基于平面特征點(diǎn)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)注冊(cè)算法研究.pdf

1、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality)是在虛擬現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)上發(fā)展延伸而來(lái)的一門新技術(shù)，近年來(lái)已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)首先利用計(jì)算機(jī)生成特定的虛擬信息，然后通過三維注冊(cè)技術(shù)將虛擬信息準(zhǔn)確地加入真實(shí)場(chǎng)景視頻中。這樣人們通過增強(qiáng)顯示設(shè)備看到的是一個(gè)虛實(shí)融合的“世界”。新增的虛擬信息可以加深人們對(duì)周圍世界的認(rèn)知。
　　在基于視覺的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，三維注冊(cè)方式可分為基于標(biāo)識(shí)物與基于特征點(diǎn)兩類。基于標(biāo)識(shí)物三維注冊(cè)技術(shù)（如ARToolKi

2、t）較為成熟，但其局限性也很明顯。基于特征點(diǎn)的三維注冊(cè)技術(shù)是目前增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域發(fā)展的新方向。本文主要工作是對(duì)基于平面特征點(diǎn)的三維注冊(cè)算法進(jìn)行研究，目的是提高三維注冊(cè)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和魯棒性，對(duì)基于標(biāo)識(shí)物的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。這主要涉及平面特征點(diǎn)的提取、匹配和跟蹤三個(gè)內(nèi)容。
　　本文首先介紹了三維注冊(cè)技術(shù)所涉及的坐標(biāo)系統(tǒng)，并在其基礎(chǔ)上，對(duì)三維注冊(cè)技術(shù)的原理進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。然后本文對(duì)平面圖像特征提取算法進(jìn)行了研究，為了滿足增強(qiáng)現(xiàn)

3、實(shí)系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的需求，本文提出了一種改進(jìn)的SURF特征點(diǎn)提取算法，其結(jié)合了AGAST算法和SURF算法的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠滿足增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性等基本需求，同時(shí)可以提取數(shù)量較多的平面特征點(diǎn)。此外，為了加速特征點(diǎn)的匹配速度，本文采用了基于kd-tree的特征點(diǎn)匹配算法。
　　接著通過對(duì)平面特征點(diǎn)跟蹤問題的研究，提出了一種基于Lucas-Kanade光流算法的自適應(yīng)局部圖像跟蹤算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在目標(biāo)跟蹤階段，該算法只對(duì)視頻場(chǎng)

4、景中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征點(diǎn)提取，并能實(shí)時(shí)調(diào)整跟蹤窗口的大小。當(dāng)跟蹤到的特征點(diǎn)小于一定數(shù)目時(shí)，該跟蹤算法會(huì)在目標(biāo)區(qū)域重新提取特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，盡量避免跟蹤失敗而返回到計(jì)算量較大的跟蹤初始化階段，實(shí)驗(yàn)證明該跟蹤算法能夠有效的對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
　　最后，在上述研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)ARToolKit進(jìn)行二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了一套基于平面特征點(diǎn)跟蹤的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。并給出了系統(tǒng)的整體框架圖、工作流程圖。通過實(shí)驗(yàn)證明本文實(shí)現(xiàn)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)能夠在各種比較復(fù)