面向人机交互的TOF低分辨点云数据实时预处理方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及其意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究现状与分析 | 第9-14页 |
| 1.2.1 三维成像技术与TOF传感器现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 图像滤波预处理技术 | 第11-12页 |
| 1.2.3 图像插值预处理技术 | 第12-13页 |
| 1.2.4 人机交互技术 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要工作与内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 TOF深度相机及点云生成原理 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 TOF相机工作原理与数学模型 | 第16-19页 |
| 2.2.1 TOF相机工作原理 | 第16-18页 |
| 2.2.2 TOF相机的数学模型 | 第18-19页 |
| 2.3 深度图像与点云生成 | 第19-23页 |
| 2.3.1 深度图像与点云的关系 | 第19-20页 |
| 2.3.2 深度图生成点云的原理 | 第20-23页 |
| 2.4 TOF相机研究前期准备工作 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 低分辨率TOF深度图像的滤波处理 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 传统图像滤波算法 | 第25-29页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第25-27页 |
| 3.2.2 高斯滤波 | 第27-28页 |
| 3.2.3 中值滤波 | 第28-29页 |
| 3.3 双边滤波器算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 双边滤波器介绍 | 第29-30页 |
| 3.3.2 双边滤波器原理 | 第30-31页 |
| 3.4 双边滤波与传统滤波处理深度图像结果与分析 | 第31-37页 |
| 3.4.1 双边滤波与传统滤波的直观对比 | 第31-34页 |
| 3.4.2 双边滤波与传统滤波的数值分析 | 第34-37页 |
| 3.5 结合时域中值的双边滤波器算法 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 低分辨率TOF深度图像的插值处理 | 第39-56页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 图像插值算法概述 | 第39-44页 |
| 4.2.1 传统图像插值算法 | 第39-42页 |
| 4.2.2 基于边缘信息插值算法 | 第42-44页 |
| 4.3 图像的评价方法论述 | 第44-45页 |
| 4.3.1 主观图像质量评价方法 | 第44页 |
| 4.3.2 客观图像质量评价方法 | 第44-45页 |
| 4.4 基于边缘梯度的快速插值算法 | 第45-51页 |
| 4.4.1 边缘像素与非边缘像素的划分 | 第46-47页 |
| 4.4.2 非边缘区域插值处理 | 第47-48页 |
| 4.4.3 边缘区域插值处理 | 第48-51页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 低分辨深度图像预处理方法结合手势交互应用 | 第56-69页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 低分辨率TOF深度图像的手势分割 | 第56-59页 |
| 5.2.1 手势分割算法论述 | 第56-58页 |
| 5.2.2 手势分割原理 | 第58-59页 |
| 5.3 低分辨率TOF深度图像的指尖检测 | 第59-65页 |
| 5.3.1 指尖检测算法论述 | 第59-60页 |
| 5.3.2 图像二值化和形态学处理 | 第60页 |
| 5.3.3 手部骨架提取与骨架指尖端点检测 | 第60-63页 |
| 5.3.4 手部的凸包检测 | 第63页 |
| 5.3.5 手部骨架端点与凸包点信息相结合 | 第63-65页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第77页 |
