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基于深度图像的人造物体模型生成

表目录第1-7页
图目录第7-9页
摘要第9-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·背景知识第11-12页
   ·建模技术的研究现状第12-19页
     ·建模技术的整体研究思路第12-13页
     ·建模技术的分类第13-17页
     ·对当前建模技术的评价第17-19页
   ·本文研究的内容和文章结构第19-22页
     ·本文研究的内容第19-20页
     ·本文创新点第20页
     ·文章结构第20-22页
第二章 初始场景的捕获及深度数据处理第22-32页
   ·Kinect 相机的原理分析第22-25页
     ·Kinect 简介第22-23页
     ·Kinect 数据捕获的原理第23-25页
   ·深度数据预处理第25-30页
     ·场景数据的基本特征第25-26页
     ·联合双边滤波(Joint Bilateral filter)算法第26-29页
     ·空间滤波(Spatial filter)算法第29-30页
   ·本章总结第30-32页
第三章 目标物体的提取和分割第32-43页
   ·场景中目标物体的分离第32-37页
     ·GrabCut 算法第32-34页
     ·结合深度数据的目标物体提取算法第34-37页
   ·目标物体分割第37-42页
     ·三维物体向二维投影第37页
     ·图像分割算法第37-39页
     ·Min-cut 算法第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 三维模型的语义分析第43-53页
   ·三维模型的一致性分割第43-45页
   ·三维模型的控制部件建立第45-48页
     ·包围盒(OBB-Oriented Bounding Box)第46页
     ·广义圆柱体(Generalized Cylinder)第46-48页
   ·三维模型结构特征提取第48-52页
     ·控制部件的过采样第49-50页
     ·连接性第50页
     ·对称性第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 对应关系的建立和模型生成第53-67页
   ·对应关系建立第53-55页
     ·候选模型的选择第53-54页
     ·候选模型与场景信息对应关系的建立第54-55页
   ·控制部件变形和模型生成第55-63页
     ·控制部件变形第55-59页
     ·结构特征对控制部件变形的约束和修正第59-62页
     ·控制部件引导模型生成第62-63页
   ·论文结果第63页
   ·本章小结第63-67页
第六章 结论与展望第67-70页
   ·论文工作总结第67-68页
   ·未来工作展望第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
作者在学期间取得的学术成果第76页

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