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实时增强现实中运动目标及场景的跟踪注册关键问题研究

赵越  
【摘要】:增强现实技术是近年来计算机图形图像领域中的一个研究热点,增强现实中的跟踪注册决定了增强现实系统的性能,跟踪注册的精确度直接影响用户的体验。因此,提高跟踪注册的精确度具有重要的意义。本文分别对实时增强现实中的运动目标跟踪注册、模糊运动目标跟踪注册、已知场景跟踪注册以及未知场景跟踪注册的关键问题进行了深入研究,具体研究内容如下:(1)研究了运动目标跟踪注册问题。首先,本文提出了一种改进的FREAK特征描述符方法,该描述符是基于FREAK描述符的取样模型基础上考虑了空间结构的描述符。IFREAK描述符中,每一感受野对存储多个位,位数取决于参数。位数的增加获得了更多的冗余信息,从而增强了辨别力。实验表明,相比于FREAK描述符的存储方式,IFREAK描述符提高了特征点匹配的精确度。其次,在IFREAK描述符的基础上本文提出了一种改进的运动目标增强现实跟踪注册算法。实验表明,对运动目标的跟踪注册效果令人满意。(2)研究了模糊运动目标跟踪注册问题。首先,针对运动模糊严重时容易导致目标跟踪失败的问题,本文提出了基于高效二阶最小化(ESM)的目标跟踪算法ESM-MB。该算法提出一种运动模糊模板匹配的图像构造模型,引入ESM算法,假设快门曝光的时间已知,用ESM-MB算法跟踪运动模板。接着,为适应摄像机不同的快门速度,提出了ESM-MB-ST跟踪算法,该算法引入摄像头快门估计时间作为参数,自适应不同快门速度所引起的不同运动模糊。其次,为了使注册物体的渲染与运动模糊一致,本文提出了一种三维运动下渲染模糊虚拟物体的方法。该方法采用与前面所述相同的图像构造模型,通过混合2D扭曲和3D渲染来产生运动模糊。最后,本文提出了基于ESM-MB-ST的模糊运动目标增强现实跟踪注册算法。实验结果表明对模糊运动目标的跟踪注册效果令人满意,本文算法有效。(3)研究了已知场景跟踪注册问题。首先,针对大范围已知场景增强现实跟踪注册存在注册效果不佳、速度较慢等问题,本文提出了一种嵌入式CCA蕨分类器(EC蕨分类器)以提高特征点匹配精度。该分类器采用有监督的降维方法,引入典型相关分析(CCA),通过训练确定最佳二元分离参数。其次,提出了一种基于EC蕨分类器的增强现实跟踪注册算法。该算法采用离线训练和在线跟踪两个模块。离线训练模块对已知场景建立3D点云,然后提取3D特征点的特征描述符,再建立EC蕨分类器。在线跟踪模块对输入视频进行预处理,然后检测特征点并提取特征点描述符;接着用已经建立的EC蕨分类器对提取到的描述符进行分类,即进行2D-3D特征点匹配;进一步利用PROSAC算法对已匹配特征点对估计两图像的外极几何关系,计算摄像机位姿及渲染注册虚拟物体。实验表明,本文算法是一种具有更强鲁棒性的跟踪注册算法,对已知场景的跟踪注册效果令人满意。(4)研究了未知场景跟踪注册问题。对于未知场景基于EKF-SLAM的跟踪注册算法来说,由于EKF-SLAM算法存在非线性算法而引起的误差累积,这导致了算法的估计结果不一致的问题。针对这一问题,本文提出了一种IEKF-SLAM算法,该算法利用多项式对EKF-SLAM算法进行改进。将采集设备状态向量进行扩展,使用空间角度的正弦和余弦作为采集设备的位姿到特征位姿间的空间关系。进一步将非线性等式转换成多项式等式。实验表明,本文提出的IEKF-SLAM算法的一致性优于EKF-SLAM算法。在IEKF-SLAM算法基础上,提出了一种未知场景的增强现实跟踪注册算法,该算法采用地图构建与更新、跟踪注册两个并行的模块。实验表明,对未知场景的跟踪注册效果令人满意。


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