基于SURF的增强现实标识物跟踪注册

针对基于标识物的增强现实跟踪注册方法对复杂环境的适应能力和鲁棒性的不足,提出一种用SURF实现标识物跟踪注册的改进算法。用SURF对平面标识物的特征点进行检测与描述,采用K-means算法对检测出的标识物特征点集合进行聚类分析得到其聚类中心,结合对视频图像中标识物的阈值分割与连通域分析,以聚类中心构建标识物的SURF特征点坐标系,通过矩阵变换实现标识物的跟踪注册。实验结果表明,该算法的增强现实系统具备较好的鲁棒性、稳定性和实时性。     

增强现实混合跟踪技术综述

混合跟踪是增强现实(Augmented reality, AR)领域最近二十年发展迅速的重要关键技术, 是增强现实姿态跟踪系统同时实现高精度和强鲁棒性的有效途径. 本文全面完整地论述了增强现实混合跟踪技术,详细阐述了混合跟踪器所涉及的混合跟踪、标定和时间同步等重要方法, 介绍了不同类型混合跟踪器的当前应用现状,然后探讨了混合跟踪技术的发展趋势及其存在的难题,最后展望了混合跟踪技术的应用前景.     

基于投影技术的增强现实注册方法

注册技术是实现增强现实应用系统的关键问题之一。实现了一种利用投影技术改进了的注册方法。这种注册方法主要包含4个步骤：（1）检测标识和特征点的位置;（2）利用投影技术跟踪摄像机;（3）计算模型视图矩阵;（4）绘制虚拟物体。在初始阶段,指定4个点建立世界坐标系,虚拟物体将会被叠加到这个坐标系上;在注册过程中,利用投影技术跟踪特征点的位置,并计算用于增强的模型视图转换。这种注册方法可以为一般的室内增强现实系统提供所需的精确度和实时性。     

增强现实中三维跟踪注册技术概述

三维跟踪注册技术是增强现实领域中的重要关键技术，通过对现实场景中的图像或物体进行跟踪与定位，将虚拟物体按照正确的空间透视关系叠加到真实场景当中。综述了增强现实中的三维跟踪注册技术（基于计算机视觉的跟踪注册技术、基于硬件传感器的跟踪注册技术以及混合跟踪注册技术），详细阐述了不同跟踪注册技术的优势与不足，并介绍了不同跟踪注册技术的当前应用现状，随后探讨了跟踪注册技术的发展趋势与存在的难题，对三维跟踪注册技术的进一步研究进行了展望。     

增强现实无标识跟踪注册方法研究综述

增强现实是一种将虚拟物体或信息无缝地融入到真实场景中的技术。无标识跟踪注册作为增强现实的关键技术,无须借助场景中人为添加的标识物即可完成虚实配准。简述无标识跟踪注册问题;概括和总结近年来几类无标识跟踪注册方法的研究进展和现有技术的优缺点;总结现有的增强现实无标识跟踪注册方法存在的问题,展望该领域未来的发展方向。     

面向增强现实的多传感器组合位姿注册算法

持续稳定的准确注册是构建增强现实系统的关键,为提高跟踪注册的稳定性和精度,提出了一种基于互补滤波(CF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的多传感器融合注册方案.该算法采用互补滤波器融合陀螺仪、加速度计和地磁感应计数据估计摄像头姿态;在处理视觉图像时,结合惯性姿态数据进行图像特征匹配;利用UKF融合视觉和惯性数据进行摄像头位置估计.实验表明:该算法在跟踪稳定性、精度、效率和抗干扰能力均优于传统的基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的融合算法.     

增强现实跟踪预测方法研究

为提高增强现实系统中标记跟踪注册的实时性,本文基于视频帧图像块匹配运动估计方法,通过连续帧间运动相关性预测标记运动方向,在预测方向区域检测标记,降低了全帧检测标记的时间复杂性。基于 ARToolKit,验证了本方法可显著提高标记跟踪的时间性能。     

基于神经网络的机器人手眼无标定平面视觉跟踪

在手眼关系及摄像机模型完全未知的情况下,建立了眼在手上机器人平面视觉跟踪问题的非线性视觉映射模型,将图像特征空间和机器人工作空间紧密地联系起来.在此基础上,设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制方案,将视觉跟踪问题转化为图像特征空间中的定位问题.仿真结果表明该算法能完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现.     

一种增强现实系统的三维注册方法

三维注册技术是增强现实系统研究的一个重要方面。现有的增强现实技术三维注册方法都是用平面标志来作为定位基准的,且系统构造较复杂,图象处理所需计算量较大,还会因此引入误差。该文提出了一种使用立体标志物的基于视觉的三维注册方法。该方法只需要一个彩色ＣＣＤ摄像机就可以完成三维环境注册,并且不需要进行复杂的图象处理运算,这种新方法能够有效简化注册系统和算法,并且能消除使用多个传感器的配合误差。     

基于增强现实的自适应跟踪注册方法

针对增强现实跟踪注册过程中遮挡及尺度变换的问题,提出一种基于Camshift和ORB算法的自适应跟踪注册方法.将高斯背景建模和Camshift算法融入到跟踪过程中,实现对目标尺度变化的自适应跟踪;在特征匹配中,将图像与Gauss函数进行卷积和差分运算,得到稳定的尺度空间,使ORB算法提取的特征点具有尺度不变性.实验结果...     

