基于Kinect深度图像的三维重建技术研究

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基于Kinect深度图像的三维重建技术研究

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基于Kinect深度图像的三维重建技术研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-11页
第1章引言	第11-17页
· 研究背景与意义	第11-12页
· 三维重建技术研究现状	第12-14页
· 国外研究现状	第13-14页
· 国内研究现状	第14页
· 本文的主要内容与章节安排	第14-17页
第2章 Kinect深度传感器介绍	第17-23页
· Kinect设备简介	第17页
· Kinect设备结构	第17-18页
· Kinect深度传感器原理	第18-19页
· 深度图像	第19-20页
· Kinect深度传感器应用	第20-22页
· Kinect传感器应用分类	第20-21页
· Kinect传感器应用实例	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章三维重建技术介绍	第23-33页
· 基础知识介绍	第23-30页
· 点云数据	第23页
· 坐标系概念	第23-25页
· 针孔相机模型	第25-26页
· 坐标变换与坐标系变换	第26-30页
· 三维重建过程	第30-32页
· 深度图像获取	第30-31页
· 深度图像预处理	第31页
· 点云计算	第31页
· 点云配准及融合	第31页
· 生成表面	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
第4章深度图像预处理	第33-55页
· 影响深度图像质量的因素分析	第33-37页
· 传感器因素	第33-34页
· 被测物体因素	第34-36页
· 测量环境因素	第36-37页
· 经典滤波算法	第37-44页
· 均值滤波	第37-39页
· 中值滤波	第39-41页
· 双边滤波	第41-44页
· 基于时间连续性与颜色一致性约束的深度图像修复算法	第44-49页
· 基于时间连续性的深度图像稳定算法	第45-47页
· 基于颜色一致性的深度图像空洞填充算法	第47-49页
· 深度图像的中值滤波	第49页
· 仿真实验	第49-53页
· 多场景下的深度图像增强实验	第50-51页
· 对比实验	第51-53页
· 本章小结	第53-55页
第5章点云配准	第55-75页
· 点云配准技术简介	第55-57页
· 点云配准相关原理	第57-62页
· 迭代最近点(ICP)算法	第57-58页
· 变换参数求解	第58-60页
· 最邻近搜索与K-D树	第60-62页
· 基于深度图像的点云配准算法	第62-66页
· SIFT算法特征点检测	第63-65页
· SURF算法特征点检测	第65-66页
· 仿真实验	第66-73页
· 实验开发与运行环境	第67页
· 深度数据转换为点云数据	第67-69页
· 点云滤波	第69-70页
· 特征点检测	第70-72页
· 点云配准	第72-73页
· 本章小结	第73-75页
第6章总结	第75-77页
· 全文总结	第75页
· 工作展望	第75-77页
参考文献	第77-81页
致谢	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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