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| 內容簡介： |
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随着真实世界中计算机生成的信息越来越多，增强现实（AR）可以通过不可思议的方式增强人类的感知能力。这个快速发展的领域要求学习者掌握多学科知识，包括计算机视觉、计算机图形学、人机交互等。本书将这些知识有机融合，严谨且准确地展现了当前具影响力的增强现实技术和应用。全书从技术、方法论和用户的角度全面讲解相关知识，实现了理论与实践的平衡，适合开发者、高校师生和研究者阅读。
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| 關於作者： |
迪特尔·施马尔斯蒂格（Dieter Schmalstieg） 奥地利格拉茨理工大学教授，计算机图形学和视觉中心主任。他是IEEE高级会员、奥地利科学院会员以及欧洲科学院会员，目前已发表论文300余篇，并担任《IEEE可视化和计算机图形学会刊》等核心期刊或论文集的编辑。2002年获得奥地利科学基金会START Career奖，2012年获得IEEE虚拟现实技术成就奖。
托比亚斯·霍勒尔（Tobias Hllerer） 加州大学圣芭芭拉分校计算机科学系教授，Four Eyes实验室主任。曾获得美国NSF授予的CAREER奖，并于2013年获得ACM杰出科学家称号。他曾担任IEEE VR 2015、ICAT 2013等重要国际会议的程序委员会主席，并多次荣获佳论文奖。
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| 目錄：
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Contents
Contents
1 Introduction to Augmented Reality 1
Definition and Scope 3
A Brief History of Augmented Reality 4
Examples 13
Industry and Construction 13
Maintenance and Training 17
Medical 18
Personal Information Display 20
Navigation 21
Television 22
Advertising and Commerce 25
Games 27
Related Fields 28
Mixed Reality Continuum 28
Virtual Reality 29
Ubiquitous Computing 30
Summary 31
2 Displays 33
Multimodal Displays 34
Audio Displays 34
Haptic, Tactile, and Tangible Displays 35
Olfactory and Gustatory Displays 37
Visual Perception 39
Requirements and Characteristics 40
Method of Augmentation 40
Ocularity and Stereoscopy 42
Focus 45
Occlusion 47
Resolution and Refresh Rate 48
Field of View 50
Viewpoint Offset 51
Brightness and Contrast 53
Distortions and Aberrations 55
Latency 55
Ergonomics 55
Social Acceptance 55
Spatial Display Model 56
Visual Displays 58
Near-Eye Displays 59
Handheld Displays 69
Stationary Displays 72
Projected Displays 78
Summary 84
3 Tracking 85
Tracking, Calibration, and Registration 86
Coordinate Systems 87
Model Transformation 88
View Transformation 88
Projective Transformation 89
Frames of Reference 89
Characteristics of Tracking Technology 90
Physical Phenomena 90
Measurement Principle 91
Measured Geometric Property 91
Sensor Arrangement 91
Signal Sources 92
Degrees of Freedom 92
Measurement Coordinates 92
Spatial Sensor Arrangement 93
Workspace Coverage 94
Measurement Error 94
Temporal Characteristics 95
Stationary Tracking Systems 96
Mechanical Tracking 96
Electromagnetic Tracking 97
Ultrasonic Tracking 98
Mobile Sensors 99
Global Positioning System 99
Wireless Networks 101
Magnetometer 102
Gyroscope 102
Linear Accelerometer 103
Odometer 104
Optical Tracking 105
Model-Based versus Model-Free Tracking 106
Illumination 106
Markers versus Natural Features 109
Target Identification 113
Sensor Fusion 117
Complementary Sensor Fusion 117
Competitive Sensor Fusion 117
Cooperative Sensor Fusion 118
Summary 120
4 Computer Vision for Augmented Reality 121
Marker Tracking 123
Camera Representation 124
Marker Detection 126
Pose Estimation from Homography 128
Pose Refinement 132
Multiple-Camera Infrared Tracking 132
Blob Detection 133
Establishing Point Correspondences 133
Triangulation from Two Cameras 135
Triangulation from More Than Two Cameras 137
Matching Targets Consisting of Spherical Markers 137
Absolute Orientation 137
Natural Feature Tracking by Detection 138
Interest Point Detection 140
Descriptor Creation 144
Descriptor Matching 145
Perspective-n-Point Pose 146
Robust Pose Estimation 148
Incremental Tracking 149
Active Search 150
Kanade-Lucas-Tomasi Tracking 151
Zero-Normalized Cross-Correlation 152
