两种基于标识的增强现实注册方法的比较

介绍了两种基于标识的增强现实开发包ARToolKit和ARTag.从标识定位错误发生率、标识混淆错误发生率和系统运行速度等方面,通过试验对两个系统的表现进行了比较,并从算法和原理上阐述了表现差异的原因,给出了试验结果.对基于标识的增强现实系统应用进行了展望.     

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.     

面向自然特征的增强现实中高精度目标跟踪注册研究

增强现实技术已经在医疗、军事、教育、建筑、娱乐等多个领域得到了广泛应用,为了实现虚拟世界信息与真实世界信息的无缝叠加,要求虚拟场景信息与真实环境信息利用跟踪注册技术在三维空间位置中进行配准,通过研究3种坐标系的变换,使用单应性估计完成虚拟物体的三维注册,实验效果良好.     

一种基于图像单应性矩阵的投影仪标定方法

投影仪标定是计算机视觉的关键技术之一,针对实际应用中摄像机和投影仪相对位置关系,提出一种基于摄像机和投影仪图像单应性矩阵的投影仪标定方法.对捕获的图像进行背景差分、特征点提取等操作得到投影图像和摄像机图像之间的单应性矩阵,进而获得投影仪参数矩阵,完成投影仪标定.经实验论证,该方法操作简单,反投影像素误差在0.3到1个像素之间,证明了该方法的有效性.     

基于单应性矩阵分解的视觉控制器设计及仿真

为避免传统的基于图像雅克比矩阵视觉伺服控制方法中深度信息的求取,克服机械手末端仅限于做微小运动的约束,设计了基于单应性矩阵分解的视觉控制器.根据对摄像机在不同时刻对同一平面所成图像间的单应性矩阵的分解,并通过中间图像插值筛选方法,确定其视觉控制器参数.最后,以Puma560机器人为例在Matlab/Simulink环境下进行系统仿真,其结果验证了该方法的有效性.     

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.     

增强现实系统的动态注册

增强现实是虚拟现实的一个重要分支,有着广泛的前景与应用价值,增强现实系统中最关键的技术是三维注册,为实现虚拟物体与真实物体间的完美结合,三维注册精度至关重要,由于系统延时造成虚拟物体在真实物体附近游移,严重地影响系统的整体注册精度,针对该问题采用扩展卡尔曼滤波方法跟踪标志点,估计头部运动方位,对增强现实系统进行动态注册,以减少系统延时,提高三维注册精度,该算法实时性强,能够较好地解决增强现实系统延时造成的注册误差。     

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．     

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。     

一种免注册标识的增强现实方法

针对传统增强现实(augmented reality, AR)技术中标识信息和虚拟信息需要提前置入、虚拟模型的显示受标识信息限制的问题,提出一种免注册标识的增强现实方法。以C/S(客户端-服务端)架构为载体,采用用户数据报协议(user datagram protocol, UDP)传输信息,首先以HoloLens为客户端采集目标信息,随后服务端通过迁移学习训练的卷积神经网络来识别目标信息,最后客户端依据识别结果从服务器中动态加载虚拟模型。通过实验证明,该方法在开发过程中无需注册标识信息,对目标信息的识别准确率高,虚拟模型的显示免于对标识的跟踪,从而提高了AR的实用性,也可以更好地适应新场景需求。     

一种新的基于互信息的图像配准方法

针对目前基于互信息图像配准方法中存在的不足,提出结合图像二维信息(如轮廓和边缘)与互信息的图像配准算法.它首先利用小波多尺度积提取两幅图像的特征点及其角度信息,再根据得到的特征点和角度信息,定义了特征点对互信息匹配准则,得到相应的匹配点对.最后进行了仿真实验,并将结果与由相关度、对齐度准则得到的结果进行比较,所提出的算法匹配误差最小.结果表明该算法具有匹配精确、鲁棒性好和效率高等优点.     

基于全息光学的虚拟现实与增强现实技术进展

 介绍了VR/AR产业发展的现状及未来趋势,从显示技术的角度阐述了目前主流VR/AR产品使用的技术方案,并比较了双目视觉、光场显示和全息显示3种VR/AR方案的优缺点。针对当前VR/AR主流方案存在的问题,提出了全息光学技术在VR/AR产品中的优势和在产业中的作用,特别是,归纳了全息光学技术在近眼显示领域的进展及其对VR/AR产业发展的意义。分析了全息光学和VR/AR产业在结合过程中所面临的挑战,并对基于全息光学的VR/AR产业发展进行了展望。     

基于AR的智能安全巡检系统

针对化工企业日常工作的重要一环—设备运维和企业安全巡检工作中存在的效率低、规范性差等问题和现有方式的监管难、档案管理难等弊端,结合目前发展迅速的增强现实技术(augmented reality,AR)技术,同时运用音视频即时通讯远程协助和图像识别技术,设计了能够较好解决上述问题和弊端的AR智能安全巡检系统。参考危险与可操作性(HAZOP)、保护层分析(LOPA)和故障模式及影响分析(FMEA)报告,开发了一套从制定、发布到执行、审核的完整的巡检任务流程和AR巡检系统,可帮助企业更好地落实安全管理工作。     

基于集成成像的增强现实三维显示技术

 分析了现有增强现实器件的不足，介绍了集成成像三维显示技术的原理和特点，盘点了以集成成像三维显示为核心的光学透视式增强现实器件和系统，介绍了这些器件和系统的原理，并分析了离轴光学技术、自由曲面技术、全息光学元件技术、双4f系统各技术的特点。     

本地滞后对协同增强现实系统性能影响研究

 一致性控制是协同增强现实研究核心问题,本地滞后算法可有效消除协同过程中的短期不一致,但如何选择一个合适的本地滞后值是该算法的关键问题。文章构建了一个具体的协同增强现实系统,并在不同本地滞后值下对该系统性能进行研究。实验结果表明本地滞后值（0~600 ms）对系统性能的影响是非线性的,这些影响可分为三段：0~100,100~500,500 ms以上,当本地滞后值小于100 ms时,本地滞后对系统性能没有影响,当本地滞后值从100 ms增加到500 ms时,本地滞后对系统的性能影响随滞后值变大而变大,但被试均能完成任务,当本地滞后值超过500 ms时,系统性能急剧变坏,一些被试不能顺利完成任务。