增强现实中的精确化平面识别
发布时间：2021-01-17 23:01
增强现实可以将虚拟物体叠加到现实环境中,增强消费者对现实世界的感受和理解。相比于早期识别场景中的固定标志图,基于自然特征的增强现实系统成为了研究的重点。自然特征有很多,其中平面是最为常见且最易利用的结构,当识别到平面就能够通过三维注册技术将虚拟物体渲染到平面上,但是目前存在平面识别不够精确、平面特征点较少、匹配精度低、分割平面上的物体时间较长等问题。因此,本文针对以上几点不足做了以下三项工作:（1）本文以RANSAC为基础,提出了一种基于RANSAC的多平面拟合算法。在颜色特征的辅助下,利用轮廓信息找出平面范围并过滤噪点,对于过滤后的点进行了聚类,再将类别映射到三维空间中,为每一个类拟合平面,最终根据错误率划分权重,再根据法向量与距离将面片加权合并,得到精确的平面参数,该算法不仅能够拟合出多个模型,还能够得到更精确的平面,以改善增强现实的效果。（2）本文借助了投影思想,提出了一种基于投影生成平面上特征点的算法。该算法考虑相邻两帧,假设Z轴上没有伸缩,且由于相邻两帧时间较短,本算法首先将相邻两帧根据位姿投影到XOY平面上得到投影图,计算投影图ORB特征并匹配,根据RANSAC算法过滤误匹...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－２增强现实系统流程１９］??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｒｅａｌｉｔｙ?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｐｒｏｃｅｓｓ１９１??
，??ｕｎｄｌｅ?Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ）算法优化相机位姿及路标点。２００７年Ｋｌｅｉｎ、Ｍｕｒｒａｙ等人提出???ＰＴＡＭ算法１２７］，该系统基于图优化且存在跟踪和创建地图这两个独立的线程，??踪线程中，ＰＴＡＭ采用基于斑块搜索的方法实现跟踪，地图创建线程中优化了??键帧的位姿及地图点的坐标，这也为之后的ＳＬＡＭ奠定了基础。Ｒａｕｌ?Ｍｕｒ－Ａｒｔａｌ??人基于ＰＴＡＭ提出了?ＯＲＢＳＬＡＭ系统１＾，该系统在此基础上多了闭环检测的线??，闭环检测采用了?Ｂｏｗ（Ｂａｇ?ｏｆ?Ｗｏｒｄｓ，词袋模型）优化局部地图和全局地图，最大??度减少位姿累积误差，具有较强的重定位能力，且该系统不需要主动选定初始??帧，系统根据平移量和视差自动选择两帧初始化，由于该系统采用的是特征点??，所以创建的地图是稀疏地图，效果如图ｌ－３（ａｐ］。而对于直接法来说，由于输??的是整个图像，构建的地图可以为稠密或半稠密地图，且直接法不需要计算图??的描述子，所以直接法实时率更高。Ｎｅｗｃｏｍｂｅ等人提出了直接法－ＤＴＡＭ算法??１，该系统基于单像素点采用低基线计算位姿并构建地图。Ｅｎｇｌｅ等人提出??ＳＤ－ＳＬＡＭ系统，该系统也是基于直接法的思想，匹配大量像素点并进行滤波，??后进行图像配准，能够较精确的估计姿态并能构建半稠密地图，效果如图ｌ－３（ｂ）???〇??
中存在多个平面模型便无法拟合，且精度较低。因此本章在其基础上进行改进，??提出了基于ＲＡＮＳＡＣ的多平面拟合算法，以保证在多个模型时仍能识别到多个模??型，本章算法简要流程见图２－１。首先相机捕捉实时的图像，求取每一帧的特征点??并进行特征匹配，根据匹配的特征点通过三角化方法求其深度点，将特征点及其??对应深度点保存到数组中，接下来对每一帧的深度点拟合平面模型，得出的参数??若符合平面特征，基于颜色量化该帧图像并提取量化后图像上的所有轮廓，根据??平面轮廓过滤轮廓外噪点，之后，将该帧特征点进行聚类，则对应深度点（即三维??点）也分为对应类别，接下来对于空间中每一类进行平面拟合，并计算错误率划分??权重，最后对于符合平面参数的面片根据法向量和距离加权合并面片。??特征点对应深度点求解??ＦＴ：??当前帧特征提＿＾当前帧相机求解特征点??取７姿态估计对应深度点????”??肝＇法崎?丨＊備点＇?丨过二夕卜??与距离合并＋聚类划分深＋??面片?度空间?丨隨??图２－１基于ＲＡＮＳＡＣ的多平面拟合算法框架??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?ＲＡＮＳＡＣ－ｂａｓｅｄ?ｍｕｌｔｉ－ｐｌａｎａｒ?ｆｉｔｔｉｎｇ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ??２．２．１当前帧特征提取及匹配??在本系统中，相机实时捕捉图像获取每一帧，并对每一帧进行特征提取，特??征匹配后即可通过三角化计算深度
【参考文献】：
期刊论文
[1]结合复小波域和空间总变分的无参考图像清晰度评价[J]. 邵雪,曾台英,汪祖辉. 包装工程. 2017(05)
[2]视觉SLAM综述[J]. 权美香,朴松昊,李国. 智能系统学报. 2016(06)
[3]基于相机姿态信息的图像投影[J]. 付森原,陈姝,张钧,田金文. 计算机与数字工程. 2015(10)
[4]图像匹配中误匹配点检测技术综述[J]. 单小军,唐娉. 计算机应用研究. 2015(09)
[5]Moravec和Harris角点检测方法比较研究[J]. 卢瑜,郝兴文,王永俊. 计算机技术与发展. 2011(06)
[6]图像分割方法综述[J]. 郭佳. 中国新技术新产品. 2011(01)
[7]视觉跟踪算法综述[J]. 杨戈,刘宏. 智能系统学报. 2010(02)
[8]基于汉字标志的增强现实系统[J]. 董子龙,章国锋,邵元龙,华炜. 中国图象图形学报. 2009(07)
[9]基于自然特征点的实时增强现实注册算法[J]. 陈靖,王涌天,李玉,胡文泽,藏晓军. 系统仿真学报. 2007(22)
[10]彩色图象量化方法的研究[J]. 凌玲. 华南理工大学学报(自然科学版). 2000(01)
本文编号：2983757
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－２增强现实系统流程１９］??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｒｅａｌｉｔｙ?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｐｒｏｃｅｓｓ１９１??
