全景視頻增強現(xiàn)實系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf

1、增強現(xiàn)實是將計算機生成的虛擬信息與真實世界的疊加，而全景視頻是將拍攝到的視頻拼接后可任意角度拖動觀看的動態(tài)視頻。在一些受到保護且不便讓用戶進入的場景（如文物古跡、博物館、旅游景區(qū)等），可采集全景視頻片段，然后利用增強現(xiàn)實技術將虛擬信息疊加到拼接后的全景視頻背景中，為用戶提供更加豐富的信息。
　　本文將增強現(xiàn)實技術引入全景視頻中，提出全景視頻增強現(xiàn)實系統(tǒng)的建設方案，并對建立該系統(tǒng)的關鍵技術進行研究。研究的主要內(nèi)容為:
　　(1

2、)針對全景視頻拼接中算法復雜度高、拼接后的視頻存在拼接裂縫以及運動物體易導致“GHOST”現(xiàn)象的問題，提出改進ORB特征檢測的全景視頻拼接方法，使得全景視頻拼接具有較好的實時性，并有效抑制了拼接裂縫和“GHOST”現(xiàn)象的產(chǎn)生;
　　(2)針對基于標識的三維注冊易受光照、遮擋以及旋轉(zhuǎn)變化的影響，提出基于動態(tài)特征模板匹配的ARToolKit三維注冊方法，在復雜環(huán)境下，動態(tài)模板匹配算法具有較高的實時性和標識物識別率，基于動態(tài)特征模板匹配

3、的ARToolKit注冊具有良好的穩(wěn)定性和魯棒性;
　　(3)針對標識結(jié)合自然紋理特征的三維注冊誤差較大、運行速度慢的問題，提出仿射重投影混合虛實注冊方法，在特征圖形被遮擋或不可見時能夠完成注冊，仿射重投影混合虛實注冊方法在精確度、健壯性以及速率方面表現(xiàn)優(yōu)異;
　　(4)針對基于自然紋理特征的三維注冊易受復雜環(huán)境以及目標跟蹤檢測算法耗時嚴重、精度低的影響，提出改進KCF的跟蹤注冊方法，在目標位置發(fā)生旋轉(zhuǎn)、縮放、部分遮擋、光照