增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)是在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展出的研究分支,能夠?qū)⑻摂M的三維物體疊加到現(xiàn)實(shí)世界的標(biāo)記物上,近年來(lái)已經(jīng)在游戲、醫(yī)療、文化、教育等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而除了視覺(jué)效果,為增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)的真實(shí)感、拓展應(yīng)用范圍,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與其它提供聽(tīng)覺(jué)與觸覺(jué)效果、與真實(shí)世界交互等硬件模塊的結(jié)合也亟待研究。本文基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)和圖像分類(lèi)技術(shù)搭建了一款機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了智能眼鏡、服務(wù)器和硬件模塊的聯(lián)動(dòng)機(jī)制,并將該機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行了應(yīng)用場(chǎng)景仿真,論證了該機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的工程實(shí)踐意義。本文的內(nèi)容和貢獻(xiàn)主要有如下四點(diǎn):首先,論文介紹了這種新型的基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),描述了主要模塊智能眼鏡、服務(wù)器以及多個(gè)單片機(jī)控制的執(zhí)行單元的功能和實(shí)現(xiàn)原理,通過(guò)一個(gè)具體的流程實(shí)例,展示了系統(tǒng)基于TCP/IP協(xié)議,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與其它硬件模塊協(xié)同操作的過(guò)程。同時(shí)指出系統(tǒng)的控制核心部分是機(jī)器視覺(jué)模塊,圖像分類(lèi)的結(jié)果也決定了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)顯示內(nèi)容和執(zhí)行單元的輸出結(jié)果。其次,本文對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)中視覺(jué)部分的傳統(tǒng)特征點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行了比較。通過(guò)疊加圖像高斯金字塔解決了ORB特征描述子不具有尺度不變性的缺點(diǎn),實(shí)驗(yàn)論證,與SIFT、SURF和原生OR... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)
2 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及AR虛擬場(chǎng)景仿真
    2.1 系統(tǒng)概述
    2.2 智能眼鏡模塊
    2.3 執(zhí)行單元硬件模塊
    2.4 基于TCP/IP協(xié)議的協(xié)同操作實(shí)例
    2.5 本章小結(jié)
3 特征點(diǎn)檢測(cè)算法
    3.1 特征點(diǎn)檢測(cè)概覽
    3.2 特征點(diǎn)檢測(cè)算法
        3.2.1 SIFT算法
        3.2.2 SURF算法
        3.2.3 ORB算法
    3.3 算法比較試驗(yàn)
        3.3.1 單張圖像特征點(diǎn)檢測(cè)
        3.3.2 特征點(diǎn)匹配實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
4 三維注冊(cè)技術(shù)
    4.1 三維注冊(cè)理論
        4.1.1 真實(shí)世界坐標(biāo)體系
        4.1.2 虛擬世界坐標(biāo)體系
    4.2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)概述
        4.2.2 內(nèi)參矩陣和外參矩陣的求解
        4.2.3 虛擬物體的渲染
    4.3 本章小結(jié)
5 圖像分類(lèi)技術(shù)及AR場(chǎng)景應(yīng)用仿真
    5.1 圖像分類(lèi)算法比較實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 圖像分類(lèi)技術(shù)
        5.1.2 基于傳統(tǒng)方法的圖像分類(lèi)
        5.1.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)
    5.2 AR場(chǎng)景應(yīng)用仿真
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄
    A.作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表或錄用的論文和專(zhuān)利目錄
    B.學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)綜述[J]. 侯穎,許威威.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2017(02)
[2]圖像物體分類(lèi)與檢測(cè)算法綜述[J]. 黃凱奇,任偉強(qiáng),譚鐵牛.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(06)
[3]基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的圓明園現(xiàn)場(chǎng)數(shù)字重建[J]. 王涌天,鄭偉,劉越,常軍,黃天智,王立峰,苗春.  科技導(dǎo)報(bào). 2006(03)

博士論文
[1]基于RGB-D攝像機(jī)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李佳寧.浙江大學(xué) 2017
[2]復(fù)雜場(chǎng)景下目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 向濤.電子科技大學(xué) 2016
[3]基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究[D]. 丁南南.中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所） 2012

碩士論文
[1]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)在文物數(shù)字修復(fù)中的應(yīng)用研究[D]. 關(guān)馨.吉林大學(xué) 2018
[2]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤算法及其應(yīng)用研究[D]. 王蒙蒙.浙江大學(xué) 2018
[3]基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的三維注冊(cè)技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉運(yùn)強(qiáng).華東師范大學(xué) 2017
[4]基于Android平臺(tái)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤注冊(cè)技術(shù)研究[D]. 魏遙.西北大學(xué) 2016
[5]基于Android的實(shí)時(shí)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的技術(shù)研究[D]. 楊超杰.杭州電子科技大學(xué) 2016
[6]基于Kinect增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的虛實(shí)注冊(cè)與遮擋技術(shù)研究[D]. 易柳.華中科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3628883