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특징점을 사용한 포인트 클라우드 정합
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한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회, 2019 Nov. 29, 2019년, pp.219 - 220  

김경진 (광운대학교) ,  박병서 (광운대학교) ,  김동욱 (광운대학교) ,  서영호 (광운대학교)

초록
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본 논문에서는 특징점 기반의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 각각 다른 카메라에서 획득한 데이터를 하나의 통합된 데이터로 정합하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 방법들은 큰 오차를 가지고 있거나 많은 카메라 대수나 고가의 RGB-D 카메라를 필요로 한다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 깊이 영상과 색상 영상을 이용하고 함수 최적화 알고리즘을 적용해 저가의 RGB-D 카메라 8대를 이용하여 오차가 적은 포인트 클라우드 정합 방법을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 저가의 RGB-D카메라 8대를 이용하여 오차가 적은 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식은 체스보드를 이용하여 정합을 진행했기 때문에 범용성이 적었다[2].
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