实时相机跟踪技术中的特征点匹配方法研究与应用

123456aa · 发表于 2022-4-6 17:28:37

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基于视觉的实时相机跟踪技术是当前一种重要的三维注册方法，是实现增强现实应用的基础。该方法能够基于给定的图像序列或者视频信息，通过相机姿态预估，特征匹配，相机姿态计算等步骤，实时计算出相机在空间中六个自由度的位置，即相机在空间中的位置和朝向信息。在相机跟踪技术算法流程中，特征匹配是其关键的环节。特征匹配是否正确直接关系到相机跟踪算法的稳定性和精确性。由于在图像遮挡、光照变化等复杂情况下都能有效的从图像中找到大量特征点，特征点成为当前相机跟踪技术采用的主要特征。本文以国家863计划信息技术领域重点项目“虚实融合的协同工作环境技术与系统”为背景。主要研究在复杂环境下，如相机快速运动、环境光照变化、相机视角变化等情况下，如何能够快速准确的进行特征点匹配，进而准确的进行相机姿态的估计。首先,基于鲁棒的独立二元初级特描述方法征BRIEF，本文提出了一种有效的特征点描述方法I-BRIEF。BRIEF方法利用少量比特组成的比特串对特征点进行有效描述，具有区分能力强，描述符计算和匹配快速的特点。因此本文着重研究了该方法，并发现该方法在灰度值相差较小时产生的描述特征不鲁棒，进而提出了相关的改进算法I-BRIEF，实验表明，无论在匹配的识别率还是时间内存的效率上，I-BRIEF方法都产生了良好的改进效果。本文进一步的研究发现I-BRIEF方法在图像模糊、光照变化和图像视角变化较大的情况下仍具有较高的正确匹配率，因此将其融入到当前先进的相机并行跟踪与制图技术PTAM中。当相机跟踪时，运用I-BRIEF方法进行特征点匹配，可以使PTAM在快速相机运动产生图像模糊和光照变化时具有更高的鲁棒性。而当相机跟踪失败时，利用I-BRIEF方法进行关键帧检索，可使PTAM在较大视角变化情况下也能及时恢复相机姿态。最后，结合PTAM相机跟踪技术，本文设计实现了一个基于真实室内环境的多人移动射击游戏系统。

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