【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体涉及基于ar技术的仿真训练方法及系统。
技术介绍
1、现如今在无人机的模拟训练和无人驾驶的模拟训练中通常会用到双目立体视觉系统，即于双目立体视觉系统可以准确快速的构建场景的立体视图，双目立体视觉系统广泛应用于无人机飞行仿真训练和无人驾驶仿真训练等场景中。在仿真训练中，双目立体视觉系统需要能够实时处理图像数据，以提供流畅的训练体验，这通常涉及到获取图像、相机标定、极线校正、立体匹配和三维重建等步骤；其中立体匹配是双目视觉系统的核心，它涉及到在左右图像中寻找对应点，并计算它们之间的视差，因此仿真训练过程中立体匹配处理的准确性与仿真训练的结果直接相关，而且通过双目立体视觉系统得到的深度和位置信息影响与ar技术结合进行仿真训练的效果。
2、但是由于无人机飞行和无人驾驶过程中采集的图像数据的场景变化较剧烈，传统的立体匹配算法进行立体匹配的过程中可能由于出现的遮挡和光照等环境问题，得到的视差图中存在较多误匹配点导致视差图的质量较差，进而降低后续三维重建的效果，降低仿真训练的效率和准确性，例如常用的局部立体匹配和全...
【技术保护点】
1.基于AR技术的仿真训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于AR技术的仿真训练方法，其特征在于，所述特征分析像素对的各训练场景变化差异系数的确定过程为：
3.如权利要求2所述的基于AR技术的仿真训练方法，其特征在于，所述特征分析像素对的横向特征比较分析序列的构建过程为：
4.如权利要求3所述的基于AR技术的仿真训练方法，其特征在于，所述每个像素点对应的各横向偏差特征序列的构建过程为：
5.如权利要求1所述的基于AR技术的仿真训练方法，其特征在于，所述特征分析像素对的训练场景特征对比系数的确
【技术特征摘要】
1.基于ar技术的仿真训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于ar技术的仿真训练方法，其特征在于，所述特征分析像素对的各训练场景变化差异系数的确定过程为：
3.如权利要求2所述的基于ar技术的仿真训练方法，其特征在于，所述特征分析像素对的横向特征比较分析序列的构建过程为：
4.如权利要求3所述的基于ar技术的仿真训练方法，其特征在于，所述每个像素点对应的各横向偏差特征序列的构建过程为：
5.如权利要求1所述的基于ar技术的仿真训练方法，其特征在于，所述特征分析像素对的训练场景特征对比系数的确定包括：
6.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：段扬州，陈林青，
申请(专利权)人：大连金信德软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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