基于点云多平面检测的三维重建关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·Kinect 的应用研究 | 第12-13页 |
| ·场景模型重建研究 | 第13页 |
| ·三维可视化技术研究 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于 Kinect 的场景数据获取 | 第16-31页 |
| ·预备知识 | 第16-19页 |
| ·Kinect 工作原理 | 第16-17页 |
| ·针孔相机成像模型 | 第17-19页 |
| ·Kinect 相机畸变分析 | 第19-22页 |
| ·颜色相机畸变 | 第19-20页 |
| ·深度相机畸变 | 第20-22页 |
| ·Kinect 标定 | 第22-28页 |
| ·Kinect 标定模型 | 第22-23页 |
| ·Kinect 标定算法 | 第23-27页 |
| ·标定结果 | 第27-28页 |
| ·3D 和 2D 数据配准 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于多平面检测的场景模型拟合 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·点云粗分割 | 第32-34页 |
| ·点云体密度变化率 | 第32-33页 |
| ·分割算法步骤 | 第33-34页 |
| ·初始平面检测 | 第34-36页 |
| ·随机抽样一致性算法 | 第34页 |
| ·多元随机抽样一致性算法 | 第34-35页 |
| ·初始平面检测算法步骤 | 第35-36页 |
| ·初始平面模型合并优化 | 第36-37页 |
| ·平面合并约束条件 | 第36-37页 |
| ·平面合并算法步骤 | 第37页 |
| ·实验与结果分析 | 第37-44页 |
| ·模拟数据实验 | 第38-39页 |
| ·扫描数据实验 | 第39-40页 |
| ·相机数据实验 | 第40-41页 |
| ·实验分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于 OPENGL 的三维模型可视化 | 第45-61页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·OpenGL 图形编程基础 | 第46-48页 |
| ·OpenGL 的工作原理及主要功能 | 第46-47页 |
| ·场景重建流程概述 | 第47-48页 |
| ·模型绘制技术 | 第48-52页 |
| ·模型凸包求取 | 第49-51页 |
| ·平面模型绘制 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52页 |
| ·纹理映射技术 | 第52-56页 |
| ·映射步骤 | 第53-54页 |
| ·技术关键 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-56页 |
| ·交互控制技术 | 第56-60页 |
| ·三维图像显示 | 第56-58页 |
| ·交互控制设计 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文工作总结 | 第61页 |
| ·未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 读研期间发表论文和参加科研项目情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
