| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 三维人体点云的获取 | 第15-23页 |
| 2.1 深度图像的含义 | 第15-16页 |
| 2.2 Kinect的认知 | 第16-18页 |
| 2.3 深度图像的获取 | 第18-22页 |
| 2.3.1 深度图像获取的方法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 转换数据格式 | 第20-21页 |
| 2.3.3 三维点云的获取 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 点云的处理 | 第23-41页 |
| 3.1 点云的降采样 | 第23-26页 |
| 3.2 点云的融合 | 第26-33页 |
| 3.2.1 点云融合的定义和目标 | 第26-27页 |
| 3.2.2 点云融合的方法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 ICP算法中的几个重要函数 | 第28-29页 |
| 3.2.4 PCL中点云配准的实现 | 第29-33页 |
| 3.3 点云的分割处理 | 第33-35页 |
| 3.4 二次降采样处理 | 第35-36页 |
| 3.5 点云的表面重建 | 第36-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 ICP算法的改进及两台Kinect对人体的重建 | 第41-53页 |
| 4.1 ICP算法的改进 | 第41页 |
| 4.2 单体标定 | 第41-44页 |
| 4.3 立体标定 | 第44-45页 |
| 4.4 实验 | 第45-52页 |
| 4.4.1 单体标定和立体标定 | 第45-48页 |
| 4.4.2 转移矩阵 | 第48-49页 |
| 4.4.3 基于两台Kinect对全身人体点云的重建 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文的工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 进一步工作的展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及成果 | 第59页 |