| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 三维重建的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 三维重建的简介 | 第10-14页 |
| 1.2.1 三维重建研究发展及现状 | 第10页 |
| 1.2.2 单视角三维重建国内外研究发展及现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 多视角三维重建国内外研究发展及现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 多个RGB-D传感器的标定 | 第17-33页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 相机标定的原理 | 第17-20页 |
| 2.3 基于BUNDLEADJUSTMENT的标定方法 | 第20-21页 |
| 2.4 基于RANSAC估计和广义PROCRUSTES分析的标定方法 | 第21页 |
| 2.5 基于SIFT和广义PROCRUSTES分析的标定方法 | 第21-22页 |
| 2.6 新标定方法：三棱锥标定法 | 第22-27页 |
| 2.6.1 基于三棱锥模型的标定物 | 第22-24页 |
| 2.6.2 基于三棱锥模型的标定方法 | 第24-27页 |
| 2.7 实验结果分析 | 第27-31页 |
| 2.8 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 多点云的全局配准 | 第33-53页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 全局点云配准算法 | 第33-43页 |
| 3.2.1 LUM全局配准算法 | 第34-39页 |
| 3.2.2 GPA-ICP全局配准算法 | 第39-43页 |
| 3.3 改进型GPA-ICP全局配准算法 | 第43-47页 |
| 3.3.1 基于网格的移动统计设置GPA-ICP全局配准的权重 | 第43-46页 |
| 3.3.2 基于颜色特征设置GPA-ICP全局配准的权重 | 第46-47页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 RGB-D传感器相邻视角颜色修正和混合 | 第53-65页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 颜色修正 | 第54-59页 |
| 4.2.1 RANSAC线性拟合 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于RGB颜色空间特征点对的RANSAC线性拟合 | 第55-56页 |
| 4.2.3 基于HSV颜色空间特征点对的RANSAC线性拟合 | 第56-57页 |
| 4.2.4 基于LAB颜色空间和非线性拟合对颜色修正算法的改进 | 第57-59页 |
| 4.3 颜色混合 | 第59-60页 |
| 4.3.1 基于视角线和网格表面法向量的颜色混合 | 第59页 |
| 4.3.2 基于距离变换对颜色混合算法的改进 | 第59-60页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第60-63页 |
| 4.4.1 颜色修正 | 第61-62页 |
| 4.4.2 颜色混合 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 多视角实时人体三维重建的实现 | 第65-76页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 多视角实时人体三维重建系统 | 第65-68页 |
| 5.3 实验结果 | 第68-74页 |
| 5.3.1 多视角实时人体三维重建 | 第69-72页 |
| 5.3.2 多视角实时与非实时人体三维重建比较 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-79页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第86页 |
