增强现实(Augmented Reality-AR)是当前计算机应用领域中的一个研究热点。增强现实技术通过在真实场景中添加虚拟物体,使得虚拟物体与真实环境融为一体,增强人们对真实环境的理解与体验。移动增强现实(Mobile Augmented Reality-MAR)指在智能手机、便携式计算机等移动终端上实现的增强现实系统。早期的增强现实系统大多都采用台式机、工作站等作为系统运行平台,限制了应用场景和用户的活动范围。随着移动终端和高速移动网络技术的快速发展,使得增强现实展示产生了新的途径和形式,推动了移动增强现实的产生与发展。一个典型的增强现实系统包括虚拟图形生成、注册定位、虚实融合、显示等模块,其中注册定位是增强现实技术需要解决的核心问题之一。考虑到移动终端与普通计算机在计算及存储性能上仍然存在一定的差距,目前应用于主流计算机平台的注册定位技术并不能完全适用于移动终端。本论文针对移动终端平台受限特点,深入研究了基于移动终端的二维目标注册定位技术,并在Android平台上完成了一套鲁棒二维目标注册定位及增强现实原型系统。论文完成的主要工作包括:1.对增强现实技术和移动增强现实技术的研究背景、应用领域、基于人工标识和基于自然标识的注册定位发展现状及实现方法进行调研,简要分析了注册定位的关键技术,包括图像特征检测、特征匹配、特征跟踪和摄像机位姿估计,并指出本文重点研究对象是基于移动终端的二维目标注册定位技术。2.第三章首先针对智能终端计算能力相对较弱和硬件资源有限的特点,设计并搭建二维目标注册定位原型系统框架,主要分为图像采集、图像跟踪、图像匹配、融合模块、位姿估计、虚实融合与增强显示等六大模块。然后,针对系统匹配模块和跟踪模块的性能及功能需求,提出了一种注册定位实时交互式检测与匹配跟踪方法,其主要思想是将匹配模块中基于二进制描述符的特征匹配方法与跟踪模块中光流跟踪方法进行融合,并使用双向FLANN和RANSAC算法对匹配跟踪初步求精;同时采用四种策略对结果进一步求精。实验证明,与单独使用特征匹配或跟踪相比,该方法能够在移动平台上实现,并有效提高了注册定位的实时性和鲁棒性。3.接着,在匹配跟踪的基础上,本文对摄像机位姿估计技术和虚实融合进行了研究,主要介绍了位姿估计模块、虚拟融合与增强显示模块的算法原理和设计实现。包括采用几何约束改进RANSAC算法,提高了单应性矩阵运算速度;通过采用改进的sovlePnP算法计算摄像机位姿,扩展了算法的应用场景。在虚实融合方面,本文主要采用了OpenGL ES渲染模型,并提出了一种obj模型文件预处理的方法,加快了模型文件的加载速度。4.最后,本文在移动终端上完成了一套二维目标注册定位原型系统,速度达到25FPS以上。该系统在Android平台下采用jni(Java Native Interface)方法进行软件开发,通过特征匹配与跟踪模块的交互融合,鲁棒快速地计算相机姿态,并使用OpenGL ES将3D模型实时显示在手机屏幕,在用户任意选择的模板上实现实时增强效果。实验证明,原型系统在正常、尺度缩放、旋转、部分遮挡等场景下具有较好的鲁棒性和实时性。