首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于深度相机的点云拼接技术研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
第1章 绪论第10-13页
    1.1 研究背景与意义第10页
    1.2 国内外相关研究进展第10-11页
    1.3 本文章节安排第11-13页
第2章 KINECT与点云拼接第13-19页
    2.1 KINECT简介第13-14页
    2.2 KINTCT V2获取深度信息原理第14-17页
    2.3 点云的格式与显示第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第3章 三维点云的生成第19-34页
    3.1 相机的标定第19-24页
        3.1.1 相机的针孔模型与坐标变换第19-22页
        3.1.2 相机的非线性模型第22-23页
        3.1.3 基于改进粒子群的非线性优化第23-24页
    3.2 RGB图像与深度图像的对齐第24-26页
    3.3 深度图像的过滤第26-30页
        3.3.1 常用的图像过滤算法第26-28页
        3.3.2 基于导向滤波的深度图像过滤第28-30页
    3.4 深度图像的较大孔洞修复第30-32页
    3.5 点云数据的生成第32页
    3.6 本章小结第32-34页
第4章 三维点云的拼接研究第34-41页
    4.1 点云拼接技术分析第34页
    4.2 基于曲面几何特征和RANSAC思想的粗拼接第34-38页
        4.2.1 曲面几何特征的选择第34-35页
        4.2.2 FPFH的计算第35-37页
        4.2.3 基于RANSAC思想的粗拼接第37-38页
    4.3 基于ICP的精确点云拼接第38-40页
    4.4 本章小结第40-41页
第5章 点云拼接的改进研究第41-51页
    5.1 ICP 初始值的提供第41-46页
        5.1.1 图像特征点的查找第41-43页
        5.1.2 图像特征点的匹配第43页
        5.1.3 图像误差匹配点的筛选第43-46页
    5.2 ICP 算法的改进第46-50页
        5.2.1 点云的下采样第47-48页
        5.2.2 对应匹配点的选择第48页
        5.2.3 KD树搜索第48-50页
    5.3 本章小结第50-51页
第6章 实验结果与分析第51-59页
    6.1 实验环境介绍第51页
    6.2 相机标定实验结果与分析第51-54页
    6.3 深度图像预处理实验结果与分析第54-57页
    6.4 点云拼接实验结果与分析第57-58页
    6.5 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文第64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:多模式匹配在维吾尔文本处理中的应用研究
下一篇:时间依赖路网中反向k近邻查询处理技术研究与实现