通过相机的运动,计算机获得实时的二维图像,从而通过相关算法得到相机的运动参数。分析相机运动参数属于计算机视觉的范畴,三维模型加载则属于计算机图形学。相机运动在计算机图形学中的应用是计算机视觉与计算机图形学的交叉研究项目。典型研究课题是增强现实(Augmented Reality)、虚拟现实(Virtual Reality)。增强现实通过输入传感器,比如声音、视频或者GPS传感器来通过计算机生成对物理、真实世界的直接或间接的增强信息。增强现实是用虚拟世界增强真实世界,而相反的是,虚拟现实通过替换真实世界为计算机生成的虚拟世界。增强现实使用基于相机运动的计算机视觉技术,比如基于运动的三维重建、场景跟踪等技术。而虚拟现实通过各种运动传感器,比如陀螺仪、GPS跟踪器来获取运动信息,将设备的运动转为相机运动,并反映到虚拟世界。本文对增强现实和虚拟现实领域用的技术进行了简要的介绍,包括多视图几何的相关理论基础,三维建模的基本原理、对基于图像渲染的技术进行了阐述。本文实现的第一个系统是基于增强现实的人脸姿态识别的应用。使用了高效的人脸检测算法,并通过离线对人脸做的三维人脸模型,基于POSIT算法用二维人脸特征点和三维模型顶点对应关系得到相机运动矩阵来计算人脸姿态。并在Android手机中实现增强现实效果来观察人脸姿态检测的效果。实验结果证明不仅人脸姿态估计效果明显,而且达到了检测人脸并显示三维人脸模型的实时效果。本文实现的第二个系统是基于虚拟现实做的立体虚拟展示系统,通过离线生成摄像机的运动轨迹,并拟合规整的运动轨迹后,通过相邻两视点的摄像机参数,基于三视图几何的对极转移原理生成沿摄相机运动轨迹任意视点的摄像机参数。然后通过基于保持内容完整性的算法来生成沿新摄相机运动轨迹上任意视点的视图,实验证明相比较其他基于图像的渲染算法,比如全景图、Photosynth、View Morphing等算法来说,既保持了内容、又扩大了生成视点的范围。