مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

واقعیت افزوده سریع بدون SLAM

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکترای هوش مصنوعی، دانشگاد علم و صنعت ایران
2 دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
3 دانشکده مههندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت ایران
چکیده
الگوریتم‌های واقعیت افزوده برای پیدا کردن محل نقاط شی مجازی در هر قاب، از روش ردیابی و مکان یابی دوربین استفاده می‌کنند. در این روش‌ها ابتدا پارامترهای داخلی و خارجی دوربین تعیین می‌شوند و سپس با استفاده از آن‌ها محل شی مجازی در هر قاب مشخص می‌شود. این روش‌ها باید پارامترهای داخلی دوربین را از قبل داشته باشند یا اینکه پارامترهای داخلی دوربین در کل ویدیو ثابت بماند. در روش ارائه شده نیازی به تخمین پارامترهای دوربین نیست و محل شی مجازی به صورت مستقیم تعیین می‌گردد. برای این کار الگوریتم پیشنهادی در ابتدا ماتریس بنیادی بین قاب‌های کلیدی و قاب جاری را محاسبه می‌کند و سپس محل نقاط مجازی در هر قاب را با استفاده از تقاطع خطوط اپیپولار بدست می‌آورد. محاسبه ماتریس بنیادی به دلیل وجود نقاط پرت دارای خطا است. استفاده از روش‌هایی مانند رنسک برای حذف نقاط پرت باعث زمان بر بودن الگوریتم می‌شود. در این مقاله که تاکید بر افزایش سرعت الگوریتم پیشنهادی دارد، با استفاده از داده‌های قاب قبلی نقاط پرت را حذف می‌کنیم و یک روش سریع برای پیدا کردن ماتریس بنیادی در هر قاب ارائه می‌دهیم. روش ارائه شده برای محاسبه ماتریس بنیادی، تا 5 برابر الگوریتم قبلی ما را سریعتر کرد.
کلیدواژه‌ها

Gholami, A., Nasihatkon, B., & Soryani, M. Augmented reality without SLAM. Multimedia Tools and Applications, 2024.
[1]
Gauglitz S, Sweeney C, Ventura J, Turk M, Hollerer T. Live tracking and mapping from both general and rotation-only camera motion. IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2012.
[2]
Pirchheim C, Reitmayr G. Homography-based planar mapping and tracking for mobile phones. 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 2011.
[3]
Klein G, Murray D. Parallel tracking and mapping for small AR workspaces. 6th IEEE and ACM international symposium on mixed and augmented
Reality, 2007.
[4]
Klein G, Murray D. Improving the agility of keyframe-based SLAM. Computer Vision–ECCV: 10th European Conference on Computer Vision, 2008.
[5]
Klein G, Murray D. Parallel tracking and mapping on a camera phone. 8th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 2009.
[6]
Liu H, Zhang G, Bao H. Robust keyframe-based monocular SLAM for augmented reality. IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2016.
[7]
P. H. S. Torr, Bayesian model estimation and selection for epipolar geometry and generic manifold fitting, International Journal of Computer Vision, 2002.
[8]
R. Mur-Artal, J. M. M. Montiel, and J. D. Tardos, ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM system, IEEE Transactions on Robotics, 2015.
[9]
Rabbi I, Ullah S. A survey on augmented reality challenges and tracking.
Acta graphica: znanstveni casopis za tiskarstvo i graficke komunikacije,
2013.
[10]
Xu, J., Fang, Y., Gao, W., Robot visual inertial SLAM algorithm based on point-line features, 7th International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (PRAI), 2024.
 
[11]
 Swamy S.M.K, Han Q., APPEAR: Adaptive Pose Estimation for Mobile Augmented Reality, IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2024.
[12]
N. Mahmoud, Ó. G. Grasa, S. A. Nicolau, C. Doignon, L. Soler, J. Marescaux, et al., On-patient see-through augmented reality based on visual SLAM, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2017.
[13]
DiVerdi S, Wither J, H¨ollerer T. All around the map: Online spherical panorama construction. Computers & Graphics, 2009.
[14]
Wagner D, Mulloni A, Langlotz T, Schmalstieg D. Real-time panoramic mapping and tracking on mobile phones. IEEE virtual reality conference (VR), 2010.
[15]
R. Hartley and A. Zisserman, Multiple view geometry in computer vision: Cambridge university press, 2003.
[16]