[发明专利]一种基于霍夫投票的增强现实系统物体识别算法

说明书

本发明公开了一种基于霍夫投票的增强现实系统物体识别算法，具体按照以下步骤实施：步骤1，通过相机获取深度图像和彩色图像，并将深度图像和彩色图像转化成点云数据；步骤2，利用步骤1得到的点云数据计算相机外参，建立三维场景地图；步骤3，结合霍夫投票算法在经步骤2建立的三维场景地图中进行物体识别，得到虚拟物体；步骤4，先根据相机内参加载投影矩阵，再根据步骤2得到的相机外参加载视觉模型矩阵，之后使用OpenGL将步骤3得到的虚拟物体显示出来。这种基于霍夫投票的增强现实系统物体识别算法使增强现实系统可以准确的识别出物体，确保虚拟物体可以更好的融合到真实场景中。

技术领域

本发明属于增强现实技术领域，特别是涉及一种基于霍夫投票的增强现实系统物体识别算法。

背景技术

增强现实(Augmented Reality，AR)是在虚拟现实技术基础上发展起来的新兴研究领域，具体来说增强现实技术是利用计算机产生的虚拟信息对真实世界进行增强，提升人类对外界的感知能力，随着增强现实技术和计算机视觉的发展，增强现实技术的应用已覆盖与医疗、军工、通讯、娱乐等多种领域。

增强现实系统主要包括数据获取、建立三维场景、物体识别、虚实融合。数据获取可将相机实时图像转化三维点云数据并建立三维点云场景，物体识别可以使虚拟物体置于特定的位置并实现虚实融合，实现增强现实。然而，虚拟物体位置是否准确主要依赖对三维场景的物体识别，因此对场景中的物体进行识别，是增强现实系统的关键一步。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于霍夫投票的增强现实系统物体识别算法，用以增强现实系统中准确的识别出物体，使虚拟物体可以更好的融合到真实场景中。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是，一种基于霍夫投票的增强现实系统物体识别算法，具体按照以下步骤实施：

步骤1，通过相机获取深度图像和彩色图像，并将深度图像和彩色图像转化成点云数据；

步骤2，利用步骤1得到的点云数据计算相机外参，建立三维场景地图；

步骤3，结合霍夫投票算法在经步骤2建立的三维场景地图中进行物体识别，得到虚拟物体的放置位置；

步骤4，先根据相机内参加载投影矩阵，再根据步骤2得到的相机外参加载视觉模型矩阵，之后使用OpenGL将虚拟物体在步骤3得到的放置位置中显示出来。

本发明的技术方案，还具有以下特点：

在步骤1中，所述相机为Kinect摄像机。

在所述步骤1中，通过公式(1)把深度图像和彩色图像转化程点云数据；

式(1)中x，y，z是每个点的三维坐标值，u，v是彩色图片的像素值，f_x，f_y是相机的焦距，c_x，c_y是相机的光圈中心，s是深度图的放缩因子，d是深度图像的数据。

所述步骤3具体按照以下步骤进行：

步骤3.1，对点云数据通过双边滤波算法和离群点去除算法进行保边去噪；

步骤3.2，通过式(2)对点云数据中的每个点q的所有相邻点赋予高斯权重，并计算三维场景中的场景点云的法向量和物体点云的法向量；

θ(δ)＝δ^-r，r＞0

(2)

式(2)中n是点p的法向量，p_i是点p的领域点，θ(·)是高斯函数；