增强现实环境下基于视觉的高精度目标跟踪技术研究

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增强现实技术是是一门新兴的技术,在医疗、军事、娱乐、教育、制造维修以及机器人导航等领域中具有广阔的应用前景。增强现实系统的目标是使用计算机产生的虚拟信息来增强用户对真实世界的视觉感知。跟踪注册技术是增强现实系统的关键技术,而基于视觉的跟踪注册技术一直是该领域的研究热点。计算机产生的3D模型、2D纹理、标签等虚拟信息必须精确地投影到由便携式摄像头捕获的视频流中。为了达到这个目的,我们必须精确定位当前视频帧对应的摄像机的姿态,然后确定虚拟物体在真实世界中的位置。目前,比较成熟的视觉跟踪注册技术是基于标志点的跟踪注册技术,即通过在真实场景中放置人工标志点来达到跟踪注册的目的。由于这种方法需要事先放置人工标志点,所以限制了其在复杂环境中的应用。所以开发一套能够适用于复杂环境的增强现实系统成为了当前的研究热点。本文研究了国外的研究现状,提出了一种基于图像自然特征的跟踪注册技术,并实现了一套适用于复杂环境的增强现实系统。本文算法分为两个阶段,离线处理阶段和在线处理阶段:(1)离线处理阶段:对目标场景进行图像采集,得到一系列参考图像。利用SURF算法提取参考图像特征,然后利用特征匹配技术得到图像匹配对,最后利用光束平差法对目标场景进行三维重建并求取参考图像对应的摄像机参数。(2)在线处理阶段:首先利用SURF算法提取当前帧的图像特征,利用提取的图像特征与参考图像进行匹配,并根据离线阶段构造的场景三维模型得到特征点2D到3D的对应关系,最后利用这些对应关系即可求取当前帧的摄像机参数并确定虚拟物体在真实场景中的位置。经过以上处理后,就可以实现基于自然特征点的增强现实系统。本文的最后对该算法进行了仿真,实验证明这种方法可以实现对摄像机的精确稳定跟踪。并且对视角变化、部分遮挡、模型缺失等具有一定的鲁棒性。
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