存在的问题 | 第45-46页 |
| 4.2 基于CSHOT描述子的自适应加权配准方法 | 第46-53页 |
| 4.2.1 自适应加权配准方法 | 第46-49页 |
| 4.2.2 ISS特征点求解 | 第49-50页 |
| 4.2.3 特征点的CSHOT描述子求解 | 第50-53页 |
| 4.3 基于深度噪声模型的点云融合算法 | 第53-57页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第57-64页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第58-60页 |
| 4.4.2 性能分析 | 第60-62页 |
| 4.4.3 时间性能 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小节 | 第64-65页 |
| 第五章 真实感纹理融合技术研究 | 第65-73页 |
| 5.1 现有方法及存在的问题 | 第65-66页 |
| 5.2 基于颜色立方体的纹理融合 | 第66-70页 |
| 5.2.1 三维模型与纹理图片的对应 | 第66-68页 |
| 5.2.2 立方体颜色融合 | 第68页 |
| 5.2.3 复合权重的求解 | 第68-70页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第70-73页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第70页 |
| 5.3.2 性能分析 | 第70-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 | 第85页 |
