为了解决了常规裸眼3D显示器件视区固定, 且观看角度狭小的问题, 文中提出一种基于头部追踪技术的增大观看视角的解决方案。该方案可以通过头部追踪设备检测观看者所在的位置, 通过调整液晶光栅的透光位置, 使观看者的左眼与右眼分别位于最佳观看区域,在很大范围内, 观看者始终可以看到合适的3D图像。提出了头部追踪3D显示器件的测试评价方法, 通过实验室验证, 该方法能有效评价该类显示器件的性能。

针对头盔式虚拟现实系统中的头部位置跟踪, 研究并实现了多摄像机下的高精度光学头部位置定位系统。通过设计初始标定方块来减小系统安装误差, 使摄像机按正交方式布置, 保持其光轴两两相互垂直。定位过程中以某一摄像机为基准, 任意给定目标深度初值; 依据摄像机成像模型计算出目标空间位置, 再将该计算结果作为其他摄像机的目标深度初值进行循环迭代计算, 收敛至给定精度后得到目标三维空间坐标值。最后以3个标记点空间位置为基础, 依据其空间关系计算得到目标姿态角。对比实验表明, 该定位方法定位精度高、计算速度快, 静态位置误差为0.051 cm, 动态位置误差为0.088 cm, 明显超过电磁跟踪器定位精度; 同时该定位系统成本低廉, 不受外界金属和电磁环境干扰, 可满足虚拟现实系统中高精度头部位置跟踪需求。

光电成像跟踪过程中，目标距离较近时，将在视场中呈现出扩展目标的特性，其成像大小将随着距离的减小迅速增大甚至溢出视场。此时传统的质心、形心、相关跟踪会出现跟踪点跳动或漂移的问题，严重时甚至出现跟踪丢失的现象。针对这一问题，提出了结合目标运动与主轴方向的目标头部跟踪方式，通过跟踪目标头部确保背景在视场内占据一定的比例，避免了目标充满视场而导致的分割失败或跟踪点在目标上滑动的情况。通过对目标的二值图像进行形态学滤波并计算头部的形心，进一步提高了头部跟踪点的稳定性。仿真测试与外场试验表明，该方法显著提高了跟踪的稳定性与可靠性。

建立基于CCD 图像处理的六自由度头部跟踪系统，对测量所得六自由度参量进行误差分析，发现误差主要由信标精度和六自由度之间互相依赖所造成。为降低由信标精度引起的初始误差，提出了系统初始误差修正方案，在初始状态下将各自由度归零，无须加工高精度的信标解决了系统初始误差问题。此外，提出各自由度参量独立提取方案，降低各参量之间的依赖程度，避免误差在各参量之间传递。实验结果表明，经过误差修正和算法改进后，六自由度的测量误差大大降低。在-30°~30°的方位角变化范围内，方位角α 的标准差为0.94°，横滚角β和俯仰角γ 在0°位置标准差分别为0.30°和0.02°，位置xo 和yo 在0 cm 位置标准差分别为0.94 cm 和0.01 cm，位置zo 在112.31 cm 位置标准差为0.28 cm。

为一套基于多传感器的实验室头盔显示器设备的头位信号处理过程引入离散扩展卡尔曼滤波(EKF)环节，并在图像准备程序处理中加入图像快速角度补偿计算。用软件EKF 和图像处理结合的方式消除多传感器和渲染外场景条件下头位感应的噪声和延迟。二级卡尔曼滤波器用于补偿输入误差和测量误差，图像快速角度补偿流程针对设备图像准备过程设计，能够降低图像处理单元对于渲染过程的延迟时间。经过三自由度转台测试，使用此集成方法能够较好地减少头盔显示系统使用中多传感器产生的干扰和延迟，保证头盔显示器的定位质量。

针对被跟踪头部目标特征状态随时间变化而与参考模板不匹配的问题,本文提出一种利用先验知识来指导Mean Shift算法中参考模板更新的策略。该方法根据被跟踪目标不同状态下所呈现出颜色的统计特征信息,采用辅助模板对候选模板中的不同颜色特征进行指导性更新,从而形成一个具有目标先验知识的参考模板,解决了模板更新时机选择的难题。实验结果表明,该算法有效解决了因头部旋转而导致模板不匹配的问题,实现了头部的连续跟踪,取得了很好的跟踪效果,并且提高了跟踪算法的自适应能力。