| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表清单 | 第8-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 深度相机发展现状和研究热点 | 第13-17页 |
| 1.3.1 ToF 相机 | 第13-14页 |
| 1.3.2 Kinect | 第14-17页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 Kinect 标定和深度图像预处理 | 第19-33页 |
| 2.1 摄像机标定 | 第19-27页 |
| 2.1.2 摄像机模型理论 | 第19-22页 |
| 2.1.3 摄像机标定 | 第22-24页 |
| 2.1.4 RGB 相机和 IR 相机间几何关系确定 | 第24-25页 |
| 2.1.5 Kinect 标定实验和结果 | 第25-27页 |
| 2.2 深度图像噪声研究 | 第27页 |
| 2.3 滤波方法研究与改进 | 第27-32页 |
| 2.3.1 中值滤波处理 | 第28页 |
| 2.3.2 双边滤波处理 | 第28-29页 |
| 2.3.3 深度图孔洞填补算法研究 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 座舱三维重建 | 第33-50页 |
| 3.1 三维重建算法框架 | 第33-34页 |
| 3.2 经典特征提取算法 | 第34-39页 |
| 3.2.3 Harris 特征检测算子 | 第34-35页 |
| 3.2.4 SIFT 特征检测算法 | 第35-39页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第39-40页 |
| 3.4 RGB-D 配准 | 第40-46页 |
| 3.4.1 RANSAC 粗配准 | 第40-42页 |
| 3.4.2 坐标映射关系 | 第42-43页 |
| 3.4.3 点云配准方法 | 第43-45页 |
| 3.4.4 RGB-D ICP 算法 | 第45-46页 |
| 3.5 点云三角网格化 | 第46-49页 |
| 3.5.1 Voronoi 图概念 | 第47页 |
| 3.5.2 Delaunay 三角剖分理论 | 第47-48页 |
| 3.5.3 三维点云曲面重构 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 软件设计与实现 | 第50-56页 |
| 4.1 硬件平台搭建 | 第50页 |
| 4.2 软件平台搭建 | 第50-51页 |
| 4.3 系统实现 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |