基于深度相机的物体模型重建方法研究

第1章 绪 论

1.1 课题研究的目的和意义

1.2 三维重建研究现状

1.2.1 RGBD重建研究现状

1.2.2 特定场景模型重建研究现状

1.2.3 研究现状简析

1.3 本文研究内容

第2章 三维重建系统搭建

2.1 引言

2.2.1 硬件的选取

2.2.2 深度相机的标定

2.3 软件平台的搭建

2.4 本章小结

第3章 相机运动位姿估计与分析

3.1 引言

3.2 位姿解算算法

3.2.1 ICP算法

3.2.2 PnP算法

3.3.1 基于ORB特征的位姿估计策略

3.3.2 基于Apriltag特征的位姿估计策略

3.3.3 基于棋盘格特征的位姿估计策略

3.3.4 方案对比

3.4 相机运动状态分析

3.4.1 参考坐标系和3D参考点的确定

3.4.2 选帧

3.5 本章小结

第4章 基于Voxel Hash的点云融合与重建算法研究

4.1 引言

4.2 基于YoloV2算法的目标检测

4.3 点云融合策略

4.3.1 基于TSDF的点云融合

4.3.2 基于固定场景空间的点云融合方案

4.3.3 基于Voxel Hash结构的点云融合方案

4.4 网格模型生成

4.5 实验验证

4.6 本章小结

第5章 网格模型精细化处理设计

5.1 引言

5.2 背景分离

5.2.1 分离模型底面

5.2.2 基于BFS的漂浮点清除

5.3 平滑处理

5.4 泊松重构

5.5 实验验证

5.6 本章小结

结论

参考文献

附录A 重建的物体模型

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

声明

致谢