基于多源数据融合进行三维重建的研究

目录

摘要

1绪论

1．1研究背景和意义

1．2三维重建方法概述

1．3国内外研究现状

1．3．1基于RGB-D传感器的三维重建

1．3．2基于多传感器数据融合的三维重建

1．4本文的主要研究内容与组织架构

2研究基础与多传感器系统的标定

2．1设备介绍

2．1．1Kinect硬件结构

2．1．2IMU惯性传感器简介

2．2多源数据介绍

2．2．1图像数据获取

2．2．2点云数据介绍

2．2．3IMU数据及误差模型

2．3相机成像模型

2．3．1针孔相机模型

2．3．2相机坐标原理

2．4RGB-D相机的标定原理

2．5IMU的标定算法

2．6多传感器系统的标定实现

2．6．1相机的标定结果及分析

2．6．2IMU的标定结果及分析

2．6．3相机-IMU系统联合标定的实现

2．7本章小结

3基于优化位姿的ICP改进算法

3．1相机位姿估计

3．2ICP算法

3．2．1算法流程介绍

3．2．2基于ICP算法的位姿估计

3．3基于IMU的位姿估计

3．4基于多源数据融合的位姿解算

3．5本章小结

4三维重建技术路线的研究

4．1深度图像处理

4．1．1图像噪声来源

4．1．2去噪算法分析

4．2基于ICP算法的点云配准原理

4．2．1变换矩阵求解

4．2．2求解目标函数

4．2．3四元数求解方法

4．3点云融合

4．3．1TSDF点云融合

4．3．2光线投射(Ray casting)预测点云

4．4Marching Cubes曲面重建

4．5本章小结

5实验设计与实现

5．1系统开发及运行环境介绍

5．1．1软件环境介绍

5．1．2硬件平台配置及搭建

5．2系统开发设计

5．3位姿估计实验结果分析

5．4三维重建实验结果分析

5．5本章小结

6总结与展望

6．1工作总结

6．2工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及成果

致谢

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