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基于自学习的深度数据恢复
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基于自学习的深度数据恢复
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-9页
1 绪论
第9-15页
1.1 研究背景
第9-11页
1.2 国内外研究现状
第11-12页
1.3 创新点
第12-13页
1.4 主要研究内容
第13-14页
1.5 小结
第14-15页
2 深度成像技术
第15-25页
2.1 深度成像技术发展现状
第15-19页
2.1.1 结构光技术
第16-17页
2.1.2 激光雷达测距
第17-18页
2.1.3 莫尔条纹技术
第18页
2.1.4 坐标测量机技术
第18页
2.1.5 立体视觉技术
第18-19页
2.2 Kinect简介
第19-24页
2.2.1 研究现状
第20页
2.2.2 Kinect硬件配置
第20-21页
2.2.3 Kinect的工作原理
第21-22页
2.2.4 深度数据缺失的原因
第22-23页
2.2.5 运行环境
第23-24页
2.3 小结
第24-25页
3 Kinect彩色图像与深度图像的配准
第25-30页
3.1 研究现状
第25-26页
3.2 校准方法
第26-27页
3.3 校准过程
第27-29页
3.4 小结
第29-30页
4 自我学习的回归算法
第30-41页
4.1 深度场景的粗略估计
第30-33页
4.1.1 研究背景
第30-31页
4.1.2 算法描述
第31页
4.1.3 马尔可夫随机场模型
第31-32页
4.1.4 空间平面参数化
第32-33页
4.2 自我学习式的回归算法
第33-40页
4.2.1 自我学习算法
第35-37页
4.2.2 随机森林回归
第37-38页
4.2.3 自我学习的回归模型
第38-40页
4.3 小结
第40-41页
5 深度数据恢复实验
第41-54页
5.1 获取被测场景的粗略估计
第41-42页
5.2 实验使用的数据集
第42-44页
5.3 实验结果
第44-52页
5.4 三维点云显示
第52-53页
5.5 小结
第53-54页
6 总结与展望
第54-55页
参考文献
第55-58页
致谢
第58-59页
个人简历
第59页
本篇论文共
59
页,
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。
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