基于图像AR技术的虚拟光学实验模型设计与仿真

摘要：随着当今我国经济和科技的快速发展，智能化技术在人们的生活中也逐渐普遍，开发一般都是采用Visual C++6.0、OpenCV、OpenGL等工具，从而来构建PC机的虚拟系统。为了证实仿真模型的真实性和应用价值，就得计划实验仿真和虚拟的光学实验模型。在实验的过程中，测试者反应出有晕眩的现象，导致这一现象的原因可能是虚拟现实的图像增强的难题，通过这一问题，科研者融合了AR的光学性能去测评虚拟现实的图像增强，从而来证实了实验假设的可行性，于是文章就从虚拟现实图像增强方法和模型设计这2个方面来阐述AR技术的虚拟光学实验模型设计和仿真。

关键词：AR技术;虚拟光学;实验模型;仿真实验

中图分类号：TP75;TP391.92

文献标识码：A

文章编号：1001-5922（2020）08-0105-04

Design and Simulation of Virtual Optical Experiment ModelBased on Image AR Technology

CHEN Hai-long

（School of Mechatronics ， Xianyang Vocational Technical College ， Xianyang Shaanxi 712000 ， China ）

Abstract ： With the rapid development of economy and science and technology in our country ， intelligent technolo-gy is also becoming more and more popular in people's life.The development generally adopts tools such as VisualC++6.0 ， OpenCV ， OpenGL ， etc. ， to build the virtual system of PC.ln order to verify the authenticity and applicationvalue of the simulation model， it is necessary to design experimental simulation and virtual optical experimentalmodel.ln the process of the experiment， the tester reflects the phenomenon of dizziness ， which may be caused bythe proh lem of image enhancement of virtual reality.Through this problem ， the researcher integrates the optical per-formance of AR to evaluate the image enhancement of virtual reality ， so as to verify the feasibility of the experimen-tal idea.So the paper expounds the design and simulation of virtual optics experimental model of AR technologyfrom the two aspects of virtual reality image enhancement method and model design.

Key word s ： AR technology ; virtual optics ; experimental model ; simulation experiment

随着科技的快速发展，AR技术表现的尤为突出，应用于医疗、工程、教育等领域，但是随着人们需求量的提升，在可视化和分辨率的性能还要继续增强，这也是当今科研者所面临的一个难题。市面上的虚拟现实设备主要是通过电子仪器对我们的真实的三维空间进行还原，当测试者戴上设备时就会有一种身处在真实场景的感知[1-3]。实验的过程中，考虑到和现实场景更好的融合，我们常常通过投影和叠加的方式来更好的还原我们真实的场景，这样也可以使得测试者能对三维空间能有一个更好的认知，同时也减弱了测试者有一种深陷虚拟世界的感受在这个虚拟现实中，来完成图像增强[4]的过程。除了以上问题，为了使得真实和画面能较好的融合以及互动在不借助其他的电子设备下，这也是当今人们所关注的一个热点，即使有这些问题，AR用户的数量也是成指数增长。

1虚拟现实图像增强方法

1.1增强现实技术（AR）概况

增强现实技术是在20世纪60年代出现的。第一台AR设备是由世界名校的一位名为Ivan Sutherland教授所制造的，它是一台透明的头盔显示器，在头盔的显示器上显示出电脑设计的立体图像，Ivan Suther-land也在公共场合承认虚拟现实技术是当今的前沿技术，AR技术其实就是在虚拟环境中加入真实世界的图像，这样就可以和现实更好的结合，在进行增强现实的时候不要完全并刻意的带入虚拟环境中，它是通过把真实世界和计算机合成的虚拟对象融合为一体，通过这种方式给操作者营造身临其境的感知，从而创造出真实情景的虚拟世界。增强技术主要是对真实的一些场景进行相应的增补，这样就可以使得操作者可以更为方便的感受和认知外面的一些世界。如果我們仅是建立一个细节上重现我们所在的白然环境的系统那是具有一定的难度的，但增强现实就可以不需要大量的计算能力，除此之外，它还充分采用了现实世界的信息，根据我们的需求量来进行相应的增补，这也最大程度的减少了系统整体的运算能力。

