| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 主要的开发平台 | 第13-14页 |
| 1.4 主要的工作及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 Kinect原理和深度图像修复 | 第17-31页 |
| 2.1 Kinect技术介绍 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Kinect简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Kinect工作原理 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Kinect数据流的获取 | 第19-20页 |
| 2.2 数据存储和可视化 | 第20-22页 |
| 2.3 Kinect深度图像误差分析 | 第22-23页 |
| 2.4 传统深度图像修复方法 | 第23-27页 |
| 2.4.1 高斯滤波 | 第23-24页 |
| 2.4.2 双边滤波 | 第24页 |
| 2.4.3 联合双边滤波 | 第24-25页 |
| 2.4.4 加权移动平均 | 第25-26页 |
| 2.4.5 像素滤波器 | 第26-27页 |
| 2.5 改进的深度图像的修复方法 | 第27-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 点云数据的获取及预处理 | 第31-49页 |
| 3.1 相机成像模型 | 第31-33页 |
| 3.1.1 相机模型 | 第31页 |
| 3.1.2 针孔相机模型 | 第31-33页 |
| 3.2 相机模型中的坐标系 | 第33-36页 |
| 3.3 摄像机的标定 | 第36-40页 |
| 3.3.1 摄像机标定 | 第36页 |
| 3.3.2 张正友标定法 | 第36-40页 |
| 3.4 Kinect相机的标定实验及结果 | 第40-44页 |
| 3.4.1 内外参标定 | 第40-43页 |
| 3.4.2 深度相机与彩色相机位置关系 | 第43-44页 |
| 3.5 深度图像中点云数据的获取 | 第44-45页 |
| 3.6 点云数据的预处理 | 第45-48页 |
| 3.6.1 去除离群点 | 第46页 |
| 3.6.2 点云数据的下采样 | 第46-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 点云数据配准算法的研究 | 第49-72页 |
| 4.1 点云配准中基本的位置变换关系 | 第49-52页 |
| 4.1.1 三维空间中坐标系的变换 | 第49-51页 |
| 4.1.2 点云数据的变换 | 第51-52页 |
| 4.2 求解空间变换矩阵 | 第52-54页 |
| 4.3 传统的点云配准算法 | 第54-62页 |
| 4.3.1 采样一致性配准方法(SAC-AI) | 第54-57页 |
| 4.3.2 基于RGB图像和深度图像的点云配准方法 | 第57-62页 |
| 4.4 基于迭代最近点的配准方法 | 第62-64页 |
| 4.5 基于改进ICP的点云配准算法 | 第64-67页 |
| 4.6 室内三维场景配准的实验结果与分析 | 第67-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第79页 |