以影像為基礎(chǔ)的環(huán)場(chǎng)虛擬實(shí)境之建構(gòu)與研究

以影像為基礎(chǔ)的環(huán)場(chǎng)虛擬實(shí)境之建構(gòu)與研究指導(dǎo)老師:林志鴻老師學(xué)生:王俊芝(39115006)

林至宏(39115029)

黃中承(39115030)

魏俊銘(39115036)

張榮富(39115039)

謝宗翰(39115042)1緒論

1.1摘要以事訊接圖為基礎(chǔ)的定位反覆演算法最後由合成圖產(chǎn)生法總合所得到資訊產(chǎn)生結(jié)果圖。

1.2研究背景與目的其實(shí)虛擬實(shí)境系統(tǒng)只是一個(gè)介面，透過這個(gè)系統(tǒng)與電腦空間相接觸和裡面的事物產(chǎn)生互動(dòng)。2何謂虛擬實(shí)境2.1虛擬實(shí)境的定義必須掌握以下幾個(gè)特別的要點(diǎn):必須是由電腦產(chǎn)生。3D立體空間。可以和這個(gè)空間的事物進(jìn)行交談?？梢噪S使用者的意志自由的遊移。

要有融入感及參與感。

3何謂虛擬實(shí)境2.2何謂虛擬實(shí)境虛擬實(shí)境（VirtuaReality;VR），統(tǒng)稱人造環(huán)境（ArtificialEnvironmet）、人造世界（ArtificialWorld）或虛擬環(huán)境（VirtualEnvironmet）。4虛擬實(shí)境的起源3.1VRML的起源

VRML的概念最先被提出是在1994年。3.2虛擬實(shí)境的呈現(xiàn)方式

1.浸入式虛擬實(shí)境

2.桌上型／載具型虛擬實(shí)境

3.第三人稱虛擬實(shí)境5

虛擬實(shí)境的起源

3.3虛擬實(shí)境的建構(gòu)方式物件式影像式混合式

6流程圖讀入圖像檔視窗顯示圖像檔判別輸入張數(shù)執(zhí)行接圖作業(yè)成品小於一張圖7接圖的基本概念及架構(gòu)簡(jiǎn)單的說,就是將兩張連續(xù)的影像接在一起而混合成為一張影像。廣義來(lái)說，將多張連續(xù)影像透過接圖的方式，就可以形成一張全域的影像。因此，它可以應(yīng)用在虛擬實(shí)境中，來(lái)建構(gòu)一個(gè)較大的環(huán)境。因此我們要發(fā)展出一套能夠自動(dòng)地將多張連續(xù)影像接合成為一張影像的技術(shù)，而不是靠人工的方式接圖。8接圖步驟步驟一：輸入兩張彩色、並將ＲＧＢ座標(biāo)系轉(zhuǎn)換為ＹＣｂＣｒ座標(biāo)系。步驟二：將輸入的兩張影像進(jìn)行區(qū)塊類，即將影像分割成大小為４Ｘ４像點(diǎn)的區(qū)塊，並且將所分割後的區(qū)塊分為（１）邊緣區(qū)塊，（２）平滑區(qū)塊，與（３）紋理區(qū)塊三整類。9接圖步驟步驟三：根據(jù)分類後的區(qū)塊進(jìn)行區(qū)塊對(duì)應(yīng)的工作，以便得到在執(zhí)行影像定位中之反覆法的移動(dòng)矩陣初始值。步驟四：得到移動(dòng)矩陣的初始值，執(zhí)行反覆法來(lái)解決影像定位的問題。本論文對(duì)於影像定位使用單平面接圖法。10目的兩張影像如果要接合在一起，就必須存在一各移動(dòng)矩陣M。透過其中一張影像和該移動(dòng)矩陣Ｍ的運(yùn)算之後，才能將兩張影像順利接在一起。一般而言，反覆法必須具備有三項(xiàng)條件：（１）初始值（２）遞迴條件（３）終止遞迴的條件11區(qū)塊分類我們將一張影像分割成大小為４Ｘ４個(gè)像點(diǎn)的區(qū)塊，並計(jì)算區(qū)塊內(nèi)１６各像點(diǎn)的亮度平均值，根據(jù)各區(qū)塊和相鄰８各區(qū)塊之間的亮度關(guān)係，計(jì)算出該區(qū)塊的梯度值(gradient)及區(qū)度值(curvature)，因此便可以將區(qū)塊的屬性分為三各類別：（１）邊緣區(qū)塊，他是指此區(qū)塊中包含有邊緣特徵的區(qū)塊﹔（２）平滑區(qū)塊，他是指此區(qū)塊中像點(diǎn)分佈是屬於均勻性﹔與（３）紋理區(qū)塊，他是指區(qū)塊有隨機(jī)樣式存在。12分類器的演算法