，??ｕｎｄｌｅ?Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ）算法优化相机位姿及路标点。２００７年Ｋｌｅｉｎ、Ｍｕｒｒａｙ等人提出???ＰＴＡＭ算法１２７］，该系统基于图优化且存在跟踪和创建地图这两个独立的线程，??踪线程中，ＰＴＡＭ采用基于斑块搜索的方法实现跟踪，地图创建线程中优化了??键帧的位姿及地图点的坐标，这也为之后的ＳＬＡＭ奠定了基础。Ｒａｕｌ?Ｍｕｒ－Ａｒｔａｌ??人基于ＰＴＡＭ提出了?ＯＲＢＳＬＡＭ系统１＾，该系统在此基础上多了闭环检测的线??，闭环检测采用了?Ｂｏｗ（Ｂａｇ?ｏｆ?Ｗｏｒｄｓ，词袋模型）优化局部地图和全局地图，最大??度减少位姿累积误差，具有较强的重定位能力，且该系统不需要主动选定初始??帧，系统根据平移量和视差自动选择两帧初始化，由于该系统采用的是特征点??，所以创建的地图是稀疏地图，效果如图ｌ－３（ａｐ］。而对于直接法来说，由于输??的是整个图像，构建的地图可以为稠密或半稠密地图，且直接法不需要计算图??的描述子，所以直接法实时率更高。Ｎｅｗｃｏｍｂｅ等人提出了直接法－ＤＴＡＭ算法??１，该系统基于单像素点采用低基线计算位姿并构建地图。Ｅｎｇｌｅ等人提出??ＳＤ－ＳＬＡＭ系统，该系统也是基于直接法的思想，匹配大量像素点并进行滤波，??后进行图像配准，能够较精确的估计姿态并能构建半稠密地图，效果如图ｌ－３（ｂ）???〇??
中存在多个平面模型便无法拟合，且精度较低。因此本章在其基础上进行改进，??提出了基于ＲＡＮＳＡＣ的多平面拟合算法，以保证在多个模型时仍能识别到多个模??型，本章算法简要流程见图２－１。首先相机捕捉实时的图像，求取每一帧的特征点??并进行特征匹配，根据匹配的特征点通过三角化方法求其深度点，将特征点及其??对应深度点保存到数组中，接下来对每一帧的深度点拟合平面模型，得出的参数??若符合平面特征，基于颜色量化该帧图像并提取量化后图像上的所有轮廓，根据??平面轮廓过滤轮廓外噪点，之后，将该帧特征点进行聚类，则对应深度点（即三维??点）也分为对应类别，接下来对于空间中每一类进行平面拟合，并计算错误率划分??权重，最后对于符合平面参数的面片根据法向量和距离加权合并面片。??特征点对应深度点求解??ＦＴ：??当前帧特征提＿＾当前帧相机求解特征点??取７姿态估计对应深度点????”??肝＇法崎?丨＊備点＇?丨过二夕卜??与距离合并＋聚类划分深＋??面片?度空间?丨隨??图２－１基于ＲＡＮＳＡＣ的多平面拟合算法框架??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?ＲＡＮＳＡＣ－ｂａｓｅｄ?ｍｕｌｔｉ－ｐｌａｎａｒ?ｆｉｔｔｉｎｇ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ??２．２．１当前帧特征提取及匹配??在本系统中，相机实时捕捉图像获取每一帧，并对每一帧进行特征提取，特??征匹配后即可通过三角化计算深度
【参考文献】：
期刊论文
[1]结合复小波域和空间总变分的无参考图像清晰度评价[J]. 邵雪,曾台英,汪祖辉. 包装工程. 2017(05)
[2]视觉SLAM综述[J]. 权美香,朴松昊,李国. 智能系统学报. 2016(06)
[3]基于相机姿态信息的图像投影[J]. 付森原,陈姝,张钧,田金文. 计算机与数字工程. 2015(10)
[4]图像匹配中误匹配点检测技术综述[J]. 单小军,唐娉. 计算机应用研究. 2015(09)
[5]Moravec和Harris角点检测方法比较研究[J]. 卢瑜,郝兴文,王永俊. 计算机技术与发展. 2011(06)
[6]图像分割方法综述[J]. 郭佳. 中国新技术新产品. 2011(01)
[7]视觉跟踪算法综述[J]. 杨戈,刘宏. 智能系统学报. 2010(02)
[8]基于汉字标志的增强现实系统[J]. 董子龙,章国锋,邵元龙,华炜. 中国图象图形学报. 2009(07)
[9]基于自然特征点的实时增强现实注册算法[J]. 陈靖,王涌天,李玉,胡文泽,藏晓军. 系统仿真学报. 2007(22)
[10]彩色图象量化方法的研究[J]. 凌玲. 华南理工大学学报(自然科学版). 2000(01)
本文编号：2983757
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