AR系统中并行技术的应用研究

AR(Augmented Reality增强现实)系统运行时包含很多图形、图像的相关计算任务，要求系统实时完成，这个问题在基于PC的AR系统中更为突出。为了提高IP(1mage Processing图像处理)计算的实时性，提出了一种可行的并行解决方案。硬件上采用基于SMP(Symmetric Multiple Processor对称多处理器)的Cluster结构，算法上运用并行图像算法。在Windows操作系统下用多线程和MPI(Message Passing Interface消息传递接口)技术，设计了并行图像算例实验，并对这两种方法进行了综合比较。     

运动仿真互动平台控制方法

控制方法是基于虚拟现实的运动仿真交互平台的关键技术．根据具有视觉体验和身体感觉的运动仿真交互平台的需要，设计了一套系统控制流程和算法模型，并把这套控制方法用于自行车运动仿真平台，实现人在虚拟环境中的漫游，让参与者在由计算机构造的虚拟场景中获得了如同在真实环境中骑自行车的体验，从而验证系统的功能。     

基于单应的大倾角图像的几何纠正

针对手持相机获得的图像倾角较大,并且摄取的前后图像之间存在旋转,提出了一种基于计算机视觉中单应原理的几何纠正方法.绕同一摄像中心拍摄的两幅图像之间不存在视差,两图像平面的单应关系H,可以通过它们各自的摄影矩阵P,经过分解后重新组合得到.该方法经试验论证简单、有效.     

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.     

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．     

灵巧手操作的可视化仿真系统

在将人手的抓取动作转化成灵巧手的抓取动作指令时,为快速验证手势识别和姿态转换模块的功能,同时避免由于指令的错误可能引起灵巧手的手指相互碰撞或对手指的驱动机构产生损害,特开发了灵巧手的三维仿真系统。采用3D图形软件包OpenInventor作为图形开发工具，实现了灵巧手的姿态模拟和碰撞检测功能。     

基于共面标记点的AR跟踪系统

该文讨论基于视觉的、用于AR系统的动态目标实时跟踪系统设计．通过两个摄像头实时跟踪安装在动态目标上的人工标识物，通过图像处理和立体视觉理论获取被跟踪目标物体在空间中的姿态．在跟踪算法中采用了卡尔曼滤波器预测跟踪窗口的运动轨迹，同时利用MPI技术在两台普通性能的计算机上并行执行目标跟踪的程序，实现了低成本的动态跟踪功能．