基于深度信息的室内场景重建技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 深度信息的获取 | 第16-28页 |
| 2.1 KINECT深度传感器介绍 | 第16-22页 |
| 2.1.1 Kinect简介 | 第16页 |
| 2.1.2 Kinect硬件组成 | 第16-18页 |
| 2.1.3 Kinect软件平台 | 第18-19页 |
| 2.1.4 Kinect实际应用 | 第19-20页 |
| 2.1.5 Kinect工作原理介绍 | 第20-22页 |
| 2.2 深度图像的获取与坐标转换 | 第22-27页 |
| 2.2.1 Kinect深度数据 | 第22页 |
| 2.2.2 Kinect深度信息的获取 | 第22-24页 |
| 2.2.3 坐标系概念 | 第24-26页 |
| 2.2.4 深度信息的坐标转换 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 深度信息的噪声分析与处理 | 第28-36页 |
| 3.1 深度信息噪声分析 | 第28-31页 |
| 3.2 传统的深度图像滤波算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第31-32页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第32页 |
| 3.2.3 双边滤波 | 第32-33页 |
| 3.3 改进的深度图像滤波算法 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 点云配准 | 第36-50页 |
| 4.1 点云的概念 | 第36-37页 |
| 4.2 点云配准方法 | 第37-38页 |
| 4.2.1 粗略配准 | 第38页 |
| 4.2.2 精确配准 | 第38页 |
| 4.2.3 全局配准 | 第38页 |
| 4.3 配准原理 | 第38-43页 |
| 4.3.1 变换矩阵 | 第39-40页 |
| 4.3.2 确定控制点数量 | 第40页 |
| 4.3.3 求解变换矩阵 | 第40-42页 |
| 4.3.4 目标函数 | 第42页 |
| 4.3.5 四元数法 | 第42-43页 |
| 4.4 ICP精确配准算法 | 第43-48页 |
| 4.4.1 ICP配准算法简介 | 第43-44页 |
| 4.4.2 ICP配准算法的分析 | 第44-46页 |
| 4.4.3 利用PCL实现ICP配准 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于深度信息室内场景重建系统设计与实验 | 第50-56页 |
| 5.1 实验的软硬件平台 | 第50-51页 |
| 5.1.1 实验硬件环境 | 第50页 |
| 5.1.2 实验的软件平台 | 第50-51页 |
| 5.2 基于深度信息场景重构整体流程设计 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果及误差分析 | 第52-55页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第52-54页 |
| 5.3.2 实验误差分析 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
