激光笔交互指的是以激光笔为交互设备,综合图像处理、模式识别等技术完成交互指令的人机交互技术,其优势在于摆脱了桌面计算模式距离的限制,增加了交互的移动灵活性以及自然普适性,被广泛应用在大屏幕交互、多媒体演示、医疗轮椅、机器人导导航、虚拟现实和智能家居等领域。然而,现有的激光笔交互系统存在延迟较大、精度差以及命令误判等问题,因此,如何实现实时鲁棒的激光笔交互系统依然面临着挑战。本文介绍了激光笔交互系统模型及其处理流程,分析了现有的激光点检测算法、坐标映射算法和激光点行为分析方法的主要缺陷,其中包括激光点检测算法无法解决无规则的全局性背景突变问题,坐标映射算法误差较大,激光点行为分析方法易造成命令误判等。为了提高系统的实时性和鲁棒性,本文提出了改进的激光笔交互系统。首先基于稀疏背景模型,提出一种在线的字典创建与更新算法来检测激光点,当检测到背景发生变化时将新的背景直接加入到背景字典中,否则利用在线累积平均算法对字典进行更新,可以解决无规则的全局性背景突变问题；然后,利用SIFT算法提取投影图像和计算机放映图像之间的匹配点,进而训练正则化的神经网络模型获得坐标映射关系,提高了映射的精度；最后基于多媒体演示应用设计了激光点行为分析方法,将投影区域划分为交互控制区域和绘图标注区域,得到了鲁棒的交互命令触发方式。本文基于OpenCV库和Visual C++平台,对多媒体演示应用的激光笔交互系统进行了实现,并对系统的各环节进行了测试：首先在大屏幕交互和多媒体演示应用场景中测试了提出的激光点检测算法,实验结果表明本文算法可以实时地解决无规则的全局性背景突变问题,能够实时鲁棒地检测出激光点；然后在不同摄像头摆放位置下比较了本文算法与传统的坐标映射算法,本文算法获得了更优的精度；最后,在室内会议室测试了实现的激光笔交互系统,统计了交互误差和系统的响应时间,实验结果表明所设计的激光笔交互系统具有实时性和鲁棒性。