| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第6-7页 |
| 1.1.2.研究意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究技术难点 | 第11-12页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 RGB-D相机点云拼接三维重建技术概述 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 RGB-D相机点云拼接静态三维重建 | 第14-23页 |
| 2.2.1 RGB-D相机深度值和三维数据的概念 | 第14-16页 |
| 2.2.2 深度图像预处理-双边滤波 | 第16-17页 |
| 2.2.3 ICP点云拼接估计相机位置 | 第17-19页 |
| 2.2.4 三维点云中体素融合TSDF算法 | 第19-22页 |
| 2.2.5 光线投射算法预测模型表面 | 第22-23页 |
| 2.3 RGB-D相机点云拼接动态三维重建简介 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 一种基于RGB-D相机点云拼接三维重建方法 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于RGB-D相机三维点云拼接三维重建方法 | 第26-34页 |
| 3.2.1 RGB-D相机标定获取内部参数 | 第28-29页 |
| 3.2.2 RGB-D相机投影图像的SIFT特征点计算过程 | 第29-34页 |
| 3.3 点云拼接中使用的SIFT或SURF特征点配算法比较 | 第34-35页 |
| 3.4 三维点云投影至二维图像算法与特征匹配 | 第35-37页 |
| 3.5 使用改进的ICP算法求解点云拼接矩阵 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 RGB-D相机三维重建的应用手掌检出 | 第40-60页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 RGB-D相机三维重建预处理：手势检出 | 第40-45页 |
| 4.2.1 图像原始LBP特征描述计算方法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 图像MB-LBP特征描述计算方法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 级联Adaboost分类器 | 第42-43页 |
| 4.2.4 传统手势检出方法 | 第43-45页 |
| 4.3 设计RGB-D相机手势数据采集方法 | 第45-46页 |
| 4.4 创建RGB-D相机深度图像GT的准则 | 第46页 |
| 4.5 RGB-D手掌图像评测准则 | 第46-48页 |
| 4.5.1 评价指标 | 第46-47页 |
| 4.5.2 软硬件系统 | 第47-48页 |
| 4.6 RGB-D相机手掌检出算法设计与实现 | 第48-56页 |
| 4.6.1 RGB-D相机手掌检出总体框架 | 第48-49页 |
| 4.6.2 RGB-D相机手掌检出实现步骤 | 第49-56页 |
| 4.7 算法对比与评测 | 第56-58页 |
| 4.8 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
