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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,点击这进入下载页面
 
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