针对增强现实系统中的标定问题, 提出了一种光学透射式平视显示系统标定方法.分析系统中各组成部分之间的关系, 定义不同的坐标系.由于在标定时相机与光学显示系统会带来一定程度上的虚拟图像畸变, 因此在建立模型时, 将相机与光学显示部分的畸变考虑进去, 并进行校正.利用非线性回归估计方法对模型求解, 计算系统标定参数.这种结合光学显示图像畸变与相机成像畸变校正的标定方式, 提高了光学透射式平视显示系统的标定精度.实验结果表明, 本文标定算法的平均相对误差小于0.42%, 基本满足系统对标定精度的要求.
增强现实 光学透射式平视系统 增强现实系统标定 非线性回归 三维跟踪注册 Augmented reality Optical transmission head-up system Augmented reality system calibration Non-linear regression Three-dimensional tracking registration
1 长春理工大学光电工程学院, 吉林 长春 130022
2 长春理工大学高功率半导体激光国家重点实验室, 吉林 长春 130022
提出了一种基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法。通过改进的单发多框检测(SSD)深度卷积神经网络对图像进行语义分割,获取场景中不同目标的像素级语义分割结果。在求取相机姿态的目标函数时,融合了图像的灰度约束与几何约束对相机的姿态进行估计。所提方法减小了特征点的缺乏或误匹配问题对三维跟踪注册算法性能的影响,且能够适应不同结构的场景。研究结果表明,该方法的误差不超过2.2 pixel,基本满足了实时性的要求。
测量 增强现实 语义分割 相机姿态估计 三维跟踪注册 光学学报
2018, 38(12): 1212002
