基于增强现实技术的报刊富媒体化系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2. 增强现实技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3. 本文的主要工作与创新 | 第11-12页 |
| 1.4. 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 报刊富媒体化系统中的关键技术 | 第13-17页 |
| 2.1. 报刊封面检索技术 | 第13页 |
| 2.2. 增强现实的关键技术 | 第13-17页 |
| 2.2.1. 增强现实系统框架 | 第13-14页 |
| 2.2.2. 增强现实注册定位技术 | 第14-17页 |
| 第三章 基于局部特征的图像检索技术研究 | 第17-37页 |
| 3.1. 图像匹配技术概述 | 第17-18页 |
| 3.2. 常用的局部特征提取方法 | 第18-31页 |
| 3.2.1. SIFT算子 | 第18-22页 |
| 3.2.2. SURF算子 | 第22-24页 |
| 3.2.3. ORB算子 | 第24-27页 |
| 3.2.4. 对比实验与分析 | 第27-31页 |
| 3.3. 局部特征匹配技术 | 第31-34页 |
| 3.3.1. 相似性度量 | 第31-32页 |
| 3.3.2. 特征点匹配 | 第32-34页 |
| 3.4. 基于ORB局部特征的图像检索系统 | 第34-36页 |
| 3.4.1 图像检索系统性能测试及分析 | 第35-36页 |
| 3.5. 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于自然标志板的增强现实注册技术研究 | 第37-49页 |
| 4.1. 自然标志板的跟踪注册框架 | 第37-38页 |
| 4.2. 基于单应矩阵的注册方法 | 第38-40页 |
| 4.2.1. 基本原理 | 第38-39页 |
| 4.2.2. 单应矩阵的计算 | 第39-40页 |
| 4.3. 基于ORB局部特征的目标检测技术 | 第40-43页 |
| 4.3.1. RANSAC算法原理 | 第40-42页 |
| 4.3.2. RANSAC算法在目标检测中的应用 | 第42-43页 |
| 4.4. 基于L-K光流估计的目标跟踪技术 | 第43-47页 |
| 4.4.1 光流场简介 | 第44页 |
| 4.4.2 Lucas Kanade光流算法 | 第44-46页 |
| 4.4.3 L-K光流法在标志板跟踪中的应用 | 第46-47页 |
| 4.5. 实验结果及分析 | 第47页 |
| 4.6. 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于增强现实的报刊富媒体化系统的实现 | 第49-55页 |
| 5.1. 报刊富媒体化系统框架 | 第49-51页 |
| 5.2. 系统运行软硬件环境 | 第51-52页 |
| 5.3. 系统运行效果 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1. 本文总结 | 第55页 |
| 6.2. 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
