【摘 要】
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增强现实作为计算机图形学中的热门研究领域,经过长期的研究与发展,已经形成了一套比较完备的理论体系。随着近些年摄像头、屏幕技术的发展以及硬件计算能力的突飞猛进,增强
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增强现实作为计算机图形学中的热门研究领域,经过长期的研究与发展,已经形成了一套比较完备的理论体系。随着近些年摄像头、屏幕技术的发展以及硬件计算能力的突飞猛进,增强现实技术有了落地的基础,被应用到医疗、教育、军事等多个领域,对人类的生活产生了巨大的影响。作为目前增强现实领域的研究热点之一,无标识增强现实是通过识别和跟踪场景中的特征点信息,将计算机产生的虚拟信息与真实场景保持精确的对准关系。而场景识别与跟踪注册又是其中需要重点研究的两个问题。本文在前人基础上开展进一步研究,主要研究工作如下:针对基于高斯尺度空间的场景识别算法容易造成边界模糊和细节丢失,导致识别精度较低的问题,提出了一种基于非线性尺度空间的自适应快速场景识别算法。该算法首先构建非线性尺度空间,解决尺度不变性问题,并根据不同图像自适应选取尺度空间组数,保证边缘细节;然后在尺度空间内提取FAST特征点并采用BRIEF描述符进行特征点描述,提高特征点检测速度;最后通过特征匹配和目标查找实现场景识别。实验结果表明,该算法在视点、缩放旋转和JPEG压缩变换下有较强的鲁棒性;在实现快速场景识别的同时,也达到了较高的识别精度。针对传统跟踪注册算法无法适应不同场景特性,导致跟踪精度低、注册效果不稳定的问题,提出了一种基于自适应参数和姿态置信度的跟踪注册算法。该算法首先改进ORB算法特征描述符的匹配方法,使用二进制字符串描述图像特征点后,根据不同场景的图像特性对描述符匹配距离阈值进行自适应调整,以便得到合理的匹配点对数量;在摄像机姿态估计阶段,通过量化姿态矩阵置信度对摄像机注册矩阵进行准确度判断,避免使用准确度低的注册矩阵进行三维注册。实验结果表明,该算法有效提高了跟踪注册的精度并对视点变化、照度变化、旋转缩放都具有较强的鲁棒性。
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