| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 论文研究意义和背景 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国内研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外研究 | 第12-13页 |
| 1.3.3 发展趋势 | 第13页 |
| 1.4 论文研究主要工作 | 第13-14页 |
| 1.5 论文章节组织 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 软硬件平台设计 | 第16-24页 |
| 2.1 基于点云模型的人体尺寸测量系统架构 | 第16页 |
| 2.2 基于结构光扫描仪的尺寸测量系统设计 | 第16-19页 |
| 2.2.1 点云滤波 | 第18-19页 |
| 2.2.2 CF1200 型光学扫描仪 | 第19页 |
| 2.3 基于 Kinect 的尺寸测量系统设计 | 第19-22页 |
| 2.3.1 点云配准 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Kinect | 第21-22页 |
| 2.4 PCL 点云库 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 人体点云模型修补方法 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 算法框架 | 第24-25页 |
| 3.3 点云分割 | 第25-26页 |
| 3.3.1 基于映射法的点云分割算法 | 第25-26页 |
| 3.4 点云修补 | 第26-28页 |
| 3.4.1 孔洞定位方法 | 第26-27页 |
| 3.4.2 基于最小二乘的二次曲线拟合 | 第27-28页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第28-33页 |
| 3.5.1 测量结果误差分析 | 第28-30页 |
| 3.5.2 与基于网格的点云修补算法的比较 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 人体点云模型尺寸提取方法 | 第34-44页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 人体尺寸的半自动提取方法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 设计思路 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于 kd-tree 的 d 范围内邻点检索 | 第35-36页 |
| 4.2.3 改进的 dijkstra 算法 | 第36-38页 |
| 4.3 人体尺寸的全自动提取方法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 设计思路 | 第38-39页 |
| 4.3.2 特征点自动提取和尺寸计算 | 第39-40页 |
| 4.3.3 凸包算法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验与分析 | 第41-43页 |
| 4.4.1 半自动化测量软件 | 第41-42页 |
| 4.4.2 测量结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 非标准姿态下的人体点云模型围度测量方法 | 第44-56页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 算法框架 | 第44-46页 |
| 5.2.1 测地距离和 Morse 原理 | 第44-45页 |
| 5.2.2 算法框架 | 第45-46页 |
| 5.3 测地模型的建立 | 第46-49页 |
| 5.3.1 末端点提取 | 第46-47页 |
| 5.3.2 人体点云模型分割 | 第47-48页 |
| 5.3.3 骨骼线提取 | 第48-49页 |
| 5.5 围度提取 | 第49-52页 |
| 5.5.1 水平点云平面映射 | 第49-50页 |
| 5.5.2 围度的提取 | 第50-52页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 改进方向 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-66页 |