基于移动端的无标识增强现实系统研究与开发

摘要

增强现实（AR）是指一类将虚拟物体融入真实世界的技术。随着时代的进步，技术的突飞猛进，人们希望获得更自然的人机交互体验。而硬件方面迅猛发展，得以实现图像的实时性处理，使得这一愿望成为现实。这项技术有着十分广泛的应用领域。在导航领域，使得室内导航的可视化，更新导航体验。在铁路领域，增强现实技术为机车维护提供便利。
　　手机等移动设备在逐渐成为生活不可或缺的一部分。然而要在移动端实现增强现实需要面对设备计算性能有限、内存空间少等方面的限制。这些限制会造成系统延迟、三维注册不精确的问题的发生。本文主要完成以下研究工作:
　　(1)针对移动端有限的性能以及内存容量，研究一种可以快速识别提取现实场景特征的算法，该算法需要计算复杂度小，内存占用量少。本文通过对近年来提出的相关特征识别算法进行比较，提出了一种基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法移动端特征识别算法。该算法对特征匹配过程进行提纯，减少误匹配，速度快、内存使用少，满足本文提出了基于移动端无标识增强现实系统的设计要求。
　　(2)为了实现准确的虚拟物体三维注册，本文对单应性矩阵的计算过程进行改进，提出基于改进的单应性矩阵算法的注册方法。经过实验验证，该方法在满足实时性的条件下，提高注册准确度，符合移动端无标识增强现实系统对精度要求。
　　(3)实现基于移动端的室内导航增强现实系统。采用Unity3D引擎，利用其可发布多平台应用的特性，研究该引擎与C++混编的机制，充分利用语言的高效性与引擎的便捷性，实现系统的设计开发。
　　本文对提出的算法进行了相关实验测试，实验表明本文设计的无标识增强现实系统在时间上满足实时性要求，同时具备良好的注册精度。同时对本文设计的基于移动端的室内导航系统进行了实际测试，结果达到预期的增强现实效果。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 国内外研究现状

1．1．1 研究现状

1．1．2 应用现状

1．1．3 发展趋势

1．2 论文工作与论文组织结构

1．2．1 论文工作

1．2．2 本文组织结构

1．3 本章小结

2 增强现实系统模型

2．1 传统系统结构

2．2 移动端增强现实体系结构

2．3 理论基础

2．3．1 摄像机模型概述

2．3．2 坐标变换

2．3．3 相似度度量方法

2．4 本章小结

3 针对移动端的特征检测与匹配算法的性能分析

3．1 检测算法和描述符

3．2 SURF算法

3．2．1 SURF特征点检测

3．2．2 SURF特征描述

3．3 ORB算法

3．3．1 ORB特征点检测

3．3．2 ORB特征描述

3．4 特征点匹配流程

3．5 性能评估方法

3．6 特征算子性能比较实验与分析

3．6．1 特征点提取比较

3．6．2 匹配效率

3．6．3 描述符比较

3．6．4 实验结论

3．7 特征点匹配提纯方法

3．7．1 随机抽样一致算法

3．7．2 改进的RANSAC

3．7．3 实验结果与分析

3．8 综合匹配效果

3．9 本章小结

4 单应性注册算法的研究与改进

4．1 注册流程

4．2 三维注册算法

4．3 单应性矩阵

4．4 改进的单应性注册方法

4．5 算法精度与实时性

4．6 本章小结

5 基于改进注册算法的增强现实系统

5．1 系统框架

5．2 AR系统的软件原型

5．3 实验结果与分析

5．4 本章小结

6 基于移动端的室内导航增强现实系统

6．1 室内导航方式现状和问题

6．2 系统需求分析

6．3 系统框架

6．3．1 系统流程

6．4 移动平台开发

6．4．1 开发难点

6．4．2 移动平台移植过程

6．5 系统效果

6．6 本章小结

7 总结与展望

7．1 全文总结

7．2 工作展望

参考文献

作者简历及攻读硕士／博士学位期间取得的研究成果