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结合Kinect的双目视觉场景三维重建

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结合Kinect的双目视觉场景三维重建
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.3 本文的主要工作第14-15页
  1.4 本文结构与章节安排第15-16页
  1.5 本章小结第16-17页
第二章 双目立体视觉三维重建第17-41页
  2.1 摄像机模型及相关多视几何第18-24页
    2.1.1 摄像机模型第18-21页
    2.1.2 相关多视几何第21-24页
  2.2 立体标定第24-29页
    2.2.1 单个摄像机标定第24-26页
    2.2.2 双目立体标定第26-27页
    2.2.3 双目立体标定实验第27-29页
  2.3 双目立体矫正第29-32页
  2.4 双目立体匹配第32-38页
    2.4.1 双目视图预处理第32页
    2.4.2 双目匹配代价计算第32-33页
    2.4.3 双目匹配代价聚集第33-34页
    2.4.4 视差计算和优化第34-36页
    2.4.5 视差求精和修正第36页
    2.4.6 双目立体匹配实验第36-38页
  2.5 恢复场景深度和点云第38-40页
  2.6 本章小结第40-41页
第三章 KINECT室内场景三维建模第41-54页
  3.1 基于结构光技术的恢复深度第41-45页
  3.2 由KINECT深度图像到三维点云重建第45-47页
    3.2.1 Kinect点云重建方法第45页
    3.2.2 Kinect深度相机标定及点云重建实验第45-47页
  3.3 深度图像增强第47-50页
    3.3.1 单帧和连续的Kinect深度增强原理及技术第47-48页
    3.3.2 Kinect深度增强实验第48-50页
  3.4 三维模型配准融合第50-51页
  3.5 KINECT全局三维模型生成第51-53页
    3.5.1 水平集方法——截断的符号距离方程(TSDF)第51-52页
    3.5.2 多边形网格的曲面重建第52页
    3.5.3 Kinect单帧点云曲面重建实验第52-53页
  3.6 本章小结第53-54页
第四章 结合立体视觉的KINECT点云配准融合第54-86页
  4.1 传统点到点的ICP点云配准技术第55-62页
    4.1.1 基于SVD方法的ICP点云配准第55-58页
    4.1.2 ICP算法的变种第58-60页
    4.1.3 ICP算法直接配准点云实验第60-62页
  4.2 用纹理特征作初始配准的ICP配准技术第62-70页
    4.2.1 几种二维特征检测及描述算子第62-65页
    4.2.2 结合纹理特征点的初始配准第65-66页
    4.2.3 纹理特征初始配准的实验效果第66-70页
  4.3 基于几何特征的配准的ICP技术第70-73页
    4.3.1 快速点特征直方图(PFPH)第70-72页
    4.3.2 基于FPFH的RANSAC点云初始配准第72页
    4.3.3 基于均匀降采样点的FPFH特征初始配准实验第72-73页
  4.4 LM_ICP第73-75页
    4.4.1 LM方法最优化点到面形式配准问题第74-75页
    4.4.2 基于纹理特征点的LM_ICP点云配准实验第75页
  4.5 KINECT+STEREO输出点云深度修正第75-79页
  4.6 结合后KINECT+STEREO摄像机三维重建适用范围的增大第79-85页
  4.7 本章总结第85-86页
第五章 总结与展望第86-88页
  5.1 本文工作总结第86-87页
  5.2 不足之处与展望第87-88页
致谢与感言第88-89页
参考文献第89-94页
攻读硕士学位期间取得的成果第94-95页

本篇论文共95页,点击这进入下载页面
 
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