摘要：针对增强现实系统中运动模糊导致的特征点难以检测以致注册失败的问题,提出一种基于非线性尺度空间的无标记注册方法。利用基于压缩感知的跟踪算法跟踪目标,在目标区域内用非线性尺度分解构造尺度空间,通过比较不同尺度下的Hessian值寻找特征关键点,结合主成分分析法(PCA)生成低维度描述子(PCA-KAZE),用随机抽样一致算法(RANSAC)生成单应性矩阵,完成注册。实验结果表明,该方法在运动模糊情况下可以准确定位特征点,注册准确,对光照、遮挡等变化有较好的鲁棒性。

摘要：为加强增强现实的沉浸感与真实性,实时地进行虚实物体间的碰撞检测至关重要.因此,提出一种基于增强现实和单目视觉的任意形状虚实物体碰撞检测估计算法.通过改进现有的单目二维虚实碰撞检测及响应算法,针对现有碰撞检测算法存在的计算复杂度高的问题,提出一种仅需计算实际物体4个特征点的三维碰撞检测算法;并通过对象分割、特征点提取、碰撞检测和碰撞响应等过程取得与真实世界物理特性一致的三维虚实碰撞响应估计效果.在增强现实有标记和无标记环境下分别进行实验结果表明,碰撞检测的计算量与二维算法相近,且具有景深效果,实现了基于单目视觉的增强现实三维虚实碰撞响应预测和处理.