Hierarchical Search 154
Combined Detection and Tracking 155
Simultaneous Localization and Mapping 156
Five-Point Algorithm for Essential Matrix 157
Bundle Adjustment 158
Parallel Tracking and Mapping 159
Relocalization and Loop Closure 160
Dense Mapping 161
Outdoor Tracking 164
Scalable Visual Matching 165
Prior Information from Sensors 167
Prior Information from Geometry 169
Simultaneous Tracking, Mapping, and Localization 170
Summary 176
5 Calibration and Registration 179
Camera Calibration 180
Internal Camera Parameters 180
Correcting Lens Distortion 182
Display Calibration 183
Single Point Active Alignment Method 185
Head-Mounted Display Calibration Using a Pointing Device 186
Hand–Eye Calibration 188
Registration 190
Geometric Measurement Distortions 190
Error Propagation 191
Latency 192
Filtering and Prediction 192
Summary 194
6 Visual Coherence 195
Registration 196
Occlusion 199
Occlusion Refinement 201
Probabilistic Occlusion 202
Model-Free Occlusion 202
Photometric Registration 205
Image-Based Lighting 207
Light Probes 208
Offline Light Capturing 210
Photometric Registration from Static Images 210
Photometric Registration from Specular Reflections 211
Photometric Registration from Diffuse Reflections 212
Photometric Registration f
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| 內容試閱：
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前言在过去的20年里，信息技术的应用从固定的办公室和桌面计算转移到网络、社交媒体和移动计算。近年来，即使将笔记本电脑归入桌面式电脑的类别，智能手机和平板电脑的销量仍然远超传统桌面式电脑。
虽然目前主流用户界面还没有完全从20世纪90年代的桌面计算（或者说是1981 Xerox Star）中脱离出来，但是当今年轻一代获取计算机知识的方式已经改变：各种应用和云计算在许多情况下取代了电脑桌面。计算已经从一项在办公室或书房中开展的工作转变为随时随地进行的活动。
初识增强现实随着用户逐渐远离电脑桌面，将真实世界融入我们的计算体验变得越来越重要。考虑到真实世界既不是平面的，也不是由书写文档组成的，因此必须有一个新的用户界面隐喻。增强现实（Augmented Reality，AR）有潜力成为用于情境计算的主流用户界面隐喻。增强现实具有能将真实世界和与之相关的虚拟信息直接关联的独特性质。整个世界变成了用户界面，这引出了那句熟悉的宣言：
回到真实世界！
虚拟现实（Virtual Reality，VR）的愿景是将我们自身沉浸于人造世界，这推动了游戏设备的发展，带来了令人惊艳的画面效果，随之又出现了各类头戴式显示器和手势跟踪器。但即便如此，像虚拟现实这样通过定义来独占大众注意力的用户界面隐喻，并不一定是日常计算的最佳选择。
相反，我们越来越依赖可以随意使用并能提供容易理解的少量信息的计算界面。我们需要普适计算。这可以通过“宁静”的计算过程实现，这一过程会在后台进行，不需要用户干涉甚至根本不会引起用户的注意。在需要普适交互时，增强现实脱颖而出，成为合适的用户界面技术。
为何写作本书多个相互交叉的研究领域聚焦于增强现实的发展，相关的知识体系也在快速完善。我们自20世纪90年代以来一直以研究者的身份致力于该知识体系的相关工作。本书的主要动力来自于我们所任教的格拉茨理工大学和加州大学圣芭芭拉分校关于增强现实的课堂教学。在备课过程中，我们明显感到目前没有一本教材能够覆盖这个快速发展领域的广度和深度。从2001年的SIGGRAPH会议开始，各种学术会议及其研讨会的部分讲演文稿都为备课提供了参考，我们也参与组织了其中的一些会议。许多基础理论从那时起逐渐构建起来，我们着眼于系统地汇集相关知识，同时注重新兴概念与实践信息。因此，这本书诞生了。
本书讲述了哪些内容如书名所示，本书在原理和实践之间力求平衡。我们的目标是让这本书既能服务于科学研究人员，又能服务于对增强现实应用感兴趣的从业者，特别是工程师。因此，本书既可用作教材，又可用作参考读物。为了充分利用本书，读者需要对计算机科学有基本认识，如果能够了解计算机图形学以及计算机视觉领域的相关知识，或者对其感兴趣，也会对理解本书有帮助。考虑到篇幅的限制，我们无法进一步提供必要背景技术的特定细节，而是给出了已有文献。与此同时，本书谨慎地介绍并清楚地解释了超出基础知识的特定增强现实概念，从而使全书自成体系。本书采用下面的篇章顺序来介绍增强现实的技术和基本方法。
第1章为本书奠定基调，介绍增强现实的定义，简略讲述该领域的历史，之后带领读者领略这项强大的真实世界用户界面技术的多种应用实例。小结部分介绍了一系列相关技术和研究领域的全景。
第2章的主题是显示技术，这是增强现实的关键基础技术之一。根据视觉感知的基础理论，讨论了各种适用于增强现实的显示技术，尤其是头戴式显示、手持式显示和投影式显示。我们还讨论了非视觉显示技术，如听觉和触觉设备等。
第3章的主题是跟踪技术，这是增强现实的潜在核心技术之一。首先讨论了理解跟踪（广义的定义是测量系统）的工作原理所需要掌握的特定知识，然后讨论了传统的固定跟踪系统，并将其与移动传感器进行比较。着重介绍了最主流的光学跟踪技术，并在结尾简述了传感器融合的原理。
第4章继续上一章中对光学跟踪问题的讨论，详细介绍了用于实时位姿估计的计算机视觉算法，例如根据观测图像确定摄像机的位置与朝向。为了便于讲解并使读者更广泛地了解背景知识，这一章由一系列案例研究组成。每一个案例研究仅介绍自身必需的相关知识，所以读者不需要事先深入了解计算机视觉方面的知识。此外，本书对涉及高等数学的问题做了标记，这些问题在实践中通常依赖OpenCV等库来解决，因此可以被视为“黑箱”，不想深入研究的读者可略过这部分内容。
第5章讨论用于增强现实的器件标定和注册方法。在增强现实应用中，第3章所述的用于光学跟踪的数字摄像机标定技术是实现可重复精确操作的必要前提。注册是几何上校准增强现实体验中的真实世界和虚拟世界的过程，从而有利于形成一致混合环境的错觉。
第6章聚焦于使真实和虚拟物体无缝融合的一系列计算机图形技术，包括虚拟和真实物体之间正确的遮挡或阴影关系。我们也解释了消去实境，即消隐场景中的真实物体，并讨论了物理相机的仿真。
第7章关注可视化技术，目的是使信息更容易理解。在增强现实环境中，这意味着几何注册到真实场景物体上的计算机生成的信息，必须按照便于用户理解的方
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