基于平面特征點的增強(qiáng)現(xiàn)實注冊算法研究.pdf

1、增強(qiáng)現(xiàn)實(Augmented Reality)是在虛擬現(xiàn)實基礎(chǔ)上發(fā)展延伸而來的一門新技術(shù)，近年來已經(jīng)成為研究的熱點。增強(qiáng)現(xiàn)實首先利用計算機(jī)生成特定的虛擬信息，然后通過三維注冊技術(shù)將虛擬信息準(zhǔn)確地加入真實場景視頻中。這樣人們通過增強(qiáng)顯示設(shè)備看到的是一個虛實融合的“世界”。新增的虛擬信息可以加深人們對周圍世界的認(rèn)知。
　　在基于視覺的增強(qiáng)現(xiàn)實領(lǐng)域，三維注冊方式可分為基于標(biāo)識物與基于特征點兩類?；跇?biāo)識物三維注冊技術(shù)（如ARToolKi

2、t）較為成熟，但其局限性也很明顯。基于特征點的三維注冊技術(shù)是目前增強(qiáng)現(xiàn)實領(lǐng)域發(fā)展的新方向。本文主要工作是對基于平面特征點的三維注冊算法進(jìn)行研究，目的是提高三維注冊的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和魯棒性，對基于標(biāo)識物的增強(qiáng)現(xiàn)實系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。這主要涉及平面特征點的提取、匹配和跟蹤三個內(nèi)容。
　　本文首先介紹了三維注冊技術(shù)所涉及的坐標(biāo)系統(tǒng)，并在其基礎(chǔ)上，對三維注冊技術(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、實系統(tǒng)對實時性的需求，本文提出了一種改進(jìn)的SURF特征點提取算法，其結(jié)合了AGAST算法和SURF算法的優(yōu)點。實驗證明該算法能夠滿足增強(qiáng)現(xiàn)實系統(tǒng)實時性等基本需求，同時可以提取數(shù)量較多的平面特征點。此外，為了加速特征點的匹配速度，本文采用了基于kd-tree的特征點匹配算法。
　　接著通過對平面特征點跟蹤問題的研究，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目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在目標(biāo)跟蹤階段，該算法只對視頻場

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