本文關鍵詞：實時增強現(xiàn)實中運動目標及場景的跟蹤注冊關鍵問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北大學》 2015年

實時增強現(xiàn)實中運動目標及場景的跟蹤注冊關鍵問題研究

趙越  

【摘要】：增強現(xiàn)實技術是近年來計算機圖形圖像領域中的一個研究熱點,增強現(xiàn)實中的跟蹤注冊決定了增強現(xiàn)實系統(tǒng)的性能,跟蹤注冊的精確度直接影響用戶的體驗。因此,提高跟蹤注冊的精確度具有重要的意義。本文分別對實時增強現(xiàn)實中的運動目標跟蹤注冊、模糊運動目標跟蹤注冊、已知場景跟蹤注冊以及未知場景跟蹤注冊的關鍵問題進行了深入研究,具體研究內(nèi)容如下：(1)研究了運動目標跟蹤注冊問題。首先,本文提出了一種改進的FREAK特征描述符方法,該描述符是基于FREAK描述符的取樣模型基礎上考慮了空間結構的描述符。IFREAK描述符中,每一感受野對存儲多個位,位數(shù)取決于參數(shù)。位數(shù)的增加獲得了更多的冗余信息,從而增強了辨別力。實驗表明,相比于FREAK描述符的存儲方式,IFREAK描述符提高了特征點匹配的精確度。其次,在IFREAK描述符的基礎上本文提出了一種改進的運動目標增強現(xiàn)實跟蹤注冊算法。實驗表明,對運動目標的跟蹤注冊效果令人滿意。(2)研究了模糊運動目標跟蹤注冊問題。首先,針對運動模糊嚴重時容易導致目標跟蹤失敗的問題,本文提出了基于高效二階最小化(ESM)的目標跟蹤算法ESM-MB。該算法提出一種運動模糊模板匹配的圖像構造模型,引入ESM算法,假設快門曝光的時間已知,用ESM-MB算法跟蹤運動模板。接著,為適應攝像機不同的快門速度,提出了ESM-MB-ST跟蹤算法,該算法引入攝像頭快門估計時間作為參數(shù),自適應不同快門速度所引起的不同運動模糊。其次,為了使注冊物體的渲染與運動模糊一致,本文提出了一種三維運動下渲染模糊虛擬物體的方法。該方法采用與前面所述相同的圖像構造模型,通過混合2D扭曲和3D渲染來產(chǎn)生運動模糊。最后,本文提出了基于ESM-MB-ST的模糊運動目標增強現(xiàn)實跟蹤注冊算法。實驗結果表明對模糊運動目標的跟蹤注冊效果令人滿意,本文算法有效。(3)研究了已知場景跟蹤注冊問題。首先,針對大范圍已知場景增強現(xiàn)實跟蹤注冊存在注冊效果不佳、速度較慢等問題,本文提出了一種嵌入式CCA蕨分類器(EC蕨分類器)以提高特征點匹配精度。該分類器采用有監(jiān)督的降維方法,引入典型相關分析(CCA),通過訓練確定最佳二元分離參數(shù)。其次,提出了一種基于EC蕨分類器的增強現(xiàn)實跟蹤注冊算法。該算法采用離線訓練和在線跟蹤兩個模塊。離線訓練模塊對已知場景建立3D點云,然后提取3D特征點的特征描述符,再建立EC蕨分類器。在線跟蹤模塊對輸入視頻進行預處理,然后檢測特征點并提取特征點描述符；接著用已經(jīng)建立的EC蕨分類器對提取到的描述符進行分類,即進行2D-3D特征點匹配；進一步利用PROSAC算法對已匹配特征點對估計兩圖像的外極幾何關系,計算攝像機位姿及渲染注冊虛擬物體。實驗表明,本文算法是一種具有更強魯棒性的跟蹤注冊算法,對已知場景的跟蹤注冊效果令人滿意。(4)研究了未知場景跟蹤注冊問題。對于未知場景基于EKF-SLAM的跟蹤注冊算法來說,由于EKF-SLAM算法存在非線性算法而引起的誤差累積,這導致了算法的估計結果不一致的問題。針對這一問題,本文提出了一種IEKF-SLAM算法,該算法利用多項式對EKF-SLAM算法進行改進。將采集設備狀態(tài)向量進行擴展,使用空間角度的正弦和余弦作為采集設備的位姿到特征位姿間的空間關系。進一步將非線性等式轉換成多項式等式。實驗表明,本文提出的IEKF-SLAM算法的一致性優(yōu)于EKF-SLAM算法。在IEKF-SLAM算法基礎上,提出了一種未知場景的增強現(xiàn)實跟蹤注冊算法,該算法采用地圖構建與更新、跟蹤注冊兩個并行的模塊。實驗表明,對未知場景的跟蹤注冊效果令人滿意。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.9
【目錄】：

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【引證文獻】

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本文編號：173236