原创《基于ORB特征复杂场景下增强现实》：本论文主要论述了增强现实论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：针对增强现实开发工具ARtoolkit利用特定编码的卡片来获取目标,并且利用标记卡片角点来推算出相机的空间位置,准确率不高,有严格的观测角度限制,且不能在复杂场景使用的问题.在采用即时定位和地图构建和随机抽样一致算法的基础上,研究了如何将利用即时空间定位算法准确的计算出相机的外参和图像序列ORB特征点的空间坐标集,并利用随机抽样一致和poster帧得到二维感兴趣区域特征点坐标集,实现了感兴趣区域的空间坐标定位.实验结果表明,该算法解决了标记卡片以及观测角度限制,提高了相机位置的准确率,提高程度达90%.为后期渲染3D目标实现增强现实提供了有力的保障.
关键词：增强现实；即时定位和建图；随机抽样一致
DOI：10.15938/j.jhust.2018.02.005
中图分类号： TP391.9
文献标志码： A
文章编号： 1007-2683（2018）02-0023-06
Abstract：Aiming to the development tools for Augmented Reality, ARtoolkit, and to obtain a particular coding region of interest, Marker Cards and the corner feature are used to calculate the position of the camera. But the accuracy rate is low, and viewing angle and scenes are stirctly limited. Based on the simultaneous localization and mapping and random sample consensus algorithm, this paper studies how to use instant space location algorithm to accurately calculate the spatial coordinates of camera external parameters and image sequence ORB（oriented fast and rotated brief）feature point set. Then random sampling and poster frame are used to obtain two dimensional coordinates of region of interest to locate. For these restrictions, a new method is proposed in this paper by integrating SLAM and RANSAC to obtain a particular coding region of interest and calculate the position of the camera. Experiments show that the method can solve the limitation of viewing angle and scenes and improve the accuracy of calculate the position of the camera. The degree of improvement is up to 90%, providing a strong guarantee render 3D augmented reality.
Keywords：augmented reality； simultaneous localization and mapping； random sample consensus
0 引 言
在互聯网时代,计算机已经在生活当中越来越普及,从几人共享一台计算机到一个人拥有几台计算机.计算机生成的数据对人们的生活来说越来越重要.然而,目前计算机仍处于智能化的初级阶段,可以模仿人类进行逻辑思维,但还无法完全进行形象思维,如果要计算机成为人类的可靠助手,进行形象思维,则要求计算机能够适应人们所习惯的信息获取方式和思维过程,和真实环境进行自然融合.增强现实系统可以将计算机生成的信息（包括文字、图像、三维物体等）以视觉融合的方式叠加至真实场景中,和周围的真实环境完美地融为一体.在用户眼前呈现出“增强”了的世界.在理想情况下,用户无法辨别哪个是虚拟物体,哪个是真实物体,看到的将是完整的融合显示场景.增强现实借助显示技术、交互技术、传感技术和计算机图形技术将计算机生成的虚拟目标和用户周围的现实环境融为一体[1-4].
常用的增强现实开发工具ARtoolkit[5]存在诸多限制,定位需要特定编码的标示（Marker）图片来标示出目标位置,计算相机的位置方式单一,观测的倾斜角度有限制.针对这些问题,本文采用SLAM[6-7]结合二维平面定位的RANSAC[8-9]算法,可以准确的获得相机空间位置,并且定位目标的空间位置,来渲染三维目标,实现增强现实.本文结构如下：第一部分介绍ARtoolkit的开发框架,第二部分介绍ARtoolkit定位目标和计算相机位置的方法.第三部分介绍SLAM和二维图像配准的RANSAC算法,并进行结合以实现三维空间的目标定位.第四、五部分给出对 析的实验结果和结论.
1 ARtoolkit简介
增强现实是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息（视觉信息、声音、触觉等）,利用科学技术进行仿生后再融合到现实世界,人类通过感官来感知.ARtoolkit是由C/C++语言编写的库,通过它可以实现现实增强.ARToolkit的开发流程基于人工标志的注册方法来进行,包括以下几个部分：相机标定、初始化摄像头并捕获视频帧、搜索标示以及识别、计算Marker的位置和方向、计算相机的位置、渲染虚拟物体、屏幕显示和关闭视频捕捉,开发流程如图1所示.
增强现实论文参考资料：
结论：基于ORB特征复杂场景下增强现实为关于对写作增强现实论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文增强现实app论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
