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面向移动增强现实的场景识别与跟踪注册技术研究

桂振文  
【摘要】:增强现实(Augmented Reality—AR)是当前计算机应用领域中的一个研究热点。增强现实技术通过在真实场景中添加虚拟物体使得虚拟物体与真实环境融为一体,可以增强人们对真实环境的理解与体验。增强现实技术融合了虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学、图像处理、模式识别、光电显示等多个学科的最新成果,在工业、医疗、传媒、军事、娱乐、教育等领域得到了广泛的应用。 移动增强现实(Mobile Augmented Reality—MAR)指在IPAD、智能手机、便携式计算机等移动终端上实现的增强现实系统。以往的增强现实系统大多都采用台式机、大型工作站等作为系统运行平台,限制了用户的活动范围,无法应用于户外环境。随着移动终端和网络技术的飞速发展,使得增强现实技术脱离PC机、工作站等笨重设备的限制成为可能,推动了移动增强现实的产生与发展。 一套增强现实系统包括视频获取、图像识别、三维注册、虚实融合显示等模块,其中图像识别和三维注册是增强现实技术需要解决的核心问题之一。基于人工标志点的图像识别与三维注册技术已经日趋成熟,但是由于视野中必须时刻出现具有特殊几何形状的人工标识,因此该技术在应用中受到一定限制。基于自然特征的识别注册技术则因其灵活性而倍受关注,然而自然特征通常不具有已知或可预知的几何形状,极大增加了其提取与匹配的难度,进而影响识别注册精度和速度。 近十年来,SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speed Up RobustFeature)、RT(Randomized Trees)等优秀的特征提取与匹配算法不断出现,为解决跟踪注册问题提供了有力支持。然而现有算法也存在一些不足,大多数特征提取与描述算法存在计算量和内存占用较大、特征匹配时间长等问题,难以达到满意的跟踪注册效果。考虑到移动终端与普通计算机在性能上仍然存在一定的差距,并具有独特的硬件架构,目前应用于主流计算机平台的特征匹配与跟踪注册技术均不完全适用于移动终端。本文针对移动终端硬件的特点,深入研究面向移动增强现实系统的自然环境下的场景识别和跟踪注册技术。论文完成的主要工作包括: (1)针对智能终端较弱的处理能力和有限的硬件资源的特点,提出了一种更为有效的特征提取与描述符算法。在对近年来提出的局部特征提取算法进行充分调研分析的基础上,有针对性地提出了适合智能终端的特征点检测和定位方法,同时提出通过融合重力传感器信息到局部特征描述符来提高特征本身的区分能力的方法,解决了相似纹理结构的误匹配问题。 (2)提出了一种基于二进制特征描述符的快速匹配算法。首先,对二进制描述符进行分段,建立分段描述符索引表,实现相似描述符的快速查找;其次,对二进制特征向量使用汉明距离度量其相似性,并对分段描述符采用并行计算以提高特征匹配速度;最后,利用二进制特征向量的空间信息,对匹配描述符进行重排并结合传感器信息对误匹配特征进行过滤,提高了匹配的精度。 (3)研究了大规模图像识别算法,提出了将随机聚类森林和机器学习相结合的场景识别算法,通过改进随机聚类森林方法减少了大规模图像训练时间,增加了传感器信息到聚类节点用于聚类判断,提高了相同描述符分配到同一聚类节点的准确性。通过采集场景不同视角、不同缩放比例的场景样本图像,训练一对多的SVM分类器,实现了高精度的场景识别。提出使用地理位置信息将大范围复杂场景进行区域划分,缩小了场景识别的搜索范围,进一步提高了场景识别的成功率。 (4)基于标识物的跟踪注册技术是当前增强现实系统中最为成熟和实际应用最为广泛的注册技术,本文分析了常用的基于标识的跟踪注册方法,提出了一种基于QRcode的跟踪注册方法。通过对QRcode的标识黑框进行跟踪,采用相对初始图像的全局单应性矩阵虚实配准方法计算摄像机的姿态,实现了对场景的快速跟踪注册。所提出的方法有效提高了摄像机姿态计算结果的稳定性和准确性,通过使用多线程并行计算方式保证了算法的实时性。 (5)对目前常用的跟踪注册方法进行了研究,提出了一种基于自然场景在线学习的跟踪注册算法。对自然场景的特征点进行有效的学习,提高了图像特征点的匹配准确性,并与光流特征跟踪技术相结合,有效提高了摄像机姿态计算结果的稳定性,避免了宽基线问题,通过实时在线场景学习的方式保证了跟踪注册算法的精度和实时性。 在充分考虑复杂环境下增强现实系统的实际使用需求的基础上,结合以上各个关键技术,研制完成了适用于户外复杂环境应用的移动增强现实系统,并在校园导览、展馆导览应用中进行了测试,获得了较好的应用结果。


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