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基于Kinect深度传感器的三维重建技术研究

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基于Kinect深度传感器的三维重建技术研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-19页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 三维重建技术简介第10-15页
    · 被动式三维重建技术第10-12页
    · 主动式三维重建技术第12-15页
  · 研究现状第15-17页
    · 三维重建研究现状第15-16页
    · 基于深度传感器的三维重建现状第16-17页
  · 本文的主要内容和结构安排第17-19页
第2章 三维重建技术概述第19-31页
  · 相关概念第19-23页
  · 三维重建流程第23-28页
    · 深度图像的获取第24页
    · 预处理第24页
    · 点云计算第24-25页
    · 点云配准第25-26页
    · 数据融合第26-27页
    · 表面生成第27-28页
  · 性能优化第28-30页
  · 本章小结第30-31页
第3章 Kinect深度传感器概述第31-39页
  · 硬件结构第31-32页
  · 测距原理第32-33页
  · 数学模型第33-35页
  · 实际应用第35-38页
  · 本章小结第38-39页
第4章 深度图像的去噪与增强第39-51页
  · 深度图像增强研究现状第39-40页
  · 改进的图像增强算法第40-46页
    · 深度图像与彩色图像的校正第41-43页
    · 多帧均值滤波第43页
    · 彩色图像引导的各向异性扩散算法第43-45页
    · 改进的自适应中值滤波算法第45-46页
  · 实验结果与分析第46-49页
    · 实验一第47-48页
    · 实验二第48-49页
  · 本章小结第49-51页
第5章 点云配准与表面重构第51-67页
  · 点云配准第51-52页
  · 改进的ICP算法第52-55页
    · 盒子结构第52-53页
    · 改进的ICP算法第53-55页
  · 表面重构第55-58页
    · 确定初始三角形第56-57页
    · 扩展新的三角形第57-58页
  · 本文算法的整体流程第58-61页
  · 实验结果与分析第61-66页
  · 本章小结第66-67页
第6章 总结与展望第67-69页
  · 全文总结第67-68页
  · 展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75-77页
攻读学位期间研究成果第77页

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