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真实场景三维几何建模与快速重建技术研究

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真实场景三维几何建模与快速重建技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
1 绪论第9-13页
  1.1 研究背景和意义第9-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 本文研究主要内容第12-13页
2 点云数据的获取与预处理第13-27页
  2.1 Kinect传感器第13-17页
    2.1.1 Kinect传感器的结构和工作原理第13-15页
    2.1.2 PCL简介第15页
    2.1.3 PCL的系统架构第15-16页
    2.1.4 OpenNI体感框架第16-17页
  2.2 深度数据的获取与坐标转换第17-23页
    2.2.1 RGB-D数据的获取第18-19页
    2.2.2 摄像机成像模型第19-21页
    2.2.3 深度数据的坐标转换第21-22页
    2.2.4 PCD点云介绍第22-23页
  2.3 点云数据的预处理第23-26页
    2.3.1 点云数据去噪第24-26页
    2.3.2 点云数据的精简第26页
  2.4 本章小结第26-27页
3 点云数据的配准第27-43页
  3.1 配准相关知识介绍第27-30页
    3.1.1 变换矩阵第27-28页
    3.1.2 控制点数量第28-29页
    3.1.3 变换矩阵求解第29页
    3.1.4 目标函数第29-30页
  3.2 基于采样一致性算法的初始配准第30-35页
    3.2.1 点云表面的特征提取第31-34页
    3.2.2 采样一致性算法配准原理第34页
    3.2.3 实验结果及分析第34-35页
  3.3 基于改进ICP算法的精确配准第35-40页
    3.3.1 ICP算法介绍第35-37页
    3.3.2 改进的ICP算法第37-39页
    3.3.3 配准算法实验分析第39-40页
  3.4 多帧点云数据的配准第40-41页
  3.5 本章小结第41-43页
4 三维场景表面模型的重建第43-51页
  4.1 点云数据的融合第43-44页
  4.2 基于光线投射法的模型表面点云渲染第44-45页
  4.3 生成表面第45-46页
  4.4 纹理映射第46-48页
  4.5 GPU并行计算第48-49页
  4.6 本章小结第49-51页
5 实验结果及分析第51-59页
  5.1 实验的软硬件平台第51-52页
    5.1.1 实验硬件环境第51页
    5.1.2 实验软件平台第51-52页
  5.2 场景重建流程第52-55页
    5.2.1 系统实现第52-54页
    5.2.2 流程设计第54-55页
  5.3 实验结果及误差分析第55-58页
    5.3.1 实验结果第55-57页
    5.3.2 实验误差分析第57-58页
  5.4 本章小结第58-59页
6 总结与展望第59-61页
  6.1 总结第59页
  6.2 展望第59-61页
参考文献第61-67页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第67-69页
致谢第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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