基于AR(增强现实)的运动跟踪算法
来源:互联网 发布:三菱plc编程线制作 编辑:程序博客网 时间:2024/05/24 07:19
1、先了解一下什么是AR
给大家举个例:在德国,工程技术人员,在进行机械安装、维修、调式时,通过头盔显示器,可以将原来不能呈现的机器内部结构,以及它的相关信息、数据完全呈现出来。并可以按照电脑的提示,来进行工作,解决技术难题。使我们的工作非常方便、快捷、准确。屏弃了我们以前,需要带着大量、笨重的资料在身边,边工作,边查阅,一但出现难题、紧急情况,不知所措的落后的方法和现象。归纳一下就是也就是虚拟数据和现实物体的叠加合成。
2、运动跟踪算法在AR技术的重要性
因为目前大多数增强现实系统的注册对象均为静止物体,对运动物体的注册比较难实现。而对运动物体的实现跟踪是很有必要的。运动跟踪算法又分为运动检测和目标跟踪。
3、运动目标检测
(3.1)静态背景下运动检测
摄像机在整个监视过程中不发生移动,只有被监视目标在摄像机视场内运动,这个过程只有目标相对于摄像机的运动。
三种方法
(3.1.1)背景差分法
基本思想:首先获得一个背景模型(建立和更新),然后将当前帧与背景模型相减,如果像素差值大于某一阈值,则判断此像素属于运动目标,否侧属于背景图像。
(3.1.2) 帧间差分法
相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算,获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。后人在此基础上提出了对称差分法。
(3.1.3)光流法
(3.2)动态背景下运动检测
摄像机在整个监视过程中发生了移动(如平动、旋转或自由度运动),被监控目标在摄像机视场内也发生了运动,这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。
4、运动目标跟踪
(4.1)运动目标的特征表达(如一个在行走中的人的身高、体重、衣服的颜色等)
(4.2)相似性度量算法
(4.3)搜索算法
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