1、由虛擬現(xiàn)實(shí)延伸出來(lái)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(augmented reality, AR)技術(shù)已逐漸發(fā)展成為一門獨(dú)立系統(tǒng)的學(xué)科。三維注冊(cè)是實(shí)現(xiàn)AR的關(guān)鍵，它決定了虛擬目標(biāo)如何準(zhǔn)確地與真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)合。傳統(tǒng)注冊(cè)方法大多通過(guò)在真實(shí)環(huán)境中擺放人工標(biāo)識(shí)來(lái)完成三維注冊(cè)，這限制了AR的應(yīng)用范圍。因此，研究在自然特征的條件下實(shí)現(xiàn)注冊(cè)的技術(shù)和方法具有重要意義。
　　 本研究基于自然特征的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)注冊(cè)的新方法，結(jié)合使用計(jì)算機(jī)圖形、圖像等領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)。主要工

2、作包括：首先，針對(duì)傳統(tǒng)三維注冊(cè)方法耗時(shí)較長(zhǎng)、誤差較大等限制增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用的因素，提出了一種基于自然特征的實(shí)時(shí)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)注冊(cè)預(yù)處理方法，它包括初始幀注冊(cè)和跟蹤注冊(cè)兩部分。其中，利用SURF(speeded up robust feature)特征點(diǎn)檢測(cè)算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的SIFT(seale-invariant feature transform)算法，使運(yùn)算速度有明顯提升。同時(shí)，為了避免每一幀都進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)從而提高注冊(cè)效率，使用L-K

3、(Lucas-Kanade)光流算法對(duì)上一個(gè)階段檢測(cè)到的特征進(jìn)行跟蹤，在獲得匹配特征點(diǎn)對(duì)的基礎(chǔ)上使用隨機(jī)抽樣一致性算法(random sample consensus，RANSAC)算法求解圖像平面與景物平面的單應(yīng)矩陣為后續(xù)的注冊(cè)實(shí)現(xiàn)做準(zhǔn)備。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文三維注冊(cè)預(yù)處理方法能滿足增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)實(shí)時(shí)性的要求。其次，在注冊(cè)預(yù)處理算法的基礎(chǔ)上，本文研究了整體注冊(cè)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)。為了計(jì)算出虛擬物體在真實(shí)場(chǎng)景圖像中的應(yīng)有位置，通過(guò)透視變換的原理，利用實(shí)時(shí)

4、圖像與真實(shí)景物模版之間的單應(yīng)性，求解出每幀場(chǎng)景圖像對(duì)應(yīng)的攝像機(jī)投影關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了基于自然特征的注冊(cè)。同時(shí)，為了避免單應(yīng)矩陣計(jì)算過(guò)程中的累計(jì)誤差問(wèn)題，采用每隔數(shù)幀重新檢測(cè)特征點(diǎn)的機(jī)制來(lái)保證注冊(cè)的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的三維注冊(cè)算法具有較高的魯棒性。最后，在本文提出的注冊(cè)預(yù)處理算法和整體注冊(cè)算法基礎(chǔ)上，開發(fā)了一個(gè)基于自然特征的三維注冊(cè)原型系統(tǒng)。針對(duì)光照變化、尺度變化、旋轉(zhuǎn)與遮擋等條件，對(duì)本原型系統(tǒng)的注冊(cè)效果進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明，利用本系統(tǒng)可