| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第15页 |
| 1.2 三维重建技术及其研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 传统的基于计算机的实时三维重建方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于移动设备的实时三维重建方法 | 第17页 |
| 1.2.3 Google Project Tango介绍 | 第17-18页 |
| 1.3 深度图像超分辨率算法及其研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 论文研究内容及结构 | 第19-21页 |
| 第二章 数据采集与预处理 | 第21-26页 |
| 2.1 Lenovo PHAB2 Pro | 第21-23页 |
| 2.1.1 Lenovo PHAB2 Pro的技术参数 | 第22页 |
| 2.1.2 Lenovo PHAB2 Pro的深度测量原理 | 第22-23页 |
| 2.2 数据预处理 | 第23-25页 |
| 2.2.1 深度图像生成 | 第23页 |
| 2.2.2 深度数据与彩色数据对齐 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 深度图像超分辨率算法 | 第26-39页 |
| 3.1 噪声分析 | 第26-28页 |
| 3.2 最邻近插值上采样 | 第28-30页 |
| 3.3 联合双边上采样 | 第30-32页 |
| 3.4 不连续自适应深度图像上采样 | 第32-34页 |
| 3.5 改进算法 | 第34-38页 |
| 3.5.1 算法描述 | 第34-35页 |
| 3.5.2 具体实现过程 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于智能移动设备的实时三维重建系统 | 第39-65页 |
| 4.1 系统概览 | 第39-40页 |
| 4.2 单帧彩色点云获取 | 第40-42页 |
| 4.3 姿态估计 | 第42-43页 |
| 4.4 场景表示及TSDF点云融合 | 第43-54页 |
| 4.4.1 场景表示方法 | 第43-44页 |
| 4.4.2 TSDF点云融合 | 第44-54页 |
| 4.5 Marching Cubes网格抽取 | 第54-57页 |
| 4.5.1 Marching Cubes算法简介 | 第54页 |
| 4.5.2 体素与等值面的位置关系 | 第54-55页 |
| 4.5.3 等值面与体素求交 | 第55-56页 |
| 4.5.4 近似等值面三角面片顶点的法向量计算 | 第56-57页 |
| 4.6 OpenGL ES渲染显示 | 第57-60页 |
| 4.6.1 OpenGL ES简介 | 第57-58页 |
| 4.6.2 坐标系统 | 第58-59页 |
| 4.6.3 场景模型的渲染显示 | 第59-60页 |
| 4.7 系统实现及重建结果 | 第60-63页 |
| 4.7.1 系统实现 | 第60-61页 |
| 4.7.2 重建结果 | 第61-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 全文总结 | 第65页 |
| 5.2 工作与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第72-73页 |
