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增强现实技术通过电脑技术将虚拟信息应用到真实环境,使真实环境和虚拟物体实时地叠加在同一个画面或空间。裸眼三维增强现实致力于为用户提供一种自由立体显示的虚实融合画面,在现实世界和虚拟世界架起沟通的桥梁,使用户体验充满创造感的虚实互动效果。相机追踪、图像特征提取与匹配以及虚拟视点图像绘制等技术等是裸眼三维增强现实中的关键技术。自然三维电视系统通过双目相机立体拍摄自然场景并提取深度信息,经编码、传输和解码后通过多视点重建模块绘制出多路虚拟视点图像,为用户左右眼提供立体图像对以实现裸眼三维视觉享受。本文致力于在自然三维电视实验平台上实现多视点自由立体显示的三维增强现实功能,首先借鉴SLAM (Simultaneous localization and mapping)技术搭建增强现实实验平台,再重点研究其中的特征提取与匹配算法并提出一种基于Sobel边缘的快速SIFT (Scale-invariant feature transform)算法,最后针对多视点重建模块虚拟视点图像绘制过程中深度图边缘不准确的问题提出优化方法。取得的成果包括以下三个方面：搭建增强现实实验平台。该实验平台借鉴机器人研究领域的SLAM技术,能实时构建场景地图并计算相机位姿参数。研究特征提取与匹配技术并提出基于Sobel边缘的快速SIFT算法。本文首先调研特征提取与匹配算法的现状。针对SIFT算法存在的冗余度高、速度慢等缺点,采用Sobel算法提取图像边缘集并产生相应的边缘集图像尺度空间,在该尺度空间的约束下检测极值点。实验结果表明,本文提出的算法能在很大程度上减少特征点的冗余度,提高算法速度同时保证较高的匹配率。随着Sobel边缘检测阈值的增大,特征点数量减少,运行时间减少,匹配率上升。针对立体匹配深度图不精确导致视点合成质量降低的问题,本文引入抠图算法配准深度图与彩色图边缘,提高虚拟视点图像的质量。针对抠图技术只能区分全局前景和背景的缺点,提出一种局部化的抠图算法,以解决复杂场景下多深度层次的区分和边缘配准问题。实验结果显示,配准后的深度图边缘有明显收缩,虚拟视点图像边缘比配准前有明显改进。局部抠图算法能把一些全局抠图算法不能区分的边缘像素区分开来,使虚拟视点图像质量得到进一步提升。