基于深度图像的三维目标识别技术研究
| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| ·课题研究背景 | 第15-22页 |
| ·三维视觉 | 第15-19页 |
| ·自由形态目标 | 第19页 |
| ·三维目标识别的研究现状 | 第19-21页 |
| ·三维目标识别存在的主要问题 | 第21-22页 |
| ·课题研究内容和创新点 | 第22-24页 |
| ·课题研究内容 | 第22-23页 |
| ·论文的贡献和创新点 | 第23-24页 |
| ·论文结构 | 第24-27页 |
| 第二章 深度图像的获取和表示 | 第27-39页 |
| ·深度图像的概念 | 第27-28页 |
| ·深度图像的表示 | 第28-32页 |
| ·伪灰度表示 | 第28-30页 |
| ·点云表示 | 第30-31页 |
| ·三角网格表示 | 第31-32页 |
| ·深度图像的特点 | 第32页 |
| ·深度图像的获取 | 第32-38页 |
| ·立体视觉技术 | 第33-34页 |
| ·结构光成像 | 第34-35页 |
| ·激光雷达成像 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 深度图像的曲面特性分析 | 第39-67页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·深度图像的微分几何 | 第40-46页 |
| ·曲面参数表示形式、切平面及法方向 | 第40-42页 |
| ·曲面的基本形式 | 第42-43页 |
| ·主曲率、主方向及高斯曲率 | 第43-44页 |
| ·深度图像的曲面特性的理论公式 | 第44-46页 |
| ·曲面特性的计算方法 | 第46-50页 |
| ·直接计算法 | 第47-48页 |
| ·数值估计法 | 第48-50页 |
| ·曲面拟合法 | 第50页 |
| ·基于双变量多项式的深度图像曲面拟合 | 第50-55页 |
| ·基于正交函数的最小二乘拟合 | 第51-52页 |
| ·首一正交多项式 | 第52-53页 |
| ·基于首一正交多项式的曲面拟合 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·基于B 样条基函数的深度图像曲面拟合 | 第55-57页 |
| ·拟合原理 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57页 |
| ·基于移动最小二乘的深度图像曲面拟合 | 第57-63页 |
| ·移动最小二乘的基本原理 | 第58-59页 |
| ·曲面特性的计算 | 第59页 |
| ·权函数的选取 | 第59-60页 |
| ·拟合半径的选取 | 第60-61页 |
| ·基于MLS 的深度图像曲面拟合结果 | 第61-62页 |
| ·MLS 的进一步探讨 | 第62-63页 |
| ·深度图像曲面拟合的一般性框架 | 第63-66页 |
| ·逼近程度的度量 | 第63-64页 |
| ·拟合权值的可变性 | 第64页 |
| ·基函数的选择 | 第64页 |
| ·拟合方法的总结 | 第64-65页 |
| ·三种曲面拟合方法的拟合效果对比 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于形状索引直方图的三维目标识别 | 第67-91页 |
| ·引言 | 第67-69页 |
| ·研究任务的界定 | 第67页 |
| ·识别对象的界定 | 第67-68页 |
| ·曲面特性在深度图像中的重要性 | 第68-69页 |
| ·深度图像的特征描述 | 第69-74页 |
| ·基于点的特征描述 | 第69-71页 |
| ·基于片的特征描述 | 第71-73页 |
| ·局部特征描述的思想本质 | 第73-74页 |
| ·基于形状索引直方图的三维目标识别方法 | 第74-83页 |
| ·直方图特性 | 第74-75页 |
| ·统计对象的选择 | 第75-78页 |
| ·形状索引直方图 | 第78-80页 |
| ·相似性测度 | 第80-82页 |
| ·算法流程和特性分析 | 第82-83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-90页 |
| ·实验数据 | 第83-84页 |
| ·无姿态变化的目标识别 | 第84-85页 |
| ·姿态变化的目标识别 | 第85-88页 |
| ·尺度变化的目标识别 | 第88-89页 |
| ·识别正确率 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 基于旋转图像熵值序列的三维目标识别 | 第91-125页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·相关不变性 | 第91-93页 |
| ·相关系数的定义 | 第92页 |
| ·相关不变性的定义 | 第92-93页 |
| ·旋转图像 | 第93-100页 |
| ·映射转化的思想 | 第93-94页 |
| ·旋转映射的定义 | 第94-95页 |
| ·旋转图像的生成 | 第95-98页 |
| ·影响旋转图像生成的参数 | 第98-100页 |
| ·旋转图像的熵值表示 | 第100-106页 |
| ·Tsallis 熵的基本原理 | 第100页 |
| ·基于Tsallis 熵的旋转图像表达 | 第100-101页 |
| ·参数q 对旋转图像Tsallis 熵值的影响 | 第101-102页 |
| ·旋转映射和旋转图像的实例 | 第102-106页 |
| ·基于旋转图像的熵值序列的相关不变性 | 第106-119页 |
| ·平移变换的相关不变性 | 第106-108页 |
| ·旋转变换的相关不变性 | 第108-111页 |
| ·尺度变换的相关不变性 | 第111-115页 |
| ·混合变换的相关不变性 | 第115-116页 |
| ·部分遮挡情形下的相关不变性 | 第116-118页 |
| ·噪声干扰情形下的相关不变性 | 第118-119页 |
| ·基于旋转图像熵值序列的三维目标识别 | 第119-123页 |
| ·算法流程 | 第119-120页 |
| ·计算复杂度和数据压缩效果分析 | 第120-121页 |
| ·组合变换下的识别结果 | 第121-122页 |
| ·噪声和遮挡情况下的识别结果 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-125页 |
| 第六章 结束语 | 第125-127页 |
| ·工作总结 | 第125-126页 |
| ·研究展望 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第136-137页 |
| 作者在学期间参加的科研任务 | 第137页 |
