裸眼三維增強現(xiàn)實關鍵技術研究.pdf

1、增強現(xiàn)實技術通過電腦技術將虛擬信息應用到真實環(huán)境,使真實環(huán)境和虛擬物體實時地疊加在同一個畫面或空間。裸眼三維增強現(xiàn)實致力于為用戶提供一種自由立體顯示的虛實融合畫面,在現(xiàn)實世界和虛擬世界架起溝通的橋梁,使用戶體驗充滿創(chuàng)造感的虛實互動效果。相機追蹤、圖像特征提取與匹配以及虛擬視點圖像繪制等技術等是裸眼三維增強現(xiàn)實中的關鍵技術。
　　 自然三維電視系統(tǒng)通過雙目相機立體拍攝自然場景并提取深度信息,經編碼、傳輸和解碼后通過多視點重建模塊繪

2、制出多路虛擬視點圖像,為用戶左右眼提供立體圖像對以實現(xiàn)裸眼三維視覺享受。本文致力于在自然三維電視實驗平臺上實現(xiàn)多視點自由立體顯示的三維增強現(xiàn)實功能,首先借鑒SLAM(Simultaneous localization and mapping)技術搭建增強現(xiàn)實實驗平臺,再重點研究其中的特征提取與匹配算法并提出一種基于Sobel邊緣的快速SIFT(Scale-invariant feature transform)算法,最后針對多視點重建模

3、塊虛擬視點圖像繪制過程中深度圖邊緣不準確的問題提出優(yōu)化方法。取得的成果包括以下三個方面:
　　 搭建增強現(xiàn)實實驗平臺。該實驗平臺借鑒機器人研究領域的SLAM技術,能實時構建場景地圖并計算相機位姿參數(shù)。
　　 研究特征提取與匹配技術并提出基于Sobel邊緣的快速SIFT算法。本文首先調研特征提取與匹配算法的現(xiàn)狀。針對SIFT算法存在的冗余度高、速度慢等缺點,采用Sobel算法提取圖像邊緣集并產生相應的邊緣集圖像尺度空間,在

4、該尺度空間的約束下檢測極值點。實驗結果表明,本文提出的算法能在很大程度上減少特征點的冗余度,提高算法速度，同時保證較高的匹配率。隨著Sobel邊緣檢測閾值的增大,特征點數(shù)量減少,運行時間減少,匹配率上升。
　　 針對立體匹配深度圖不精確導致視點合成質量降低的問題,本文引入摳圖算法配準深度圖與彩色圖邊緣,提高虛擬視點圖像的質量。針對摳圖技術只能區(qū)分全局前景和背景的缺點,提出一種局部化的摳圖算法,以解決復雜場景下多深度層次的區(qū)分和邊