| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 Kinect降噪修复处理研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 Kinect深度图序列压缩处理研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于移动机器人三维重建系统关键技术介绍与分析 | 第17-31页 |
| 2.1 Kinect深度图像生成原理 | 第17页 |
| 2.2 Kinect三维重建 | 第17-25页 |
| 2.3 Kinect深度图序列特征和误差模型 | 第25-27页 |
| 2.4 视频编码(Video Coding)算法介绍 | 第27-29页 |
| 2.5 MFC介绍 | 第29页 |
| 2.6 足球机器人旅行家二号介绍 | 第29-31页 |
| 第3章 Kinect深度图修复研究 | 第31-49页 |
| 3.1 改进的自适应中值滤波算法 | 第31-42页 |
| 3.1.1 Kinect图像中的噪声 | 第31-32页 |
| 3.1.2 中值滤波及传统自适应中值滤波 | 第32-34页 |
| 3.1.3 改进的自适应中值滤波 | 第34-38页 |
| 3.1.4 实验结果 | 第38-42页 |
| 3.2 填补Kinect深度图“空洞” | 第42-47页 |
| 3.2.1 FMM算法及其改进 | 第42-46页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第46-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于融合算法的Kinect深度图序列压缩预处理 | 第49-59页 |
| 4.1 三维容积 | 第49-50页 |
| 4.2 近似三维容积 | 第50-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于移动机器人的三维重建系统设计与实现 | 第59-71页 |
| 5.1 系统架构 | 第59页 |
| 5.2 系统实现 | 第59-68页 |
| 5.2.1 机器人控制部分实现 | 第59-60页 |
| 5.2.2 图像交互部分实现 | 第60页 |
| 5.2.3 Socket实现文件传输 | 第60-63页 |
| 5.2.4 三维重建实现 | 第63-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第79-81页 |
| 发表及完成的学术论文 | 第79页 |
| 软件著作权 | 第79-81页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研活动和获得的奖励 | 第81-83页 |
| 科研活动 | 第81页 |
| 奖励 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
