增强现实系统中注册技术特征匹配算法的改进

基于ARtoolkit视觉原理,结合仿射变换恢复图像变化量和摄像机相对位置姿态变化量之间的关系矩阵,改进了增强现实系统中三维注册运算的L-K特征匹配算法.实验结果表明：在增强现实系统中应用改进的L-K算法,获得了更准确快速的注册效果.     

一种基于自然特征点的增强现实注册方法

介绍了一种基于自然特征点的增强现实注册方法．根据计算机视觉的理论，在透视变换的情况下，一个景物平面与一个图像平面之间的变换是平面投影变换．通过这个原理就可以推导出投影矩阵在满足一定条件下可由单应矩阵得到．根据这个原理，首先通过一个景物平面和图像之间的单应得到初始状态相机的投影矩阵，然后对后面每帧图像和前一帧进行自然特征点匹配，通过匹配点对计算出图像之间以及图像与景物平面的单应关系，由此就可以得到每一帧图像对应的相机的投影矩阵，从而完成虚拟物体的注册．     

基于改进随机蕨的增强现实场景实时跟踪注册算法

针对增强现实场景跟踪注册存在速度较慢等问题,提出了一种基于改进随机蕨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.提出了一种嵌入式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,并利用了所有可能的信息.通过该分类器进行特征匹配,进而计算摄像机位姿并渲染注册虚拟物体.实验结果证明,提出的嵌入式蕨在平均分类精度上优于其他算法.平均处理每帧图像的时间为34.22 ms,基本满足实时性.     

增强现实中虚拟物体的投影注册算法研究

研究增强现实的关键技术之一的虚拟物体注册技术,使增强现实系统中的增强信息更具有真实感,结合三色基准注册技术,借助三维空间中的坐标系变换和立体投影变换算法,建立增强现实系统中虚拟物体投影注册模型,提出并推导增强现实系统的虚拟物体立体视觉投影注册算法,该算法能够很好地实现已知几何描述的虚拟物体从其自身坐标系到增强现实系统坐标系的转换,并能够生成具有视差的左右眼立体图像,本算法结合视点的三然基准算法完整地实现了用于增强现实的三维注册。     

基于FAST关键点的增强现实跟踪注册算法

介绍了一种基于 FAST关键点的无标志点增强现实跟踪注册算法. 算法在标定关键帧图像的基础上,对获取的视频图像,使用FAST角点探测算法提取特征点并建立相应点的SURF描述. 经过RANSAC算法消除外点后,将这些点与关键帧图像中的FAST关键点进行匹配,获取摄像机的姿态,完成系统的自动跟踪注册. 实验结果表明,算法实时性好、鲁棒性强、跟踪定位精度高,有效推动了AR在智能终端的应用.      

一种基于模糊识别的移动机器人避障算法

设计了一种基于障碍物模糊识别的移动机器人避障方案.移动机器人的视觉导航,具有信息量大的特点,在避障中相对其他传感系统,有一定优势.视觉图像处理计算量大复杂度高,避障中采用模糊控制的思想,减少图像矩阵精确变化和处理,选取障碍物图像中部分边缘点作为特征坐标点,据此设计模糊控制算法识别出障碍物其大致的姿态信息.根据障碍物图像大致姿态信息和其在视觉探测图像区域的方位信息,设定一组虚拟目标点序列,合理规划移动机器人的安全避障路径.最后,仿真试验演示方案良好的避障效果,证明在简单视觉环境中可行性和有效性.     

基于图像矩的机器人视觉伺服

区别于图像的简单几何特征,利用图像的全局特征描述子－图像矩特征作为图像作征信息,推导了矩特征变化量与相对位姿变化量之间的关系矩阵,即图像雅可比矩阵。针对平面视觉伺服控制,利用了所推导的基于矩特征的图像雅可比矩阵,在不需要知道目标的成像高度、摄像机焦距及不需要精确标定的摄像机外部参数的情况下实现了基于图像的视觉伺服控制,最后给出了仿真与实验例子,表明了矩特征的有效     

基于仿射变换特征匹配的虚实注册方法

提出了一种新的基于仿射变换特征匹配的虚实注册方法,以解决基于平面自然特征的三维注册系统中的误差积累问题.该方法分为离线三维重建和在线实时注册两个阶段.离线阶段系统根据双目视觉原理建立平面坐标系,并根据用户指定的三点建立世界坐标系,同时利用仿射变换生成待匹配特征点的样本集合,供后续匹配过程使用.实时注册阶段,系统先将当前图像与样本集合做特征匹配以获取特征点间的对应关系,再利用上述对应关系恢复出当前帧与平面结构间的单应性关系,进而求取三维注册所需的变换矩阵.实验结果表明该方法是有效可行的,而且在克服误差积累方面较传统方法有明显改善.     

