[發明專利]適用于移動終端的戶外增強現實無標志點跟蹤注冊方法

有效

• 申請號: 201310483333.X
• 申請日: 2013-10-16
• 公開（公告）號: CN103530881A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發明（設計）人: 桂振文;劉越;王涌天
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06F17/30
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 仇蕾安;李愛英

1.一種適用于移動終端的戶外增強現實無標志點跟蹤注冊方法，其特征在于，主要包括訓練準備階段和跟蹤注冊階段，具體步驟為：

訓練準備階段：

①針對每一個樣本場景都獲取一用于表達該場景的樣本圖像，并獲取樣本圖像對應場景的GPS信息和終端采集樣本圖像時的重力方向；

②提取每一樣本圖像在不同尺度下的全局特征描述符矩陣，并提取樣本圖像上各特征點的梯度主方向；然后將樣本圖像分成多個子區域，針對每一子區域計算其梯度方向與所述重力方向的夾角；

③以GPS信息為索引，建立各場景樣本圖像的全局特征描述符矩陣的索引表；

跟蹤注冊階段：

④移動終端采集當前場景的待匹配圖像，并獲取當前場景的GPS信息和移動終端采集圖像時的重力方向信息；

⑤利用邊緣檢測算法對待匹配圖像進行特征點檢測，并計算所檢測到的各特征點的梯度主方向；然后針對待匹配圖像，提取其在不同尺度下的全局特征描述符矩陣；

⑥將待匹配圖像均勻分成多個子區域，針對每一子區域計算其邊緣特征點的梯度方向；再基于所述重力方向信息計算重力方向與各梯度方向的夾角；

⑦從樣本圖像庫的索引表中選取與待匹配圖像的GPS信息最近的GPS信息對應的鏈表，將待匹配圖像不同尺度的特征描述符矩陣與該鏈表中的樣本圖像不同尺度的特征描述符矩陣進行匹配，選取相似度最高的樣本圖像，將其定義為關鍵幀圖像；

⑧將待匹配圖像局部特征點和關鍵幀圖像上局部特征點進行匹配，并計算所有匹配點對的梯度方向與重力方向夾角的差值，設定一個閾值為θ_α，將夾角的差值小于θ_α的匹配點對保留下來；

⑨對步驟⑧中保留下來的匹配點對，運用PROSAC算法進行幾何一致性校驗，剔除誤匹配的匹配點對；然后基于當前剩下的匹配點對計算待匹配圖像相對于關鍵幀圖像的單應矩陣，再利用所述單應矩陣計算移動終端的位姿矩陣[R|t]，基于位姿矩陣[R|t]實現對關鍵幀圖像的跟蹤注冊。

2.根據權利要求1所述適用于移動終端的戶外增強現實無標志點跟蹤注冊方法，其特征在于，在步驟⑤特征點檢測之前，對待匹配圖像進行降采樣處理。

3.根據權利要求1或2所述適用于移動終端的戶外增強現實無標志點跟蹤注冊方法，其特征在于，在步驟⑤特征點檢測完成后，在待匹配圖像上選取一中心點，計算中心點的梯度方向，并將待匹配圖像繞中心點逆時針旋轉到該梯度方向下；后續步驟皆為在旋轉后的圖像上進行的。