基于SIFT自然特征的AR系统研究和实现-论文.pdf

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1、第31卷第5期计算机应用与软件V0l_31No．52014年5月ComputerApplicationsandSoftwareMav2014基于SIFT自然特征的AR系统研究和实现肖慧陆奎(安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001)摘要针对当前增强现实AR(AugmentedReality)系统中跟踪注册效率低，提出一种基于SIFF算子的自然特征的匹配改进方法。在利用DOG金字塔对关键帧图像和基准图像进行特征点的检测和提取后进行正反双向匹配，很好地提高了关键特征的匹配效率和稳定性。同时结合L—K光流跟踪算法，优化跟踪关键帧失败后的处理方法，减少重定位时关键点检测所需搜索区域。实验表

2、明，由于改进后的SIFT匹配特征点更少更优，定位的精确度更高，跟踪匹配整体耗时减少近50％。因而该AR系统在光照不足、遮挡、抖动等特殊环境中都有很好的实时虚实融合的效果。关键词尺度不变特征特征匹配增强现实中图分类号TP391文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2014．05．062STUDYANDIMPLEMENTATIoNoFSIFTNATURALFEATURES-BASEDAUGMENTEDREALITYSYSTEMXiaoHUiLuKui(SchoolofComputerScienceandEngi~edng，AnhuiUniversityofScien

3、ceandTechnology，Huainan232001，Anhui，China)AbstractInviewoftheloweficiencyoftrackingandregistrationincurrentaugmentedrealitysystem，weputforwardanimprovedSIFToperator—basednaturalfeaturesmatchingmethod，itmakesprosandconstwo—waymatchingafterusingDOGpyramidtodetectandextractthefeaturepointsonkeyframeima

4、geandbenchmarkimage，whichwellenhancesmatchingeficiencyandstabilityofkeyfeatures．Meanwhile，itcombinesL—Klightflowtrackingalgorithmtooptimisetheprocessingmeanswhenfailureintrackingthekeyframes．SOastoreducethesearchareaneededforkeypointsdetectionduringrelocation．Experimentsshowthat，sincetheimprovedSIFT

5、matchingfeaturepointsarelesserandbetter，thepositioningaccuracyishigheraswell，theoveralltimecostoftrackingandmatchingdecreasesnearly50％，thereforethisARsystemhasgoodeffectofreal·timevirtualandactualfusioninspecialenvironmentssuchasinsufficientlight，occlusionandjittering．KeywordsScaleinvariantfeaturetr

6、ansform(SIFT)FeaturematchingAugmentedreality但由于标识的误判率高，光照不足或部分重叠时识别度低，且与0引言现实中物体无任何相关性，从而不能广泛地得到应用推广。与之相对的基于自然特征的注册技术却能很好弥补这些缺陷，它增强现实AR，又称}昆合现实，是指通过计算机视觉技术将虚致力于现实场景中自然特征的识别，无需预定义黑白Mark—er6J拟3D场景和现实场景紧密融合，使真实的环境和虚拟世界实时地，且目标物可以拥有任意的形式和质地。本文的自然特征的识别和匹配是基于SIFT算子的，相对于叠加到同一个画面或空间显示，并可以与之进行交互操作的新兴技其他特征检测与匹

7、配算子，如基于方向梯度的HOG特征；基于术。当前增强技术研究主要集中在三维跟踪注册技术、3D融合显边缘检测的Sobel，Cannny算子；基于角点的FAST、Harris算子示技术和人机交互技术三大领域⋯。而言，基于关键点的SIFT算子有着表现最好的尺度不变性和旋其中，三维跟踪注册技术中对图像关键点的描述子生成速度，转不变性，即使在改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角时，仍能与目标图像关键点的匹配程度