發(fā)布時間：2016-11-13 14:29

  本文關(guān)鍵詞：實(shí)時增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中運(yùn)動目標(biāo)及場景的跟蹤注冊關(guān)鍵問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北大學(xué)》 2015年

實(shí)時增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中運(yùn)動目標(biāo)及場景的跟蹤注冊關(guān)鍵問題研究

趙越  

【摘要】：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)是近年來計(jì)算機(jī)圖形圖像領(lǐng)域中的一個研究熱點(diǎn),增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的跟蹤注冊決定了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的性能,跟蹤注冊的精確度直接影響用戶的體驗(yàn)。因此,提高跟蹤注冊的精確度具有重要的意義。本文分別對實(shí)時增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤注冊、模糊運(yùn)動目標(biāo)跟蹤注冊、已知場景跟蹤注冊以及未知場景跟蹤注冊的關(guān)鍵問題進(jìn)行了深入研究,具體研究內(nèi)容如下：(1)研究了運(yùn)動目標(biāo)跟蹤注冊問題。首先,本文提出了一種改進(jìn)的FREAK特征描述符方法,該描述符是基于FREAK描述符的取樣模型基礎(chǔ)上考慮了空間結(jié)構(gòu)的描述符。IFREAK描述符中,每一感受野對存儲多個位,位數(shù)取決于參數(shù)。位數(shù)的增加獲得了更多的冗余信息,從而增強(qiáng)了辨別力。實(shí)驗(yàn)表明,相比于FREAK描述符的存儲方式,IFREAK描述符提高了特征點(diǎn)匹配的精確度。其次,在IFREAK描述符的基礎(chǔ)上本文提出了一種改進(jìn)的運(yùn)動目標(biāo)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤注冊算法。實(shí)驗(yàn)表明,對運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤注冊效果令人滿意。(2)研究了模糊運(yùn)動目標(biāo)跟蹤注冊問題。首先,針對運(yùn)動模糊嚴(yán)重時容易導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤失敗的問題,本文提出了基于高效二階最小化(ESM)的目標(biāo)跟蹤算法ESM-MB。該算法提出一種運(yùn)動模糊模板匹配的圖像構(gòu)造模型,引入ESM算法,假設(shè)快門曝光的時間已知,用ESM-MB算法跟蹤運(yùn)動模板。接著,為適應(yīng)攝像機(jī)不同的快門速度,提出了ESM-MB-ST跟蹤算法,該算法引入攝像頭快門估計(jì)時間作為參數(shù),自適應(yīng)不同快門速度所引起的不同運(yùn)動模糊。其次,為了使注冊物體的渲染與運(yùn)動模糊一致,本文提出了一種三維運(yùn)動下渲染模糊虛擬物體的方法。該方法采用與前面所述相同的圖像構(gòu)造模型,通過混合2D扭曲和3D渲染來產(chǎn)生運(yùn)動模糊。最后,本文提出了基于ESM-MB-ST的模糊運(yùn)動目標(biāo)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤注冊算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對模糊運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤注冊效果令人滿意,本文算法有效。(3)研究了已知場景跟蹤注冊問題。首先,針對大范圍已知場景增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤注冊存在注冊效果不佳、速度較慢等問題,本文提出了一種嵌入式CCA蕨分類器(EC蕨分類器)以提高特征點(diǎn)匹配精度。該分類器采用有監(jiān)督的降維方法,引入典型相關(guān)分析(CCA),通過訓(xùn)練確定最佳二元分離參數(shù)。其次,提出了一種基于EC蕨分類器的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤注冊算法。該算法采用離線訓(xùn)練和在線跟蹤兩個模塊。離線訓(xùn)練模塊對已知場景建立3D點(diǎn)云,然后提取3D特征點(diǎn)的特征描述符,再建立EC蕨分類器。在線跟蹤模塊對輸入視頻進(jìn)行預(yù)處理,然后檢測特征點(diǎn)并提取特征點(diǎn)描述符；接著用已經(jīng)建立的EC蕨分類器對提取到的描述符進(jìn)行分類,即進(jìn)行2D-3D特征點(diǎn)匹配；進(jìn)一步利用PROSAC算法對已匹配特征點(diǎn)對估計(jì)兩圖像的外極幾何關(guān)系,計(jì)算攝像機(jī)位姿及渲染注冊虛擬物體。實(shí)驗(yàn)表明,本文算法是一種具有更強(qiáng)魯棒性的跟蹤注冊算法,對已知場景的跟蹤注冊效果令人滿意。(4)研究了未知場景跟蹤注冊問題。對于未知場景基于EKF-SLAM的跟蹤注冊算法來說,由于EKF-SLAM算法存在非線性算法而引起的誤差累積,這導(dǎo)致了算法的估計(jì)結(jié)果不一致的問題。針對這一問題,本文提出了一種IEKF-SLAM算法,該算法利用多項(xiàng)式對EKF-SLAM算法進(jìn)行改進(jìn)。將采集設(shè)備狀態(tài)向量進(jìn)行擴(kuò)展,使用空間角度的正弦和余弦作為采集設(shè)備的位姿到特征位姿間的空間關(guān)系。進(jìn)一步將非線性等式轉(zhuǎn)換成多項(xiàng)式等式。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的IEKF-SLAM算法的一致性優(yōu)于EKF-SLAM算法。在IEKF-SLAM算法基礎(chǔ)上,提出了一種未知場景的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤注冊算法,該算法采用地圖構(gòu)建與更新、跟蹤注冊兩個并行的模塊。實(shí)驗(yàn)表明,對未知場景的跟蹤注冊效果令人滿意。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.9
【目錄】：