AR技术所设计的领域有计算机图像学、计算机视觉、模式识别[5]、人工智能等多个方面，它是一种通过计算机随机产生的虚拟数据来模拟客观情景的增强技术，并提供相应的接口使得操作者和虚拟环境中的虚拟物体更为自然的交流，从而使得操作者更为容易进行实施，多种交互体验、强化用户的体验感，其实增强技术关联的领域相当多，在医学研究、航天军工、商业娱乐等领域都有了更为广泛的应用。

1.2虚拟现实图像增强方法流程

图像跟踪[7]测试评估的虚拟仿真系统是通过真实背景和模拟目标相互结合的方式来建立模拟现实的仿真系统，其目的主要是便于控制运动目标和最大的场景模拟，具体的过程如图1、图2所示的流程图中，先是构架好主要的框架，使用仿真T具模拟出对应的物体模型，将拟好的模型和真实场景相结合，从而还原真实的场景，并在监控器上把真实场景显示出来，使用对应的算法来处理输出的数据，最后在窗口上显示出来。

系统程序在识别图像的方面存在着不尽相同，但归根结底上说，都是达到使得用户能够拥有一个便捷和高效系统的目的，因此在进行程序设计的时候，常常都是通过从已用的对象中进行调用来达到相应的目的，第2种方式将已有的对象派生成自己的对象通过继承的方式，以上的两种方式都是可以满足对象所需的功能。最后还用一种跟踪识别的方法，它是创建新的对象和产生强大功能对象的方式，而且他还可以根据我们要的方式和特性有针对性的处理这个过程。为了解决跟踪定位的准确性、图像增强和模型抖动的问题，因此系统在进行设计的时候就得选择性的选择对应的算法，KLT算法因具有宽基线注册矫正、跟踪登录的功能而被选中，还有一个更为重要的就是跟踪识别系统所采用的实时摄像机跟踪算法。

2模型设计

与其他AR情景存在的差异性是AR技术是通过为使用者供给多方位的互动方式使使用者有身临其境的真实体验，而且AR环境中的图像显示的都是较为真实的物体运动图像，但是他还是会有一定的漏洞，AR技术是不能把真实世界和虚拟环境更为有效的融合，这就导致合成的场景会有一定认知功能上的隔阂，从而产生视觉上的阻碍，在同一个界面内显示会有信息混乱的情况发生，这也导致用户的体验感有所降低，并在使用的过程中有一定的压力问题给使用者，除此之外，若系统的操作方式比较的复杂那就会使用户有一定的精神负担，所以通过AR技术来对图像进行相应的增强，从而完成真实场景设计系统模型的方便和快捷，AR的应用流程图如图3所示。

因此为了打破AR技术在人机互动[6]上的局限，第一步先是将互动体验的区域适当的延大，增强图像就得使用以往的方式进行，使得人和机器能更好的互动交流，达到以上的一些目的后，还得考虑空间是否能交换流畅，为提高这一性能，文档模板动态系统的设计就变得尤为的重要了。从图4、图5中我们也不难发现，文档模板动态系统结构中的框架、文档和视图都是一体的，为维护框架、文档和视图这3者的关系我们一般是采用文档模板，就系统生成的虚拟现实三维环境中，使用者可以第一人称的视角在相应的视觉范围内行动，也可以根据个人的的喜好对虚拟环境中替换或调整，这样也有助于用户的互动感受。

在进行常规光学性能的测评指标是AR设备的生成图像的对比度、亮度这两个方面，除了这之外，还得考虑到图像质量关于近眼的光学视场的测定。在进行视场系统规划的时候，

AR视场是通过在预设的位置上生成光学成像在视场区域内，我们的人眼成像是双目的，而且它还会受仪器的大小和光学系统的限定，视场范围系统如图5、图6所示。

图4、图5、图6是对人眼视场进行测量时，对眼球进行模拟，建立眼球转动扫描测量系统，为推动出不同角度的图像画面，我们一般是先推断出单眼的瞬时视场，为了获取双目叠加视场和人眼的总视场我们一般都是根据图像特征来进行衔接和获取。测量的过程中会有桶形和枕形失真这两种畸变失真的现象发生，如图5是正常的图像，图6、图7是通过实验的失真图形，为了解决这一个难题，第一步我们先是用信号发生器测量真实的场景，通过AR还原真实的画面，完成以上的工作后就可以通过畸变图像的特征点来计算出图像的畸变度。