一种基于视沉的增强现实三维注册算法

为了提高增强现实系统三维注册的精度和效率，提出了一种基于计算机视觉的增强现实三维注射算法，并已将其用于采用透射式头盔显示器的增强现实系统中，该算法有如下特点：（1）构架简单，实用性强，一般情况下只需4个平面标志物就可实现三维注册；（2）工作范围大，甚至可以应用到室外的增强现实系统中；（30数值求解过程最线性过程，误差小，可以满足增强现实系统高精度三维注册的要求，另外，应用这种算法所需要作的图象处理计算量很小，其典型系统包括一个彩色CCD和几个不同颜色的标志点，由于很容易获得标志点的对应像面位置，而且不需要计算图象对，因此实时性好，是一般图形工作站和PC机上的增强现实系统进行实时注册的算法基础。     

基于误差分布估计的机器人手眼标定方法研究

精确的机器人手眼标定对于机器人的视觉环境感知具有重要的意义。现有算法通常采用最小二乘估计或全局非线性优化求解方法对机器人手眼系统的变换参数进行估计。当系统存在测量粗差时直接采用最小二乘估计会导致标定结果精度的下降;基于全局非线性优化策略的标定算法则由于数据粗差的影响,求解过程易过早收敛也会造成标定精度低。为了解决误差粗差敏感的问题,提出了一种基于误差分布估计的加权最小二乘鲁棒估计方法,以提高机器人手眼标定的精度。首先,通过最小二乘估计计算手眼变换矩阵;之后计算每对坐标对应的误差值;根据误差值的分布概率初始化对应坐标数据的权值;最后采用加权的最小二乘估计重新计算机器人手眼标定矩阵。最后引入迭代估计策略进一步提高手眼标定的精度。设计的机器人手眼标定实验及结果证明,所提算法能够在数据粗差影响下保持较高的标定精度,更适用于机器人的手眼标定问题。     

基于增强现实技术的AR赛车游戏

AR赛车是一款融入了增强现实技术的3D赛车游戏。在赛车游戏中运用增强现实技术．使得游戏有了全新的控制方式和场景效果。在游戏控制方式上,玩家不再需要用键盘来控制赛车,而是通过在摄像头前操纵有特定标识图案的纸片来控制赛车;在场景效果上,AR赛车不再像传统游戏那样始终处于虚拟场景中,而是采用真实场景与虚拟物体相结合。这些特点将会给玩家带来全新的游戏体验。     

基于增强现实的多视图机器人控制系统

传统的基于增强现实的单视图视频融合机器人控制系统存在如下问题：场景深度信息不足;标识被遮挡等导致标识识别失败,从而影响视频融合;视频传输过程中由网络拥塞造成的时延丢包,影响反馈视频的实时高质量地显示。为此,提出了多视图视频融合方法,构建多视图控制系统,并提出了改进的网络拥塞控制策略。实验结果表明,控制系统能有效地提高叠加显示仿真机器人的稳定性,很大程度上提高了操作的正确率。     

基于增强现实的博物馆展示关键技术研究

增强现实是一种新技术,是虚拟现实技术的重要分支,目前,它已经被运用到众多领域。本文提出了基于视频透视型增强现实技术的博物馆展示系统样板,它可以满足博物馆展示中对虚实结合与交互能力的要求。作者介绍了系统结构原理与相关关键算法,并结合该系统的具体需求,着重分析了基于标识物的虚拟注册方法,给出了相应的运行结果。     

基于AR-Builder的增强现实应用探索

随着计算机计算能力的提高,增强现实技术已经逐步从实验室理论研究阶段开始转入行业应用阶段。介绍了增强现实的关键技术特点和应用领域,并基于AR-Builder实现了增强现实在主题公园人机交互的应用探索。     

基于仿射重投影的增强现实三维注册方法

针对增强现实虚实配准中的无标志点虚实场景注册问题,提出一种基于仿射重投影与自然特征点追踪相结合的虚实注册方法.该方法以仿射变换为桥梁来建立欧氏空间下的摄像机坐标系与世界坐标系之间的变换关系,它与OpenGL等当前流行的图形渲染工具一致,具有更强的通用性;采用基于分类的自然特征匹配策略,能够在视角和视点发生大幅度变化情况下依然正常工作;提出基于特征点集合的仿射坐标系定义方法,使增强现实系统在最小配置下只需4点追踪成功即可完成注册,比需要6点的透视投影方法具有更好的健壮性和精确性.实验结果表明,该方法的运算速度能够达到18帧/s,具有较好的实时性;同时注册误差保持在5mm以内,达到令人满意的配准精度.