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【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【參考文獻(xiàn)】

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9 李海洋;李洪波;林穎;劉賀平;楊東方;;基于Kinect的SLAM方法[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年S2期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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【共引文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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【同被引文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

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3 張超;面向兒童讀物增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D];電子科技大學(xué);2013年

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5 曹達(dá);手持設(shè)備上的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2007年

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【二級參考文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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10 陳志鴻;[N];中國集郵報(bào);2011年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 林一;基于上下文感知的移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)瀏覽器構(gòu)建及優(yōu)化方法研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 趙越;實(shí)時增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中運(yùn)動目標(biāo)及場景的跟蹤注冊關(guān)鍵問題研究[D];東北大學(xué);2015年

3 陸平;移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D];東南大學(xué);2015年

4 趙新燦;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)維修誘導(dǎo)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2007年

5 姚遠(yuǎn);增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2006年

6 董子龍;面向增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的實(shí)時三維跟蹤[D];浙江大學(xué);2010年

7 馮曉偉;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)工業(yè)培訓(xùn)系統(tǒng)研究[D];華東師范大學(xué);2012年

8 桂振文;面向移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的場景識別與跟蹤注冊技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2014年

9 豐艷;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)虛實(shí)無縫融合相關(guān)問題研究[D];上海大學(xué);2007年

10 田元;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的虛實(shí)遮擋處理方法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐靈;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)廣告技術(shù)的創(chuàng)新擴(kuò)散研究[D];湖南大學(xué);2012年

2 偰冬慧;基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的手部康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)的研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

3 夏德芳;移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中位姿計(jì)算與靜態(tài)手勢識別交互研究[D];南京理工大學(xué);2015年

4 李潔;基于Android平臺的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

5 張愷夫;基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的交通安全公益廣告設(shè)計(jì)及其效果研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

6 康磊;地標(biāo)性建筑的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 趙王軍;面向信息物理Web的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)瀏覽器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];浙江大學(xué);2015年

8 彭雪;基于傳感器的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2015年

9 田遠(yuǎn)霞;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)下多通道交互模型研究與實(shí)現(xiàn)[D];浙江大學(xué);2015年

10 嚴(yán)玉若;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中視覺反饋關(guān)鍵技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：實(shí)時增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中運(yùn)動目標(biāo)及場景的跟蹤注冊關(guān)鍵問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：173236