AR技术的虚拟现实仿真系统模型测评的方式和评价标准可仿看上文。随机的选择模型中的2幅样本图像来获取10000幅含有噪声点的仿射图像去训练数据集，完成以上操作的基础上再随机的选择200幅去成为参考的数据集合，完成测评分类和跟踪性是通过调节新参数再测试的时候，下图8中是图像识别率曲线，据图可以得出，为保持图像的测试点的数量在200的范围中就得控制测试点保持不变得情景下，究其原因是测试点的数量较少的话就会导致二者的性能有很大的变化，识别率也是随着增强，图像样本的测试点和样本的数据源二者集合计算的过程会对设备内部的消耗量有很大的影响后果，参考以往的图像测量的识别率，对于虚拟现实的仿真系统模型就要达到90%的范围内就满足要求了。所以可以通过增强虚拟现实图像来验证虚拟现实仿真系统模型，通过以上的一些算法所出的模型占的内存率相较于传统方式是有一定优势性的。

AR技术再当今技术中的快速崛起，如何提高虚拟图像效果的问题已成为当今的一个难题，通过以上的实验测试我们就可以证明虚拟现实仿真系统模型通过改变现实图像来完成图像增强的效果。为了和国际上的图像测试标准相吻合，就得使内存的占有率保持在较低的范围内，使得和我们的真实的场景能达到还原的效果，因此和AR技术的有效结合就得能增强虚拟现实的图像。使其更具有优良的应用价值。

3结语

当今虚拟现实的图像增强技术是有一定的缺漏的，这些缺漏表现在了评价的方法上和指标的测量上，上文就这2个方面做了较为详细的阐述，若不处理好就会导致使用者在使用的过程中有晕眩的情况发生，伴随着AR技术的迅速发展，上文是融合AR的光學性能对虚拟现实中增强的标准来进行测评，通过对AR设备的光学性能的长期探索，从而来验证我们相关的设想的可行性，为验证好的使用价值和仿真模型，我们在实验的时候主要是对设计的虚拟光学实验模型和实验仿真来进行相应的评估。

模型规划的部分，主要是讲述了AR环境和一般的AR在真实测试中的差异性，AR环境是把现实中物体的运动图像给显示出来，然而它却不能把真实环境和虚拟环境更好的融合，所以在使用者在认知能力上会有一定的阻碍性，并在视觉上造成了一定的干扰性，这就使得在同一个界面上会有一定的信息混乱的情况发生，这也使得用户的体验感有所降低，直接给使用者造成一种压力，如果再加上操作复杂的话，就会给使用者造成一定的精神负担，为了减少这些隐患，我们对图像进行增强。方便和快捷已成为设计模型的一个重要的指标。

参考文献

[1]杨强，胡心宇.基于图像识别技术的核电文档智能化应用实践[J].电力大数据，2019，22（11）：58-63.

[2]孙亮，陈洪，安琪.智能电网脆弱性综合评价模型构建及仿真[J].微型電脑应用，2020，36（01）：84-87.

[3]谭励，王敏基，杨朝玉，等.三维空间动态目标追踪自部署算法[J/OL].传感器与微系统，2020（02）：101-104+108[2020-01-24].https： //doi.org/10.13873/J.1000- 9787（2020）02-0101-04.

[4]赵春丽，董静薇，徐博，等.融合直方图均衡化与同态滤波的雾天图像增强算法研究[J/OL].哈尔滨理工大学学报，2019（06）：93- 97[2020-01-24].https：//doi.org/10.1593 8/j.jhust.2019.06.014.

[5]赵庶旭，伍宏伟，刘昌荣.基于隐马尔可夫模型的交通最优路径模式识别（英文）[J/OL].Joumal of Measure-ment Science and Instrumentation：1—8[2020-01-24].http： //kns.cnki.ne.t/kcm s/detail/ 14.1357.th.20200102.1402.002.html.

[6]张林强.基于人机互动技术的体感控制系统设计[J].现代信息科技，2019，3（11）：34-36.

[7]郎晓彤.运动图像跟踪过程中丢帧误差消除技术[J].科学技术与工程，2019，19（16）：227-232.

[8]卢淑萍，肖随贵.基于曲率度量耦合仿射制约策略的图像复制一粘贴篡改检测算法[J].电子测量与仪器学报，2019，33（09）：129-136.

收稿日期：2020-02-18

作者简介：陈海龙（1978-），男，汉族，陕西成阳人，讲师，研究方向：物理、微机原理、计算机技术。