[发明专利]一种基于增强现实的数字博物馆导览系统和方法

权利要求书

1.一种基于增强现实的数字博物馆导览系统，其特征在于，包括终端图像处理模块、云存储服务模块和通信模块；

所述终端图像处理模块对现实场景目标对象进行视频图像数字化采集，并对图形图像进行压缩，完成增强现实数字化内容的虚实融合显示输出；

所述云存储服务模块对图形图像进行处理，存储虚拟数字化内容数据，对现实场景目标对象进行跟踪注册、根据实时获取的虚拟对象在现实场景中的映射关系，将虚拟图像与现实场景视频图像融合，获得增强现实的视频图像；

所述通信模块进行数据的通信管理和传输；

所述云存储服务模块包括图形图像处理单元、虚拟数字化内容数据存储单元和三维跟踪注册单元；

所述图形图像处理单元对图形图像进行实时绘制渲染；

所述虚拟数字化内容数据存储单元对虚拟数字化内容数据进行存储；

所述三维跟踪注册单元对采集的视频图像数据进行跟踪，并与虚拟图像进行匹配，以获得虚拟图像的特征点在视频图像中的坐标信息；将所述坐标信息进行坐标转换，将虚拟数字化内容数据与现实场景进行叠加；所述三维跟踪注册单元包括目标跟踪器、特征检测器和三维注册器；所述目标跟踪器对现实场景视频图像数据进行跟踪，确定注册区域；所述特征检测器对保存的现实场景的帧图像以及虚拟数字化内容数据的图像进行特征点提取、特征点描述和特征点匹配；所述三维注册器计算摄像机的位姿，将虚拟数字化内容数据与现实场景进行叠加；

所述特征点提取包括如下步骤：

步骤1、构建一组不同尺度的高斯滤波的图像，剔除噪声引起的变化剧烈的像素点，同组图像之间没有分辨率的差别；

步骤2、对不同尺度的图像进行降采样处理，形成3阶高斯金字塔：对不同的高斯尺度进行不同的降采样处理，尺度为0时图像不变，尺度为1时进行一次降采样，尺度为2时进行两次降采样，构成不同分辨率的金字塔；

步骤3、对不同阶的图像进行FAST特征点检测算法，不同尺度的图像采用不同直径的Bresenham圆作为FAST检测算法的判定区域；

步骤4、将各个层的FAST特征点还原到原始图像的像素点，根据降采样的次数对特征点像素坐标进行逆变换定位FAST稳定点；

步骤5、对相同分辨率不同尺度层上的特征点进行尺度空间定位，得出最终特征点；

所述特征点描述采用SURF描述符来描述所述最终特征点；

所述特征点匹配包括特征向量的匹配和目标图像的查找：

SURF特征匹配；样本图像的特征点通过Kd-Tree的方式进行组织，在进行特征匹配时通过查询Kd-Tree寻找与查询图像SURF特征向量距离最近邻和次近的特征点并计算它们之间的比值，如果这个比值小于设定的阈值，则表示两特征点匹配，接受这一对匹配点；

目标图像查找；将当前查询图像的全部特征向量在样本库中进行近似最近邻查找以寻找匹配特征点，用m(s_i,d_j)，表示查询图像第i个特征向量与样本库第j幅图像中的特征点匹配，如下面的公式(1)所示，匹配结果sam_j表示第j个样本图像与目标物体相匹配特征向量的个数；用匹配特征点数目和匹配率确定查询图像与样本图像是否相似，通过设定特征点匹配数目的阈值和匹配率来进行判断，如公式(2)所示，设e为当前目标特征向量的总个数，n_max为样本图像最大匹配点数，则样本图像的匹配率r如公式(3)所示；

n_max＝MAX(sam₁,sam₂,…sam_j,…) (2)

r＝n_max/e (3)

设T₂为特征点匹配数目阈值，T₃为特征点匹配率阈值，当n_max＞T₂和r＞T₃同时满足时，该样本图像即为查询到的目标图像。