虛實配準技術(shù)是增強現(xiàn)實中的關(guān)鍵技術(shù)之一,其對增強系統(tǒng)的實時性、運行速度等起著重要作用。采用人工標志物方式進行識別,算法的計算量較小、注冊精度高、速度快。然而基于自然特征的場景識別與注冊,具有更加廣泛的應用,但是對實時性要求更高,傳統(tǒng)的技術(shù)很難達到要求,需要重點研究如何提高在自然場景中注冊的精度、加快注冊速度及提升魯棒性等問題。本文針對自然場景識別與注冊問題,提出基于遺傳算法的點云配準方法,對點云配準技術(shù)進行了改進,提高了配準的精確度和速度,并將該方法應用到增強系統(tǒng)中,對增強現(xiàn)實中顯示的模型進行檢測評估,其主要研究工作如下:（1）數(shù)據(jù)的采集與處理本文對采集到的點云數(shù)據(jù),利用KD樹對點云進行去噪,利用平面特征進行點云邊緣特征檢測,對點云數(shù)據(jù)進行簡化處理,對所需的模型數(shù)據(jù)進行建模。（2）特征點提取與匹配研究本文對SIFT、SURF、ORB各個算法原理進行闡述,并進行實驗分析,其中ORB具有更好的特征點提取與匹配的效果。為滿足AR系統(tǒng)的實時性要求,采用ORB來進行特征提取與匹配。（3）點云配準方法的改進本文利用遺傳算法及KD樹對點云配準方法進行改進,利用遺傳算法來進行全局迭代,迭代過程中通過交... 

【文章來源】：中南民族大學湖北省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖像金字塔示意圖

高斯金字塔圖像處理

拉普拉斯金字塔圖像處理

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3118642