基于相关滤波以及NCC的目标跟踪与姿态估计以及在增强现实中的应用

发布时间：2020-03-30 15:57

【摘要】：本论文主要基于相关滤波以及模板匹配技术(Normalized cross-correlation),对AR(Augment Reality)应用中的跟踪技术进行创新研究与提升,使AR中的目标跟踪算法能够在1080P/25HZ的条件下实时计算3D物体的位置信息以及方向信息,辅助实际的AR展示。提高了AR相关应用中物体追踪的实时性以及稳定性,对应AR相关应用的体验具有较大的贡献。本文首先设计了一种基于模板匹配技术的AR追踪算法,设计并且实现了其中的离在线特征构建,均匀特征选择,目标匹配二次搜索算法。基于模板匹配的AR跟踪算法对于1080P的视频图像追踪速度在25到30fps之间,能够实时进行目标跟踪,并且能够良好的应对目标的遮挡。但是算法在目标尺度变化以及目标快速运动时,追踪成功率会迅速下降。目标距离镜头的距离在0.3米到1米之间才能保证高精度追踪。目标快速运动的成功率不足20%。针对尺度变化问题,本文设计了结和相关滤波以及多层离线金字塔的目标搜索算法,使目标距离镜头在0.1米到2米时仍能保证高精度追踪,并且将1080P图像的追踪速度提高到了 30fps到45fps之间。针对目标的快速运动问题,本文设计了结合卡尔曼滤波的目标位置预测算法,使目标在快速运动时的追踪成功率达到65%。最终形成的AR中的目标跟踪算法在保证实时追踪的条件下,能够良好的应对目标遮挡,尺度变化以及目标快速运动。
【图文】：

１．使用标志图像的跟踪技术，这种技术通过在我们要跟踪的物体或者图片上逡逑增加一个标志信息，，来获得追踪目标的位置与方向信息。这些标志信息一般都是逡逑一些给出对应关系的方形的块。如图１－１所示：逡逑１逡逑

逦北京邮电大学工学硕士学位论文逦逡逑基于相关滤波的跟踪算法，在性能（追踪速度）上，以及效果（应对亮度，逡逑遮挡，运动）上都达到比较好的效果，基于深度学习以及深度特征的跟踪算法是逡逑目前研宄的热门，在性能上比较欠缺，但是在效果上已经达到了非常好的效果。逡逑但是这两种跟踪算法在与姿态估计算法的结合上都没有基于搜索的传统的跟踪逡逑算法那么自然，因为基于搜索的跟踪算法的结果，本身就是点集之间的映射关系，逡逑能够方便的利用这个结果计算出物体的姿态矩阵。所以本文的整体框架还是基于逡逑搜索的传统的目标跟踪算法，核心是解决传统跟踪算法在ＡＲ应用中可能出现的逡逑性能以及效果问题。当然这里在解决传统跟踪算法中的性能以及效果问题时，我逡逑们因引入了相关滤波在图像跟踪上的设计思路，将二者在以及细节的处理上进行逡逑了结合。另外姿态估计算法的考量上我们依然需要可能的减少点云配准中，候选逡逑点的数目，便于优化以及提高搜索算法的性能。整体的研究思路如下图所示：逡逑
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2607748