| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 三维重建方法概述及研究现状 | 第8-14页 |
| 1.2.1 三维重建深度数据获取方式 | 第8-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要内容和组织架构 | 第14-16页 |
| 2 基于视觉三维重建原理 | 第16-30页 |
| 2.1 传统基于计算机视觉的三维重建 | 第16-17页 |
| 2.2 摄像机标定 | 第17-19页 |
| 2.3 Kinect标定 | 第19-21页 |
| 2.4 基于Kinect的三维重建 | 第21-29页 |
| 2.4.1 Kinect结构与原理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Kinect与激光传感器和视觉传感器的比较 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于Kinect的三维重建流程 | 第24-27页 |
| 2.4.4 OpenNI介绍 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 特征匹配 | 第30-44页 |
| 3.1 特征提取 | 第30-34页 |
| 3.1.1 SIFT特征 | 第30-33页 |
| 3.1.2 SURF特征 | 第33-34页 |
| 3.2 SIFT和SURF比较 | 第34-36页 |
| 3.3 初始匹配 | 第36-37页 |
| 3.4 三维点云变换矩阵的计算 | 第37-40页 |
| 3.5 分析 | 第40-41页 |
| 3.6 多帧RGB-D数据的处理 | 第41-42页 |
| 3.7 本章总结 | 第42-44页 |
| 4 局部SURF算法 | 第44-49页 |
| 4.1 姿态测量传感器 | 第44-45页 |
| 4.2 局部SURF的特征匹配 | 第45-47页 |
| 4.3 姿态测量的修正 | 第47-48页 |
| 4.4 本章总结 | 第48-49页 |
| 5 实验分析 | 第49-60页 |
| 5.1 数据输出 | 第49页 |
| 5.2 基于SURF重建和基于局部SURF重建对比 | 第49-56页 |
| 5.3 相机姿态纠正 | 第56-59页 |
| 5.4 本章总结 | 第59-60页 |
| 6 总结和展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |