增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality,AR）是一種新型的人機(jī)交互技術(shù),它通過計(jì)算機(jī)將虛擬信息實(shí)時疊加到真實(shí)場景中,為用戶提供虛實(shí)融合的圖像引導(dǎo)。其中,跟蹤注冊技術(shù)是AR線纜裝配引導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,它是實(shí)現(xiàn)虛擬引導(dǎo)信息和裝配現(xiàn)場“無縫”融合的基礎(chǔ),直接決定了AR線纜裝配引導(dǎo)系統(tǒng)的性能與用戶體驗(yàn)。因此研究跟蹤注冊具有重要的理論意義和工程價值。論文主要研究內(nèi)容如下:1.研究了模板匹配算法原理、基本模型的跟蹤注冊算法和AR跟蹤注冊方法的基本思想及工作流程,為AR跟蹤注冊方法的研究提供了理論基礎(chǔ)。2.研究了基于線性并行多模態(tài)（LINE Multimodal,LINE-MOD）模板匹配的線纜裝配體跟蹤注冊初始化方法。針對現(xiàn)有的LINE-MOD模板匹配只能在固定尺度對剛性物體進(jìn)行識別,以及現(xiàn)有的跟蹤注冊方法需要人為裝配引導(dǎo)坐標(biāo)系初始化的問題,該方法首先在離線階段對多視角線纜裝配體圖像進(jìn)行采集、梯度方向提取及量化和梯度方向擴(kuò)展。然后通過模板匹配實(shí)現(xiàn)對線纜裝配體的識別與位姿初始化。引入深度信息,獲得改進(jìn)的LINE-MOD模板匹配。最后通過實(shí)驗(yàn)表明,該方法能完成線纜裝配體在多尺度下的識別,并實(shí)... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

椒鹽噪聲實(shí)

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于LINE-MOD模板匹配的線纜裝配體跟蹤注冊初始化方法20模糊化狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出了改進(jìn)的LOG算子圖像預(yù)處理算法相對于傳統(tǒng)LOG算子圖像預(yù)處理算法，能有效地去除圖像的噪聲，并且更好地保留圖像的邊緣信息。(a)線纜裝配場景原圖(b)椒鹽噪聲實(shí)驗(yàn)原圖(c)傳統(tǒng)LOG算子(d)改進(jìn)LOG算子圖3.1椒鹽噪聲實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖(a)線纜裝配場景原圖(b)模糊化實(shí)驗(yàn)原圖(c)傳統(tǒng)LOG算子(d)改進(jìn)LOG算子圖3.2模糊圖片實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于LINE-MOD模板匹配的線纜裝配體跟蹤注冊初始化方法22同時保存獲取到的每一幅圖像所對應(yīng)相機(jī)的采集位置和姿態(tài)。由于對CAD環(huán)境中的線纜裝配體模型進(jìn)行離線訓(xùn)練時，需要考慮到其采樣視角的范圍不能按照均勻分布進(jìn)行，造成采樣密度過小或過大，以及出現(xiàn)半球表面采樣[64,65]極點(diǎn)處等問題。對線纜裝配體進(jìn)行多視角圖像采集時，本文選用正二十面體表面對線纜裝配體進(jìn)行多視角圖像采樣，主要將該正二十面體進(jìn)行均勻劃分，其中將它的每一個面平均分成四份，然后對已分成的每一份再進(jìn)行迭代劃分。為了考慮圖像采集時運(yùn)算的速度和精度，在正二十面體的每一個面，對線纜裝配體進(jìn)行圖像采樣時，將選擇迭代2次進(jìn)行圖像采集，并且形成的16個等邊三角形將處于正二十面體的每一個面上。將線纜裝配體模型放置于CAD環(huán)境中，該線纜裝配體模型主要是位于正二十面體中心。正二十面體表面上的每一個三角形的頂點(diǎn)可作為線纜裝配體模型的圖像采樣視點(diǎn)，線纜裝配體三維CAD模型離線采樣示意圖，如圖3.3所示：圖3.3線纜裝配體三維CAD模型離線采樣示意圖對線纜裝配體本身結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，可發(fā)現(xiàn)線纜裝配體存在許多對稱結(jié)構(gòu)，可根據(jù)這種對稱的性質(zhì)，從而可降低對其采樣的數(shù)量，同時可提高對其識別和跟蹤的速度。對于該結(jié)構(gòu)，在經(jīng)度和緯度上的采樣區(qū)間分別為00~180和00~90。在00-45~45的圖像采樣區(qū)間中，將形成四個旋轉(zhuǎn)角度，為了表示在同一位置上，對不同視角下的圖像進(jìn)行采樣。在多視角下獲取線纜裝配體模型的圖像以作為參考圖像，同時記錄相機(jī)的采集位置和姿態(tài)。然后將該參考圖像進(jìn)行特征提取，如梯度方向描述符特征，并將所提取到的特征存儲到XML文件中。采集后的部分線纜裝配體三維CAD模型不同視角下的模板圖像如圖3.4所示：


本文編號：3321037