增强现实中抛掷动作速度的预测

结合增强现实抛掷虚拟物体的应用背景,提出一种新的预测抛掷动作速度的方法。首先利用二维三次多项式函数分段循环拟合抛掷动作的速度曲线,并运用函数的最大值分析出抛掷动作速度的大小;然后利用三维三次多项式函数分段循环拟合抛掷动作的轨迹曲线,由抛掷动作速度曲线的切线方向即可确定抛掷动作速度的方向。实验结果表明,可更为容易地获得抛掷动作速度的大小和方向,克服了对每个空间位置坐标准确性的依赖;同时,能保证虚拟物体和真实物体的运动轨迹一致性,有利于提高增强现实应用的运动一致性。     

视频透视增强现实系统中的运动模糊研究

针对Radon变换对增强现实运动模糊中短模糊尺度无效的问题,提出一种将Radon变换和Canny边缘检测相结合,并基于视频透视的虚拟物体运动模糊模拟算法。采用Canny边缘检测和Radon变换方法,获得点扩散函数参数和基于GPU实现运动模糊的实时渲染。实验结果证明,该算法在视频透视增强现实系统中,对于长短模糊尺度都能较好地模拟运动模糊效果,从而实现虚实场景的无缝融合。     

基于增强现实的投篮轨迹分析与模拟

投篮命中率主要由出手速度和角度决定。首先根据对数的泰勒展开式,给出在有空气阻力时一种新的简单投篮轨迹模型;其次,根据二次方程的判别式,分别给出在没有空气阻力和有空气阻力时最省力的投篮角度,其角度具有清晰明了的几何意义,有利于实际投篮的指导;最后,设计一个增强现实系统用来指导运动员进行投篮,方便运动员根据虚拟篮球轨迹和虚拟篮筐位置来调整自己的出手速度和出手角度。     

基于压缩感知的长时间实时跟踪技术研究

针对基于压缩感知的跟踪算法在目标发生纹理或光照较大变化或短暂遮挡等复杂情况下,容易发生漂移甚至跟丢的情况,提出一种将长时间跟踪与检测相融合的改进算法。该算法通过引入级联的搜索策略,在目标跟偏或跟丢后,可以快速地重新定位目标的准确位置,有效地减少了漂移发生的次数,很大程度上提高了跟踪的准确性和稳定性。对不同视频序列的测试结果表明,所提出的算法能够在目标发生快速不规则运动以及目标部分或全部被遮挡甚至在完全离开摄像机视野后,依然能够再次准确地检测并实时跟踪目标物体。     

增强现实中的光照一致性研究

增强现实中的光照一致性是确保虚拟物体和真实场景很好融合的关键,它能使计算机模拟出的虚拟物体与真实场景相融合后显得更加真实。因此需要根据真实场景中光照分布情况,对虚拟物体做阴影处理,从而消除虚拟物体的飘浮感。针对动态场景中的高实时性要求,对现有的光照估计算法进行改进,并应用聚类算法对光源进行筛选,较好地解决了动态环境下虚实场景的光照一致性问题。实验结果表明,采用所提出的改进算法,能够得到逼真的阴影视觉效果,同时系统具有良好的实时性。