基于Kinect深度传感器的三维重建技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 三维重建技术简介 | 第10-15页 |
| 1.2.1 被动式三维重建技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 主动式三维重建技术 | 第12-15页 |
| 1.3 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 三维重建研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于深度传感器的三维重建现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 三维重建技术概述 | 第19-31页 |
| 2.1 相关概念 | 第19-23页 |
| 2.2 三维重建流程 | 第23-28页 |
| 2.2.1 深度图像的获取 | 第24页 |
| 2.2.2 预处理 | 第24页 |
| 2.2.3 点云计算 | 第24-25页 |
| 2.2.4 点云配准 | 第25-26页 |
| 2.2.5 数据融合 | 第26-27页 |
| 2.2.6 表面生成 | 第27-28页 |
| 2.3 性能优化 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 Kinect深度传感器概述 | 第31-39页 |
| 3.1 硬件结构 | 第31-32页 |
| 3.2 测距原理 | 第32-33页 |
| 3.3 数学模型 | 第33-35页 |
| 3.4 实际应用 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 深度图像的去噪与增强 | 第39-51页 |
| 4.1 深度图像增强研究现状 | 第39-40页 |
| 4.2 改进的图像增强算法 | 第40-46页 |
| 4.2.1 深度图像与彩色图像的校正 | 第41-43页 |
| 4.2.2 多帧均值滤波 | 第43页 |
| 4.2.3 彩色图像引导的各向异性扩散算法 | 第43-45页 |
| 4.2.4 改进的自适应中值滤波算法 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 实验一 | 第47-48页 |
| 4.3.2 实验二 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 点云配准与表面重构 | 第51-67页 |
| 5.1 点云配准 | 第51-52页 |
| 5.2 改进的ICP算法 | 第52-55页 |
| 5.2.1 盒子结构 | 第52-53页 |
| 5.2.2 改进的ICP算法 | 第53-55页 |
| 5.3 表面重构 | 第55-58页 |
| 5.3.1 确定初始三角形 | 第56-57页 |
| 5.3.2 扩展新的三角形 | 第57-58页 |
| 5.4 本文算法的整体流程 | 第58-61页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第61-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第77页 |
