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基于Kinect的动态非刚性体三维数字化研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-19页
    1.1 研究目的和意义第12-13页
    1.2 相关理论的国内外研究现状第13-16页
    1.3 本文主要工作及内容安排第16-19页
        1.3.1 本文主要工作第16-17页
        1.3.2 本文各章节内容安排第17-19页
2 基础理论第19-32页
    2.1 常用坐标系第19-21页
        2.1.1 图像坐标系第19-20页
        2.1.2 物理坐标系第20页
        2.1.3 摄像机坐标系第20-21页
        2.1.4 世界坐标系第21页
    2.2 针孔成像模型第21-22页
    2.3 张正友摄像机标定法第22-24页
    2.4 Kinect相机简介第24-28页
        2.4.1 硬件结构及特性第25-26页
        2.4.2 Kinect SDK开发说明第26-28页
    2.5 其他基础理论第28-31页
        2.5.1 主成分分析(PCA)方法第28-30页
        2.5.2 马氏距离第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
3 单反射率动态非刚性体三维数字化第32-44页
    3.1 光度立体重建方法概述第32-35页
    3.2 融合Kinect和光度立体的三维数字化算法框架第35-36页
    3.3 算法详细描述第36-40页
        3.3.1 滤波去噪第36页
        3.3.2 光源与法向量估计第36-37页
        3.3.3 融合优化第37-40页
    3.4 实验及结果第40-43页
        3.4.1 实验系统第40页
        3.4.2 静态物体重建第40-43页
        3.4.3 动态物体重建第43页
    3.5 本章小结第43-44页
4 多反射率动态非刚性体三维数字化第44-56页
    4.1 引言第44页
    4.2 融合Kinect和光度立体的多反射率物体三维数字化算法框架第44-45页
    4.3 算法详细描述第45-48页
        4.3.1 基本表示第45页
        4.3.2 优化反射率第45-47页
        4.3.3 优化曲面第47-48页
    4.4 实验及结果第48-55页
        4.4.1 仿真实验第48-52页
        4.4.2 实物实验第52-55页
    4.5 本章小结第55-56页
5 基于Kinect和转台的全视角三维数字化第56-71页
    5.1 重建方法概述第56-57页
    5.2 重建方法详细描述第57-62页
        5.2.1 点云的预处理第57-58页
        5.2.2 相邻帧特征点匹配第58-59页
        5.2.3 基于匹配点的粗配准和ICP精配准第59-60页
        5.2.4 全局误差修正和点云融合第60-62页
    5.3 实验及结果分析第62-70页
        5.3.1 实验系统第62-63页
        5.3.2 实验数据的采集第63-64页
        5.3.3 点云的预处理第64-66页
        5.3.4 基于SURF的粗配准和ICP精配准第66-67页
        5.3.5 全局误差修正和点云融合第67页
        5.3.6 重建结果第67-70页
    5.4 本章小结第70-71页
6 基于语义模型的人体动态三维数字化第71-81页
    6.1 人体语义模型S-SCAPE简介第71-72页
    6.2 基于S-SCAPE模型的人体重建第72-75页
        6.2.1 代价函数的设计第73-74页
        6.2.2 代价函数的求解过程第74-75页
    6.3 实验系统及结果第75-80页
        6.3.1 实验系统第75-76页
        6.3.2 计算先验项第76-77页
        6.3.3 数据采集和点云粗配准第77-78页
        6.3.4 体型和姿势参数的求解第78页
        6.3.5 实验结果第78-80页
    6.4 本章小结第80-81页
7 总结与展望第81-83页
    7.1 全文工作总结第81-82页
    7.2 未来工作展望第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-88页
攻读学位期间发表的学术论文目录第88页
攻读学位期间参与的科研项目第88-89页

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