论文摘要：增强现实中室内场景深度图获取方法的研究

增强现实技术近年来成为国内外众多知名大学和研究机构的研究热点之一。该技术在虚拟环境与真实的世界之间架起了一座桥梁，将虚拟的物体或信息叠加到真实的场景之中，从而实现对现实的“增强”。目前增强现实技术在军事、工业、医疗、教育、文化、娱乐等领域得到广泛的应用。而三维注册技术是增强现实的关键技术之一，它要求能够实时的获取摄像机相对于真实环境中物体的位置和姿态。本文采用了近年来开始大量研究的能够实时获取周围环境的深度信息的ToF（Time-of-Flight）相机实现三维注册技术。论文的主要工作包括以下内容：1、搭建一个由ToF相机和工业相机构成的双目系统，并且给出对该双目系统的标定方法。双目系统标定包括每个相机的内外参数的标定、ToF相机捕获的深度数据的误差校正和两个相机之间位置关系的标定三个部分。相机内外参数标定采用传统的基于黑白棋盘格的视觉标定方法完成。使用三次均匀B样条曲线来拟合ToF相机的系统误差曲线，在ToF相机实时捕获深度数据阶段使用该误差曲线对深度数据进行动态校正。为了获得两个相机之间的位置关系对系统进行双目立体标定。2、针对ToF相机深度图中的异常点和随机噪声提出一种异常点剔除算法和改进的双边滤波算法，以完成对ToF相机深度图的优化。异常点剔除算法利用ToF相机强度图和深度图计算出与深度图像对应的每个像素的可靠度，丢弃可靠度低于一定阈值的像素点从而去除深度图中的异常点。考虑到室内场景中的物体是分段光滑的，并且深度连续的区域颜色值也是连续的，改进的双边滤波算法在考虑空间距离和每个像素值的基础之上利用了双目系统中彩色相机提供的颜色信息对深度图像进行滤波处理。本算法不仅能够很好的保存深度图像的边界信息，而且可以在保证数据准确的前提下有效的去除深度图中的噪声。为了使整个系统达到实时的要求，对异常点剔除算法和改进的双边过滤算法采用GPU并行加速。3、提出一种基于双目系统的三维跟踪注册的方法。双目系统捕获的颜色信息是从彩色相机视点下捕获的，而深度信息是从ToF相机视点下获得的。为了解决从不同视点获得信息的不一致性，首先使用双目立体标定的结果将ToF获得的深度图投影到彩色相机的视野下，然后使用视频跟踪算法来实时跟踪真实环境产生的图像中的虚拟物体要注册到的区域，最后根据彩色相机视野下的深度图实时地计算出该区域相对于相机的位置和姿态从而实现三维注册技术。根据以上的研究内容本文最后设计并实现了基于ToF相机的增强现实系统。

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