| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 移动增强现实注册发展现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 户外场景识别发展现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 关键技术与理论基础 | 第20-31页 |
| 2.1 三维注册技术介绍 | 第20-24页 |
| 2.1.1 基于计算机视觉的三维注册技术 | 第21-23页 |
| 2.1.2 基于硬件追踪的三维注册技术 | 第23页 |
| 2.1.3 混合特征注册技术 | 第23-24页 |
| 2.2 移动增强现实的相关技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 Qualcomm AR之Vuforia开发简介 | 第24页 |
| 2.2.2 Qualcomm AR之Vuforia架构介绍 | 第24-26页 |
| 2.3 空间剖分方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 基于四叉树的空间分割 | 第26-28页 |
| 2.3.2 基于BSP树的空间分割 | 第28-29页 |
| 2.3.3 基于K-D树的空间分割 | 第29页 |
| 2.4 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 户外建筑环境实体模板库三维注册策略 | 第31-57页 |
| 3.1 简单建筑的三维注册策略 | 第31-48页 |
| 3.1.1 矩形注册模板 | 第31-34页 |
| 3.1.2 “L”形注册模板 | 第34-44页 |
| 3.1.3 “回”字形注册模板 | 第44-46页 |
| 3.1.4 圆形注册模板 | 第46-48页 |
| 3.2 复杂组合建筑的三维注册策略 | 第48-55页 |
| 3.2.1 矩形、“L”形和“回”字形的组合 | 第48-53页 |
| 3.2.2 圆和“L”形的组合 | 第53-55页 |
| 3.3 小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于地理位置的识别库分割方法 | 第57-65页 |
| 4.1 注册点的平面分布 | 第58页 |
| 4.2 基于对象的凸包 | 第58-61页 |
| 4.2.1 基于二维平面的凸包算法 | 第59-60页 |
| 4.2.2 求解基于对象的注册点集的凸包 | 第60-61页 |
| 4.3 凸包多边形的平面分割 | 第61-63页 |
| 4.4 基于索引的模板库 | 第63-64页 |
| 4.5 小结 | 第64-65页 |
| 第五章 实验与验证 | 第65-84页 |
| 5.1 简单建筑物注册策略 | 第65-72页 |
| 5.1.1 求解外接圆 | 第67页 |
| 5.1.2 获取注册点的位置 | 第67-68页 |
| 5.1.3 采集注册图片 | 第68-69页 |
| 5.1.4 识别对象三维建模 | 第69-70页 |
| 5.1.5 注册图像建库 | 第70-72页 |
| 5.1.6 应用与展示 | 第72页 |
| 5.2 复杂建筑物注册策略 | 第72-78页 |
| 5.2.1 简化轮廓图 | 第73-74页 |
| 5.2.2 匹配模板库 | 第74页 |
| 5.2.3 获取注册点和注册图片 | 第74-77页 |
| 5.2.4 展示与验证 | 第77-78页 |
| 5.3 分库 | 第78-83页 |
| 5.3.1 基于对象的凸包 | 第79-80页 |
| 5.3.2 K-D树分割,分库 | 第80-83页 |
| 5.4 小结 | 第83-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 总结 | 第84页 |
| 6.2 展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 致谢 | 第90页 |