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基于深度圖像的三維重建技術(shù)研究及應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-12-11 08:28
  三維重建是利用多個二維圖像或深度照相機等儀器設(shè)備,來確定物體的空間位置信息及立體幾何形狀。由于其實用性強,可以精確還原真實場景或物體等特點,被廣泛應(yīng)用在醫(yī)療,文物修復(fù),國防等多個領(lǐng)域中。但是目前,三維重建仍存在著獲取物體的三維信息過程繁瑣,精度不夠等缺點,不能滿足當(dāng)代人們對三維信息與三維模型的大量需求。因此,如何簡單、方便的獲取高精度的物體或場景的三維信息,并高效地重建出可還原物體或場景真實效果的三維模型已成為計算機視覺技術(shù)中的一個熱點研究方向。而隨著計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展以及硬件設(shè)備的不斷完善,大量的深度傳感設(shè)備出現(xiàn)在大眾的眼前,如微軟的Kinect、華碩的Xtion PRO等,為三維重建的研究開辟了一條新的道路。本文采用Kinect深度傳感器,針對深度圖像的三維重建技術(shù)展開研究,并應(yīng)用于自動化設(shè)備建模中。本文針對三維重建中的多個關(guān)鍵技術(shù)展開研究,具體內(nèi)容如下:首先,獲取被重建對象的深度圖像。利用Kinect深度傳感器對被重建物體進行掃描,獲取被重建物體的深度信息,將二維的深度圖像轉(zhuǎn)化成三維的點云數(shù)據(jù),從而獲取重建對象表面的三維點云信息。其次,改進自適應(yīng)人工螢火蟲-粒子群算法。該算... 

【文章來源】:東北石油大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度圖像的三維重建技術(shù)研究及應(yīng)用


飛行時間法原理

示意圖,模型重建,示意圖,距離函數(shù)


圖 1.2 KinectFusion 模型重建示意圖33]采用 Kinect 建立了一個幾何一致三維模型的系統(tǒng),該平滑含噪聲的深度圖,采用全局 ICP 配準方法實現(xiàn)精確和號距離函數(shù)的標(biāo)準流程來構(gòu)建感興趣目標(biāo)的完整三維模]等人利用 Kinect 設(shè)備,對人體進行三維數(shù)據(jù)測量,完整

外觀圖


Kinect外觀圖

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于多旋翼單鏡頭無人機的城市實景三維重建及精度評估[J]. 陳大凱,陳竹安,方偉,劉玉湖.  北京測繪. 2018(02)
[2]改進的基于FPFH特征配準點云的方法[J]. 馬大賀,劉國柱.  計算機與現(xiàn)代化. 2017(11)
[3]基于動態(tài)自適應(yīng)螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 郗君甫.  邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2017(05)
[4]基于logistic映射的自適應(yīng)變尺度混沌粒子群算法[J]. 曾艷陽,馮云霞,趙文濤.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(10)
[5]基于相對坐標(biāo)ICP的室內(nèi)場景三維重建算法[J]. 李策,盧冰,肖利梅,陳曉雷.  蘭州理工大學(xué)學(xué)報. 2017(03)
[6]新型混沌粒子群混合優(yōu)化算法[J]. 劉軍梅.  軟件導(dǎo)刊. 2017(02)
[7]結(jié)合Procrustes分析法和ICP算法的PICP配準算法[J]. 楊玲,譙舟三,陳玲玲,楊智鵬.  計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點云配準方法[J]. 舒程珣,何云濤,孫慶科.  激光與光電子學(xué)進展. 2017(03)
[9]基于Kinect的幀間配準改進ICP算法[J]. 李永鋒,張國良,徐君,姚二亮.  電光與控制. 2016(02)
[10]應(yīng)用改進ICP算法的點云配準[J]. 楊小青,楊秋翔,楊劍,鄭曉璐.  計算機工程與設(shè)計. 2015(09)

碩士論文
[1]基于螢火蟲LQG控制算法的半主動懸架研究[D]. 吳旺生.安徽工程大學(xué) 2017
[2]基于SFM的建筑物三維重建技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 王楠.東北石油大學(xué) 2017
[3]航空發(fā)動機葉片三維重建與評估技術(shù)研究[D]. 趙偉.中國民用航空飛行學(xué)院 2017
[4]基于深度攝像和ARM的AGV避障技術(shù)研究[D]. 夏大強.杭州電子科技大學(xué) 2017
[5]基于Delaunay生長法的三維點云曲面建模研究[D]. 朱化紅.成都理工大學(xué) 2016
[6]基于Kinect室內(nèi)場景重建的研究[D]. 陳陸義.南華大學(xué) 2016
[7]基于TOF攝相機的三維點云地圖構(gòu)建研究[D]. 陳超.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[8]基于Kinect的三維重建[D]. 范哲.西安電子科技大學(xué) 2013
[9]基于GPU和能量函數(shù)的醫(yī)學(xué)三維重建的研究[D]. 劉會超.燕山大學(xué) 2012
[10]基于雙目立體視覺的三維重建研究[D]. 楊明.武漢工程大學(xué) 2012



本文編號:3534345

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