【摘 要】
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增强现实是近年来极受关注的一门技术,受到了诸多科技公司的关注和研究并应用于娱乐、导航、医疗、军事、教育等行业。目前增强现实的载体通常为智能手机,而移动增强现实时代从开发者的视角看系统急需提升对更多识别图像的兼容性以及识别过程的稳定性。本次研究梳理了移动增强现实的系统架构,首先进行了最底层的算法研究、归纳和实验:对特征检测算法进行了理论研究和对比实验,选择了 ORB(Oriented FAST an
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增强现实是近年来极受关注的一门技术,受到了诸多科技公司的关注和研究并应用于娱乐、导航、医疗、军事、教育等行业。目前增强现实的载体通常为智能手机,而移动增强现实时代从开发者的视角看系统急需提升对更多识别图像的兼容性以及识别过程的稳定性。本次研究梳理了移动增强现实的系统架构,首先进行了最底层的算法研究、归纳和实验:对特征检测算法进行了理论研究和对比实验,选择了 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法;接下来在 ORB 算法的基础上通过提出cFAST算法并求出其对应四个参数组合的最佳值,最终提升了算子匹配质量,并通过实验论证了改进的有效性。同时对特征匹配算法进行了理论研究和多次对比实验,最终选定KNN算法为特征匹配算法,使用Lowe’s算法与RANSAC算法剔除误匹配点。接下来在上述实验结果和对应改进算法的基础上,通过梳理增强现实系统的实现流程,封装了包括摄像机参数、特征检测、特征匹配、增强渲染等多个系统接口。最后,从增强现实实际使用场景出发,在接口层的基础上实现了移动端增强现实应用的开发,设计了扫描模式和增强模式以实现系统交互逻辑闭环,并通过对照实验证明了该移动增强现实系统提升了对识别图和环境的兼容性和鲁棒性,并通过后续实验验证了系统基本满足用户实际使用的流畅性、鲁棒性、稳定性等要求。
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