隨著計算機(jī)圖形學(xué),傳感器技術(shù),人機(jī)交互等技術(shù)學(xué)科的發(fā)展,混合現(xiàn)實技術(shù)日趨完善,逐漸從科幻電影走進(jìn)人們的日常生活。同時,通信技術(shù)的發(fā)展也表明人們對信息多樣性的需求不斷增加,混合現(xiàn)實技術(shù)就提供了這種可能。傳統(tǒng)視頻會議系統(tǒng)具有信息單一,交互手段缺乏,沉浸感不足等缺點,而基于混合現(xiàn)實技術(shù)的視頻會議系統(tǒng)具有獨特的形態(tài)和功能,能夠一定程度上彌補傳統(tǒng)視頻會議的不足,具有重要意義。論文主要圍繞著基于混合現(xiàn)實的遠(yuǎn)程視頻會議系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)進(jìn)行展開,對一個遠(yuǎn)程視頻會議系統(tǒng)的幾個組成模塊進(jìn)行探討,即信息的采集,數(shù)據(jù)的傳輸,顯示和交互三個部分。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)討論如何通過深度相機(jī)獲取人體三維數(shù)據(jù),進(jìn)而對人體進(jìn)行三維重建。對于基于混合現(xiàn)實的應(yīng)用而言,最大的特點就是給予用戶一個沉浸的三維場景,因此提供三維信息是應(yīng)用的基本功能。消費級深度相機(jī)可以以較高的速率獲取周圍的三維信息,本文從深度相機(jī)原理和結(jié)構(gòu)出發(fā),對深度相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定獲取相機(jī)內(nèi)外參,然后對獲取的深度圖進(jìn)行去噪和補洞處理,得到質(zhì)量較高的深度圖后基于小孔成像原理恢復(fù)出三維點云,進(jìn)一步通過針對有序點云的快速網(wǎng)格化算法,最終得到帶有紋理的人體三維網(wǎng)格模型...

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與章節(jié)組織結(jié)構(gòu)
第二章 一種人體三維重建的快速算法
    2.1 深度相機(jī)原理及數(shù)據(jù)處理
        2.1.1 相機(jī)成像模型
        2.1.2 相機(jī)標(biāo)定
        2.1.3 Kinect v2深度獲取原理
        2.1.4 三維數(shù)據(jù)的表示方法
    2.2 Kinect v2人體快速重建算法
        2.2.1 深度圖預(yù)處理
        2.2.2 Kinect v2三維點云獲取
        2.2.3 快速網(wǎng)格化算法
        2.2.4 Kinect v2相機(jī)標(biāo)定內(nèi)外參
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于傳統(tǒng)視頻編解碼技術(shù)的三維數(shù)據(jù)傳輸方法
    3.1 傳統(tǒng)視頻編解碼技術(shù)
    3.2 深度圖像的特點
    3.3 深度圖像序列使用傳統(tǒng)視頻編解碼技術(shù)的可行性分析
        3.3.1 評價標(biāo)準(zhǔn)
        3.3.2 單幅深度圖編解碼對比
        3.3.3 深度圖序列編解碼對比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 混合現(xiàn)實框架下的人機(jī)交互方式對比實驗
    4.1 設(shè)備介紹
        4.1.1 HTC VIVE手柄
        4.1.2 Leap Motion
    4.2 實驗方案設(shè)計
        4.2.1 實驗任務(wù)
        4.2.2 交互方式設(shè)計
        4.2.3 可用性測試評估
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于混合現(xiàn)實的視頻會議系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.1 基于混合現(xiàn)實的視頻會議系統(tǒng)需求分析
        5.1.1 功能需求分析
        5.1.2 性能需求分析
    5.2 基于混合現(xiàn)實的視頻會議系統(tǒng)框架
        5.2.1 系統(tǒng)框架和流程設(shè)計
        5.2.2 系統(tǒng)軟硬件方案設(shè)計
    5.3 軟件界面設(shè)計
        5.3.1 二維界面
        5.3.2 三維工作界面
    5.4 數(shù)據(jù)層功能分析與實現(xiàn)
        5.4.2 Kinect v2數(shù)據(jù)獲取
        5.4.3 Kinect v2數(shù)據(jù)整合
    5.5 網(wǎng)絡(luò)層功能分析與實現(xiàn)
    5.6 業(yè)務(wù)層功能分析與實現(xiàn)
        5.6.1 人體三維重建部分
        5.6.2 人機(jī)交互部分
    5.7 表示層功能分析與實現(xiàn)
    5.8 系統(tǒng)測試與分析
    5.9 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 下一步工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號：3873531