增強現(xiàn)實中多視圖幾何問題的研究.pdf

1、計算機視覺中的多視圖幾何技術(shù)構(gòu)建了一套完整、成熟的從不同視點觀察物體表面的理論。該理論囊括了許多幾何知識，尤其是多幅視圖之間存在的復(fù)雜而又美妙的幾何關(guān)系已成為計算機理解客觀世界的重要途徑之一。本論文針對該技術(shù)在增強現(xiàn)實中的需求開展研究工作，取得的研究成果包括： (1)提出了基于數(shù)據(jù)不確定性的約束求解模型：數(shù)據(jù)是客觀實體信息的載體，由于采樣的不精確性，使得它包含了不確定性。在大多數(shù)視覺幾何約束求解方法中，都忽略或簡化了它對精度的影

2、響。本文從數(shù)據(jù)不確定性出發(fā)，分析出圖像不確定性的因素，提出了一個基于數(shù)據(jù)不確定性的約束求解模型(DUCRM)。該模型推導(dǎo)出4種不同層次的二維數(shù)據(jù)不確定性，并定義了圖像不確定性的表達及其幾何含義；通過迭代求解時不確定性的非線性擴散結(jié)果，DUCRM對觀測向量進行了逐步求精，并提高了求解精度。 (2)提出了改進的平面單應(yīng)約束與對極幾何約束的求解算法：針對低分辨率圖像的興趣點檢測難、匹配精度低的問題，本文采用基于Harris角點檢測與高

3、階曲線內(nèi)部約束的混合算子來提高檢測與匹配的精度，并結(jié)合DUCRM模型提高平面單應(yīng)約束的求解精度。對極幾何約束的線性求解方法對噪聲敏感、精度較低；而非線性方法雖然精度高，但計算量大；另外，通用DUCRM模型求解時的奇異矩陣容易導(dǎo)致數(shù)值不穩(wěn)定。針對這些問題，本文提出了一種常數(shù)項消除的方法避免了奇異矩陣，該方法根據(jù)觀測向量的權(quán)值中心推導(dǎo)出待求參數(shù)矢量的最后一個元素與前8個元素的關(guān)系，從而分離出最后一個元素。實驗結(jié)果表明，結(jié)合擴展DUCRM模型

4、，該方法能較大地提高求解精度。 (3)提出了一種視頻增強現(xiàn)實中虛實物體遮擋處理的加速算法：虛實物體之間正確、快速、魯棒的遮擋處理一直是增強現(xiàn)實的難點之一?；谏疃葓D求解方法的關(guān)鍵是如何快速地求出真實物體的深度，本文針對普通PC機提出了一種深度近似的快速方法：先用全局與局部高斯核對前景物體進行提??；接著用提取的物體輪廓線上的點進行立體匹配，立體匹配采用對極幾何約束縮小搜索范圍；再用三角法將匹配結(jié)果反投到空間中，并求出深度均值作為前

5、景物體的深度值；最后根據(jù)深度圖以及物體的重疊區(qū)域進行遮擋處理。該方法具有速度快、精度高的優(yōu)點。 (4)提出了一種基于反光球的快速真實光照檢測與陰影繪制方法：針對雙向反射分布函數(shù)、基于圖像的重光照等方法恢復(fù)真實光源計算量大，且必須已知部分場景幾何的問題，本文提出一種基于反光球的快速方法：假設(shè)真實光源離散地分布在半空間中，根據(jù)光源在反光球上的分布情況，可以快速地估計出真實光源的位置和方向。本文將該方法應(yīng)用于開發(fā)的視頻增強現(xiàn)實原型系統(tǒng)