论文总字数：29260字

摘 要

我们的现实生活中采用增强现实（AR）技术地方无所不在，以提高我们的感知并帮助我们看到，听到，感受到我们的环境，给我们新的和丰富的生活方式。 AR会改善我们的各个领域，如教育，维修，设计和侦察。

在增强现实的实现中又分为基于标记和无标记的增强现实，本文关注的是自然特征即无标记的特征在增强现实系统中的实现，而不是固定的标志物。无标记增强现实是一种基于现实中对实际存在的物品进行识别的一种技术。一些使用无标记增强现实的例子：杂志封面，公司logo，玩具，等等。总的来说，对于拥有足够多的特征点且特征点区分度较大的物品或者场景事务都可以作为无标记增强现实的参照目标。

本文主要研究的是无标记的增强现实在opencv上的实现，主要包括几个主要步骤：图像自然特征提取，图像自然特征匹配和姿态旋转计算以及最后的使用opengl渲染纹理。无标记AR系统可以对真实图像进行预先或者现场渲染出需要的结构图片，给人一种吸引眼球的效果。无标记AR的核心是图像识别和目标检测算法。区别于基于标记的增强现实，标记的形状和内部结构是固定和已知的，不像现实生活中的物品场景会经常变换不同。同样的，物体可以拥有复杂的模型并且需要针对不同的物体模型给出不同的姿势估计算法来找到3D变换，最后可以在设定的图像上对于我们给的模板图片进行增强现实。

关键词：增强现实、无标记的增强现实、opencv、openGL、摄像头标定。

MARKERLESS AUGEMENTED REALITY

Abstract

We are on the verge of ubiquitously adopting Augmented Reality (AR) technologies to enhance our perceptionand help us see, hear, and feel our environments in new andenriched ways. AR will support us in fields such as education, maintenance, design and reconnaissance, to name but a few.

Augemented reality is divided into two sorts: Marker-based Augemented Reality and Marker-less Augemented Reality.This article is concerntrate on natural feature (marker-less) augemented reality’s realize,nor Marker-based augemented reality based on const feature. Marker-less AR is a technique that is based on recognition of objects that exist in the real world. A few examples of a target for marker-less AR are: magazine covers, company logos, toys, and so on. In general, any object that has enough descriptive and discriminative information regarding the rest of the scene can be a target for marker-less AR..

The main research of this article is to markerless augmented reality in opencv achieve, including several major steps: natural image feature extraction and natural features of image matching and rotation attitude calculation and last using opengl rendering texture. Marker-less AR systems can use real images and objects to position the camera in 3D space and present eye-catching effects on top of the real picture. The heart of the marker-less AR are image recognition and object detection algorithms. Unlike markers, whose shape and internal structure is fixed and known, real objects cannot be defined in such a way. Also, objects can have a complex shape and require modified pose estimation algorithms to find their correct 3D transformations.

KEYWORDS: Augmented reality, marker-less augmented reality, opencv, OpenGL, natural features, camera calibration..

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 项目介绍 1

1.1.1 目标 1

1.1.2 研究背景与意义 1

1.2 增强现实技术国内外现状 2

1.2.1 增强现实简介 2

1.2.2 增强现实应用环境 3

1.2.3 国内研究动态 6

1.2.4 国外研究动态 6

1.3 本文研究内容和章节安排 7

第2章 图像特征提取与摄像机标定 9

2.1 特征提取算法 9

2.1.1 SIFT特征提取算法 9

2.1.2 SURF特征提取算法 11

2.1.3 ORB特征提取算法 14

2.2 现实自然特征的匹配 16

2.3 摄像机参数标定 17

2.3.1 坐标系描述 17

2.3.2 坐标变换映射 18

2.3.3 摄像机定标 19

2.4 本章小结 20

第3章 图像姿态变换和三维渲染 21

3.1 基本匹配方法 21

3.1.1 暴力匹配算法 21

3.1.2 KNN匹配算法 21

3.2 匹配点提纯 23

3.2.1 RANSAC提纯算法 23

3.2.2 匹配中异常值移除 23

3.3 图像姿态计算 24

3.3.1 透视变换 24

3.3.2 单应性矩阵 24

3.4 图像渲染 26

3.4.1 OPENGL简介 26

3.4.2 使用方法 26

3.5 本章小结 27

第4章 无标记的增强现实实现 28

4.1 系统环境与开发平台 28

4.2 系统流程与结构 28

4.3 系统展示与分析 30

4.3.1 摄像机标定过程 30

4.3.2 结果展示 31

4.3.3 算法比对 33

4.4 本章小结 33

第5章 总结与展望 34

5.1 全文总结 34

5.2 工作展望 34

参考文献 36

致谢 38

绪论

项目介绍

目标

本设计是为了实现在给定标准模板图像下，在现实图像中把该图像根据位置和视角计算后进行增强显示增加图像的实用性。

研究背景与意义

一直以来众多研究者注重的热点都是如何让现在的科技和人们结合的更加密切和紧密，当今社会的图像处理、移动终端、网速等飞速发展，不同技术的跨域融合给我们更多的机会和可能让我们来实现这些东西，虚拟现实也是其中一种应运而生的技术，让使用中完全置身于一个虚拟的场景中。然而，虽然用户可以通过虚拟现实技术看到全方位角度的视频音响，带来最直观的观影感觉，但是却总会存在一种隔阂感，与现实世界的区别总是会成为一大影响体验效果的问题。

为此，注重虚实融合的(Augmented Reality)增强现实技术则迎着时代的大潮流呼之欲出。与着重于为使用者构造一个完全虚拟空间的虚拟现实技术不同的是，增强现实技术强调将计算机生成的虚拟信息准确地融合到真实的场景中去，由此实现虚拟信息和真实环境的同时展现，进而达成对真实环境的补充和增强^[1]。两者间关系如图1-1所示:

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