1. 本选题研究的目的及意义
三维重建技术作为计算机视觉和图形学领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展，并在多个领域展现出广阔的应用前景，如虚拟现实、增强现实、逆向工程、文物保护、机器人导航等。
本选题以Kinect传感器为核心，深入研究基于Kinect的三维重建技术，旨在探索一种高效、低成本、易于实现的三维重建方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，三维重建技术发展迅速，涌现出许多优秀的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于Kinect的三维重建方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:
1.深入研究Kinect传感器的深度感知原理、彩色图像获取机制及其优缺点，为后续的三维重建工作奠定基础。
2.研究基于Kinect的深度图像和彩色图像配准方法，解决两者之间的视角差异问题，提高三维重建的精度。
3.研究基于Kinect的三维重建算法，包括点云数据处理、表面重建、纹理映射等关键技术，并针对Kinect的特点进行优化，提高算法的效率和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。
1.理论研究阶段：-深入研究Kinect传感器的深度感知原理和彩色图像获取机制，分析其优缺点和适用场景。
-调研国内外基于Kinect的三维重建技术现状，分析现有算法的优缺点，为本研究提供参考。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于Kinect的深度图像和彩色图像的高精度配准方法，有效解决两者之间的视角差异问题，提高三维重建的精度。
2.针对Kinect的特点，对现有的三维重建算法进行优化，提高算法的效率和鲁棒性，使其更适用于基于Kinect的三维重建应用。
3.开发基于Kinect的三维重建系统，并进行实验验证，对系统的性能和应用效果进行评估，为实际应用提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘云峰, 鲍连生, 陈贺新. 基于Kinect的深度图像修复算法研究综述[J]. 计算机科学, 2020, 47(10): 26-34.
2.张丽萍, 王宇, 王涛, 等. 基于Kinect的室内场景三维重建与点云精简[J]. 测绘科学, 2019, 44(11): 155-161.
3.赵晓宇, 李俊山, 谭啸, 等. 基于改进ICP算法的Kinect深度图像拼接方法[J]. 系统仿真学报, 2021, 33(12): 2493-2502.
