基于Kinect的移动侦测系统研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 引言 | 第16-17页 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 | 第17-20页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第20-25页 |
| 1.3.1 移动侦测技术的研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3.2 Kinect应用的研究现状 | 第23-25页 |
| 1.4 主要研究内容与论文组织结构 | 第25-28页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 图像预处理 | 第28-45页 |
| 2.1 Kinect图像采集 | 第28-35页 |
| 2.1.1 Kinect的呈像原理 | 第28-31页 |
| 2.1.2 摄像头匹准 | 第31-35页 |
| 2.2 彩色图像滤波 | 第35-41页 |
| 2.2.1 传统滤波算法 | 第36-38页 |
| 2.2.2 LMS算法改进 | 第38-41页 |
| 2.3 深度图像滤波 | 第41-44页 |
| 2.3.1 双边滤波器 | 第41-42页 |
| 2.3.2 联合双边滤波器 | 第42-43页 |
| 2.3.3 LBF算法优化 | 第43-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 移动侦测 | 第45-59页 |
| 3.1 运动检测 | 第45-49页 |
| 3.1.1 运动检测算法比较 | 第45-47页 |
| 3.1.2 GMM算法 | 第47-49页 |
| 3.2 图像显示 | 第49-53页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第49-51页 |
| 3.2.2 叠加显示 | 第51-52页 |
| 3.2.3 问题分析 | 第52-53页 |
| 3.3 图像融合 | 第53-56页 |
| 3.3.1 加权融合 | 第54页 |
| 3.3.2 对比测试 | 第54-56页 |
| 3.4 算法提速 | 第56-58页 |
| 3.4.1 程序结构优化 | 第56页 |
| 3.4.2 减少扫描次数 | 第56-57页 |
| 3.4.3 运算步骤简化 | 第57页 |
| 3.4.4 结果测试 | 第57-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 三维信息处理 | 第59-74页 |
| 4.1 前景提取 | 第59-61页 |
| 4.1.1 GrabCut前景提取 | 第59-61页 |
| 4.1.2 融合图像前景 | 第61页 |
| 4.2 运动分析 | 第61-65页 |
| 4.2.1 图像坐标系 | 第61-63页 |
| 4.2.2 坐标系转换 | 第63-64页 |
| 4.2.3 平移运动分析 | 第64-65页 |
| 4.3 三维重构 | 第65-72页 |
| 4.3.1 点云模型 | 第66-67页 |
| 4.3.2 三角化 | 第67-68页 |
| 4.3.3 平滑处理 | 第68-69页 |
| 4.3.4 法向计算 | 第69-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 系统实现 | 第74-85页 |
| 5.1 设计方案 | 第74-76页 |
| 5.1.1 设计目标 | 第74-75页 |
| 5.1.2 结构设计 | 第75页 |
| 5.1.3 运行环境配置 | 第75-76页 |
| 5.2 软件设计 | 第76-81页 |
| 5.2.1 用户登录界面 | 第76-78页 |
| 5.2.2 移动侦测界面 | 第78-80页 |
| 5.2.3 数据库管理 | 第80-81页 |
| 5.3 安装与测试 | 第81-84页 |
| 5.3.1 硬件设计 | 第81页 |
| 5.3.2 功能测试 | 第81-83页 |
| 5.3.3 应用测试 | 第83-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 总结与展望 | 第85-87页 |
| 总结 | 第85-86页 |
| 展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