基于标识与平面间单应性矩阵的虚实注册方法

提出了一种基于单应性矩阵与平面标识相结合的三维注册算法，解决了标识部分被遮挡情况下的虚实注册问题，提高了系统的健壮性、可用性．该方法将直接求解三维注册矩阵问题分解为利用图像间的匹配特征点来计算相邻两帧图像间的单应性关系，并利用该单应性关系恢复最终注册矩阵．就实验结果与ARToolkit的注册性能作了比较，结果表明该算法能够解决标识部分遮挡情况下的虚实注册问题，在健壮性方面明显优于ARToolkit．     

基于全局单应性变换的虚实注册方法

提出了一种基于全局单应性变换的三维注册方法,有效地解决了基于标识的三维注册系统中的误差积累问题.设计了一种新的对仿射变换鲁棒的特征点检测方法--边角点法,确保每个特征点位于多条直线的交点上,最大限度消除特征检测结果的随机性及其对特征匹配所造成的负面影响.采用基于全局单应性矩阵的虚实配准方法,利用前一帧所对应的全局单应性矩阵对初始图像作射影变换,并将变换后的图像与当前图像做特征匹配,直接建立当前帧与初始帧之间的单应性关系,从而解决了传统方法所存在的误差积累问题.实验结果表明本算法有效可行.     

针对重复纹理场景的跟踪定位算法

提出一种针对复杂标识的分类学习算法,并将其应用于移动增强现实系统中,实现了基于自然特征的跟踪定位系统.在场景特征点识别分类基础上,采用关键帧匹配算法实现无标识跟踪定位.针对含有对称结构的场景提出一种误匹配特征的回收机制.实验结果表明,该算法可解决由于场景对称结构导致的错误特征匹配,从而大幅提高特征的正确匹配率.     

非线性相机模型对AR系统注册精度的改进

注册是AR系统成功的关键技术之一.最近提出的采用基本矩阵的注册算法,不需要辅助的定位器材,也不需要人工标志物,易于执行,适应范围广,但注册精度有待改进.通过Tsai算法引入了非线性相机模型,对原有图像进行畸变校正,然后用基于基本矩阵的注册算法采用校正后的特征点进行计算.从实验所获得的结果来看,这种方法可以获得较原注册算法更好的精度.     

贵州傩面具数字化及增强现实技术研究

为保护与传承傩文化与傩面具,构建了一套基于移动端的傩面具增强现实系统。通过快速建模工作流、贴图纹理优化与特征增强算法,实现了傩面具的逼真还原。采用改进的ORB算法对图像特征点检测和匹配,并利用EPnP算法快速匹配当前视角接近的参考图像,确定虚拟模型在真实场景下显示的位置方向。提出的方法,能够在实际场景中对傩面具进行高仿真三维渲染与管理,并完成了移动增强现实系统在安卓手机上的验证,满足了移动性、精确性和实时性的要求。     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。     

增强现实中的多层次遮挡算法

提出了一种改进的基于几何立体匹配的遮挡检测算法来提高增强现实系统中虚实遮挡检测的实时性、精度和鲁棒性．通过立体图像对中虚实点的投影位置关系判断虚实点之间的遮挡关系,不需要进行深度计算,能够有效提高遮挡检测的速度;通过选择网格边界上特征明显的边点进行检测运算能够提高遮挡检测精度;根据显示状态的连续性,提出一种状态拟合模型来改善算法的鲁棒性．实验结果证明此遮挡算法可以实现虚实物体间快速、可靠的多层次遮挡检测．     

基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法研究

当前全景图像生成算法通常依据计算机图形实现,建模时间较长,且生成的全景图像效果不佳,无法满足人们的需求。为此,提出一种新的基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法,对图像中各像素点的Hessian矩阵行列式进行计算,获取SURF特征点值,通过特征点之间的欧氏距离对图像间的相似性进行衡量,实现特征匹配。通过正投影把所有待合成图像投影至圆柱面上,相邻图像将重合部分融合,获取投影图像后,通过特征匹配实现无缝拼接,将正投影过程生成的立体图像从某一位置剖开,并投影至某一平面上,获取视觉一致的全景图像。实验结果表明,采用所提算法生成的全景图像重叠区域之间几乎没有缝隙,亮度差异不大,可消除“鬼影”现象,且占用内存与消耗时间少。     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题，提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例，提出其视觉伺服控制架构，根据工业场景数据集训练BP神经网络，采用本文所提算法进行法兰对中实验，帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面，首先，利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系，之后，提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明，本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制，最终法兰平均对中误差在±1mm内，平均耗时43秒，满足应用需求，具有较高的工作效率。