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

عنوان مقاله English

Fast Augmenting Reality Without Slam

نویسندگان English

Aminreza Gholami 1
Behrooz Nasihatkon 2
Mohsen Soryani 3
1 Phd. Student of AI, Iran University of Science and Technology
2 Department of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology
3 Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology
چکیده English

Augmented reality algorithms use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques to determine the position of virtual object points in each frame. In these methods, the intrinsic and extrinsic camera parameters are first estimated, and then the position of the virtual object in each frame is determined using these parameters. These methods require prior knowledge of the camera’s intrinsic parameters or assume that the intrinsic parameters remain constant throughout the video. In our previously proposed method, there is no need to estimate the camera parameters, and the position of the virtual object is directly determined. To achieve this, the proposed algorithm first calculates the fundamental matrix between keyframes and the current frame, and then determines the position of virtual points in each frame using the intersection of epipolar lines. The calculation of the fundamental matrix is prone to errors due to the presence of outliers. Using techniques such as RANSAC to remove outliers increases the computational time. In this paper, which focuses on improving the speed of the proposed algorithm, we eliminate outliers using data from the previous frame and present a fast method for estimating the fundamental matrix in each frame. The proposed method for computing the fundamental matrix made our algorithm up to five times faster than the previous one.

کلیدواژه‌ها English

Augmented Reality
Fundamental Matrix
Virtual Object
3D Computer Vision
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]
 
 
دوره 12، شماره 2
تابستان 1404
صفحه 27-35

  • تاریخ دریافت 21 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری 12 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 07 شهریور 1404