本文關(guān)鍵詞：增強現(xiàn)實技術(shù)在古遺址復原中的應(yīng)用研究

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【摘要】：我國擁有著豐富的文化遺產(chǎn)資源,這些寶貴的歷史遺產(chǎn)隨著時代的變遷、自然的侵蝕以及一些人為因素遭到了嚴重的破損或已經(jīng)不復存在,因此遺址的保護與開發(fā)受到人們的高度重視。在這個計算機普及的時代,人們利用基于計算機視覺的技術(shù)來對這些遺址進行保護。近年來,增強現(xiàn)實技術(shù)是計算機領(lǐng)域中的研究熱點,因此研究者把增強現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用在遺址的保護中,使人們更直觀的了解這些遺址的歷史意義。本文中,利用基于場景平面跟蹤原理對西安未央宮一處遺址實現(xiàn)復原,采用Harris-SIFT結(jié)合算法與RANSAC算法來計算單應(yīng)性,確定位姿。利用增強現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)多角度虛實融合的增強現(xiàn)實系統(tǒng)。主要包含以下內(nèi)容：1.本文分析了傳統(tǒng)的攝像機標定算法并進行推導,針對攝像機通常有畸變的情況,研究了基于平面直線求取攝像機的畸變系數(shù),通過實驗分析,論證了該方法的有效性。2.本文采用了Harris-SIFT結(jié)合的算法對平面區(qū)域進行興趣點檢測、匹配,并引入RANSAC算法,通過實驗分析,采用RANSAC算法對匹配點提純后,可以顯著地提高興趣點的匹配精度。3.設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于場景平面跟蹤的無標識增強現(xiàn)實系統(tǒng)。這個算法首先是對區(qū)域進行興趣點的檢測與匹配,在對攝像機完全認知的情況下,選取平面內(nèi)的四個對應(yīng)的點進行單應(yīng)性矩陣求解,然后進行位姿估計,這樣就有效的避免了人工設(shè)置標志物的工作量。通過OpenGL接口將三維模型準確的融合在相機拍攝的真實場景之中,呈現(xiàn)出多角度的虛實融合。
【關(guān)鍵詞】：增強現(xiàn)實 攝像機標定 跟蹤配準 遺址復原
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：K878;TP391.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 應(yīng)用現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13
• 1.4 本文的組織和結(jié)構(gòu)13-16
• 第二章 增強現(xiàn)實相關(guān)技術(shù)16-26
• 2.1 增強現(xiàn)實概念16
• 2.2 增強現(xiàn)實的支撐技術(shù)16-22
• 2.2.1 顯示技術(shù)17-19
• 2.2.2 三維注冊技術(shù)19-22
• 2.2.3 標定技術(shù)22
• 2.3 增強現(xiàn)實的開發(fā)工具22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于場景平面的跟蹤配準26-52
• 3.1 系統(tǒng)的三維注冊原理26-30
• 3.2 經(jīng)典的平面結(jié)構(gòu)跟蹤配準算法30-34
• 3.3 攝像機標定與畸變34-39
• 3.3.1 傳統(tǒng)的攝像機標定原理34-36
• 3.3.2 攝像機的畸變36-39
• 3.4 平面興趣點的檢測及匹配39-45
• 3.4.1 興趣點檢測原理39-42
• 3.4.2 魯棒的RANSAC算法提純42-43
• 3.4.3 實驗結(jié)果及分析43-45
• 3.5 興趣點三維模型顯示45-50
• 3.5.1 模型的建模與操作45-47
• 3.5.2 模型文件預(yù)覽47-49
• 3.5.3 OpenGL中加載繪制模型49-50
• 3.6 本章小結(jié)50-52
• 第四章 基于平面結(jié)構(gòu)的無標記增強現(xiàn)實系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)52-60
• 4.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境介紹52-53
• 4.2 無標記AR系統(tǒng)的實現(xiàn)流程及模塊53-57
• 4.2.1 系統(tǒng)的工作流程53-54
• 4.2.2 視頻流處理模塊54-55
• 4.2.3 跟蹤模塊55
• 4.2.4 虛實融合顯示模塊55-57
• 4.3 實驗結(jié)果及分析57-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)展望60-62
• 參考文獻62-66
• 攻讀碩士學位期間取得的科研成果66-68
• 致謝68

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本文編號：795933