步驟一：讀入一區(qū)塊並計(jì)算其亮度均值，根據(jù)區(qū)塊亮度均值來(lái)計(jì)算該區(qū)塊的梯度值。步驟二：根據(jù)此區(qū)塊的梯度值與臨界值Ｔｇ比較。若此區(qū)塊梯度值大於臨界值Ｔｇ，則此區(qū)塊為邊緣區(qū)塊並且到步驟三﹔否則此區(qū)塊有可能為平滑區(qū)塊或紋理區(qū)塊，所以到步驟四去計(jì)算他的區(qū)度值。13分類器的演算法步驟三：計(jì)算此邊緣區(qū)塊的方向並劃分為十六個(gè)方向，即將邊緣區(qū)塊劃分為十六個(gè)子類別並且回到步驟一。步驟四：因?yàn)榇藚^(qū)塊不為邊緣區(qū)塊，所以計(jì)算此區(qū)塊的區(qū)度值。步驟五：根據(jù)算出的區(qū)度值與臨界值Ｔｕ比較，如果此區(qū)塊區(qū)度值小於Ｔｕ，則將此區(qū)塊標(biāo)示為平滑區(qū)塊﹔否則此區(qū)塊為紋理區(qū)塊。14區(qū)塊對(duì)應(yīng)所謂區(qū)塊對(duì)應(yīng)，就是在兩張影像中，對(duì)於其中一張影像的某一個(gè)區(qū)塊，找出該

區(qū)塊在另一張影像中所相對(duì)應(yīng)的區(qū)塊置。區(qū)塊對(duì)應(yīng)的好壞對(duì)後來(lái)影像定位的處理也有影響。15區(qū)塊對(duì)應(yīng)演算法步驟一：輸入影像Ａ以影像Ｂ，並個(gè)別執(zhí)行區(qū)塊分割以及區(qū)塊分類。步驟二：找出影像Ａ中欲處理的區(qū)塊合；即在影像Ａ中若區(qū)塊屬性為平滑區(qū)塊，則不處理這些區(qū)塊。步驟三：從影像Ａ中輸入一各欲處理的區(qū)塊ａ。16區(qū)塊對(duì)應(yīng)演算法步驟四：根據(jù)區(qū)塊ａ，在影像Ｂ中給定一各搜尋視窗。步驟五：在該搜尋視窗中，找到和區(qū)塊ａ具有相同區(qū)塊屬性的區(qū)塊集合｛ａ｝。步驟六：從｛ａ’｝中找出和區(qū)塊ａ具有最小

區(qū)塊亮度誤差的區(qū)塊ｂ。步驟七：反覆執(zhí)行步驟三至步驟六，直到影像Ａ中欲處理的區(qū)塊集合內(nèi)之每一各區(qū)塊皆處理完畢。

17區(qū)塊對(duì)應(yīng)演算法

步驟八：計(jì)算Ｓp中每一各區(qū)塊配對(duì)的移動(dòng)向量。步驟九：在Ｓp中的邊緣區(qū)塊，若該區(qū)塊方向與移動(dòng)向量方向相同，則將該邊緣區(qū)塊從Ｓp中刪除。步驟十：定義一個(gè)移動(dòng)向量臨界值Ｔｍ。若Ｓp中的區(qū)塊配對(duì)之移動(dòng)量小於

Tm則保留；反之則從Ｓp中移除該區(qū)塊配對(duì)。Tm為區(qū)塊移動(dòng)向量的１個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。18研究成品19研究成品20美化系上網(wǎng)頁(yè)以FLASH作出躍動(dòng)的網(wǎng)頁(yè)以JavaScript語(yǔ)法作出隱藏式選單以ASP資料庫(kù)作出公佈欄21公佈欄之應(yīng)用功能可分頁(yè)顯示可多人共同管理，公告具檢索功能可線上管理，新增使用者可上傳公告之相關(guān)檔案可線上設(shè)定公佈欄的格式可設(shè)定公告期限22可線上設(shè)定使用者可瀏覽不同使用者可上傳5個(gè)相關(guān)之檔案修正前版些許使用不方便的地方