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 |