基于Kinect的三维重建技术及算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 三维点云数据的获取与处理 | 第14-30页 |
| 2.1 Kinect深度传感器的介绍 | 第14-19页 |
| 2.1.1 Kinect的硬件结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Kinect的软件结构 | 第15-16页 |
| 2.1.3 Kinect工作原理 | 第16-18页 |
| 2.1.4 深度相机成像原理 | 第18-19页 |
| 2.2 坐标系的概念 | 第19-25页 |
| 2.2.1 图像坐标系 | 第19-20页 |
| 2.2.2 摄像机坐标系 | 第20-21页 |
| 2.2.3 世界坐标系 | 第21-22页 |
| 2.2.4 Kinect摄像头的标定 | 第22-25页 |
| 2.3 点云数据预处理 | 第25-29页 |
| 2.3.1 点云数据的概念 | 第25-26页 |
| 2.3.2 点云滤波 | 第26-28页 |
| 2.3.3 空间索引K-dtree | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 改进的RANSAC算法在点云分割中的应用 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 分割准则与RANSAC | 第31-33页 |
| 3.2.1 点云分割准则 | 第31页 |
| 3.2.2 RANSAC算法 | 第31-33页 |
| 3.3 用于点云分割的改进的RANSAC算法 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 用于多视点云拼接的改进ICP算法 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 迭代最近点算法 | 第39-40页 |
| 4.3 改进的ICP算法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第41-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 5 点云曲面重建 | 第46-54页 |
| 5.1 曲面拟合重建 | 第46页 |
| 5.2 法线估计 | 第46-48页 |
| 5.3 Surface模块中的算法 | 第48-51页 |
| 5.3.1 贪婪三角化算法 | 第48-49页 |
| 5.3.2 移动立方体算法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 泊松曲面重建算法 | 第50-51页 |
| 5.4 实验效果分析 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
