| 一种基于SURF与地理格网模型的增强现实方法 |
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| 引用本文： | 毕金强,许家帅,辛全波,尚东方. 一种基于SURF与地理格网模型的增强现实方法[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(6): 47. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.010 |
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| 作者姓名： | 毕金强 许家帅 辛全波 尚东方 |
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| 基金项目： | 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(TKS160213) |
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| 摘 要： | 图像识别与匹配是增强现实领域研究与应用的基础和关键，针对户外场景的广域性和随机性，以及目标纹理结构相似性等问题，提出一种基于SURF与地理格网模型的增强现实方法。该方法根据目标场景与地理位置的相关性，检测图像特征点并生成Location-SURF图像特征描述，基于地理格网模型构建空间四叉树索引，建成静态特征样本库。将视频帧、位置和角度信息生成特征图像，上传至服务端解析运算并与样本库训练匹配。选取宁波环球航运广场约0.376km2的区域，采集270余幅图像数据构建样本库并开展试验，通过现场图像的实时采集和计算，能够实现特征点的在线匹配，在此基础上通过调整点位距离比例的阈值，能够提升匹配的准确程度。基于该算法开发移动增强现实系统，运用四层技术架构实现了终端采集显示和服务端分析计算的并行化，达到真实场景与虚拟信息的融合显示效果。系统应用结果表明：该算法可以解决复杂环境下场景图像识别匹配率不高的问题，可快速地完成特征点的检测和提取，能够有效地进行样本训练和匹配，对户外移动增强现实进行了有益尝试并提供一种有效的途径。
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| 关 键 词： | 移动增强现实 图像识别与匹配 特征点检测 地理网格 |
| 收稿时间： | 2018-07-05 |
AnAugmentedRealityMethodBasedonSURFandGeographicGridModel |
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| BIJin-qiang,XUJia-shuai,XINQuan-bo,SHANGDong-fang. AnAugmentedRealityMethodBasedonSURFandGeographicGridModel[J]. Computer and Modernization, 2018, 0(6): 47. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.010 |
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| Authors: | BIJin-qiang XUJia-shuai XINQuan-bo SHANGDong-fang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mobileaugmentedreality imagerecognitionandmatching featurepointdetection geographicgrid |
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