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基于编码结构光的深度测量方法研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 深度测量技术的国内外发展与现状第12-16页
        1.2.1 深度测量技术的分类第12-15页
        1.2.2 国内外研究现状第15-16页
    1.3 本课题的研究内容及章节安排第16-19页
        1.3.1 研究内容第16页
        1.3.2 结构安排第16-19页
第2章 深度测量的理论基础第19-35页
    2.1 视觉测量系统的成像模型第19-25页
        2.1.1 相机针孔成像模型第20-22页
        2.1.2 折反射成像模型第22-25页
    2.2 编码结构光方法概述第25-30页
        2.2.1 结构光编码技术第25-27页
        2.2.2 伪随机阵列编码第27-28页
        2.2.3 几种典型的伪随机编码模型第28-30页
    2.3 点云配准算法第30-33页
        2.3.1 ICP算法简介第30-31页
        2.3.2 基于k-d树搜索点云邻域第31-33页
    2.4 本章小结第33-35页
第3章 基于红外编码结构光的深度测量第35-49页
    3.1 结构光分类第35-37页
    3.2 系统构建及深度测量第37-43页
        3.2.1 硬件设计思路第37-38页
        3.2.2 光斑质心像素偏移第38-40页
        3.2.3 深度测量第40-43页
    3.3 实验结果与分析第43-47页
        3.3.1 直线拟合第43-44页
        3.3.2 误差评估与校正第44-45页
        3.3.3 准确性分析第45-46页
        3.3.4 重建结果第46-47页
    3.4 本章小结第47-49页
第4章 基于M阵列结构光的编解码算法的研究第49-63页
    4.1 M阵列编码模式第49-51页
        4.1.1 一维伪随机序列的产生第49-50页
        4.1.2 M阵列原理第50-51页
    4.2 四方位编码算法的实现第51-55页
        4.2.1 编码模式的选择依据第51-52页
        4.2.2 编码模式的图案实现第52-55页
    4.3 投影图像的解码方案的研究第55-61页
        4.3.1 符号图像预处理第56-58页
        4.3.2 基元特征点提取第58-60页
        4.3.3 解码方案第60-61页
    4.4 本章小结第61-63页
第5章 全景深度信息提取第63-75页
    5.1 深度信息提取第63-66页
        5.1.1 基于双曲面镜的单视点全景成像第63页
        5.1.2 深度信息提取第63-65页
        5.1.3 点云信息的配准第65-66页
    5.2 实验结果与分析第66-74页
        5.2.1 深度信息提取结果与误差分析第66-70页
        5.2.2 点云配准实验结果及分析第70-72页
        5.2.3 全景深度信息提取第72-74页
    5.3 本章小结第74-75页
第6章 总结与展望第75-77页
    6.1 总结第75页
    6.2 展望第75-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-85页
攻读学位期间发表的论文第85页

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