基于深度图像分割与物体跟踪的增强现实系统

发布时间：2018-07-03 04:30

  本文选题：增强现实 + 深度图像分割　； 参考：《系统仿真学报》2017年11期

【摘要】：提出一种能实现虚、实物体互动的增强现实解决方案。该方案中,采用Kinect等设备获取现实场景的深度图像,并基于深度图像对实景中的物体进行分割及动态跟踪。在场景分割时,提出一种基于先验知识的分割策略,首先识别出场景中先验存在的大平面,然后再对剩下的点云数据进行聚类,该方式对室内桌面场景分割效果良好。在物体跟踪时,采用了基于粒子滤波的三维跟踪算法,该过程中同样可以通过先验的大平面信息进行加速。该方法为实现虚、实物体互动提供了一种高效、便捷的实现方案。
[Abstract]:This paper presents an augmented reality solution that can realize virtual and physical interaction. In this scheme, Kinect and other devices are used to obtain the depth image of the real scene, and the objects in the real scene are segmented and dynamically tracked based on the depth image. In scene segmentation, a priori knowledge based segmentation strategy is proposed. Firstly, a large plane is identified, and then the remaining point cloud data are clustered. This method has a good effect on indoor desktop scene segmentation. In object tracking, a 3D tracking algorithm based on particle filter is adopted, which can also be accelerated by prior large plane information. This method provides an efficient and convenient way to realize virtual and physical interaction.
【作者单位】： 北京林业大学信息学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZCQ-XX)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2092400