적은 오버랩에서 사용 가능한 3차원 점군 정합 방법
A Modified Method for Registration of 3D Point Clouds with a Low Overlap Ratio
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초록
본 논문에서는 노이즈를 포함한 채 오버랩 영역이 적은 두 점군을 정합할 때 정확도와 수렴 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 정확도를 높이기 위하여 점군의 기하학 정보를 최대한 활용하며, 정합 단계에서는 노이즈가 포함된 점군에서 오버랩 되는 영역을 적절히 선택하고, 개선된 가속 알고리즘을 사용하여 정합 속도를 향상시킨다. 정확도를 향상시키는 기존의 방법은 노이즈가 많은 점군에 적용할 수 없으므로, 본 논문에서는 정합에 사용되는 영역을 선택하는 것으로써 기존 방법의 문제를 해결하였다. 또한 똑같은 점군쌍에서만 적용되는 가속 알고리즘을 낮은 오버랩의 점군쌍에 적용하였다. 기존의 방법에 간단한 알고리즘을 추가함으로써 서너 배 더 빠른 수렴 속도를 낼 수 있도록 하였다. 결론적으로, 노이즈가 많고 오버랩이 적은 점군쌍의 정합에 있어서 본 논문에서 제시하는 알고리즘을 적용하면 속도와 정확도가 향상되었음을 알 수 있다.
Abstract
In this paper we propose an algorithm for improving the accuracy and rate of convergence when two point clouds with noise and a low overlapping area are registered to each other. We make the most use of the geometric information of the underlying geometry of the point clouds with noise for better accuracy. We select a reasonable region from the noisy point cloud for registration and combine a modified acceleration algorithm for improved speed. The conventional accuracy improvement method was not possible in a lot of noise, this paper resolved the problem by selecting reasonable region for register. And this paper applied acceleration algorithm for clone to low overlap point cloud pair. In the conventional method, the addition of a simple algorithm results in 3 or 4 times faster results. In conclusion, this algorithm was developed to improve both the speed and accuracy of point cloud registration in noisy and low overlap case.
참고문헌 (13)
- F. Deng, "Laser Scanning, Theory and Applications", pp.449~472 (2011)
- J. Kim, "A modified Method to Accelerate for Registration of 3D Point Cloud with low Overlapping Ratios for Rigid Body", M.Sc, School of Mechanical Engineering, pp.2018
- P. Besl, "A method for registration of 3-d shapes", Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2), pp.239~256 (1992)
- 이준희, "두 점군의 초기 정합에서 GPS와 IMU 센서들의 활용 방법에 대한 연구", 한국CDE학회 논문집, 23(2), pp.173~183 (2018), 한국CDE학회[DOI]
- K. Pulli, "3-D Digital Imaging and Modeling", pp.160~168 (1999)
- D. Yun, "Registration of multiview point clouds for application to ship fabrication", Graphical Models, 90, pp.1~12 (2017)
- Y. Chen, "Object modeling by registration of multiple range images", Image and Vision Computing, 10(3), pp.145~155 (1992)
- B. Horn, "Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions", Journal of the Optical Society of America A, 4(4), pp.629~642 (1987)
- T. Masuda, "Registration and integration of multiple range images for 3-d model construction", Pattern Recognition, pp.879~883 (1996)
- Y.Wu, "A new method for registration of 3d point sets with low overlapping ratios", Procedia CIRP conference on Computer Aided Tolerancing, 27, pp.202~206 (2015)
- W. Li, "A modified icp algorithm based on dynamic adjustment factor for registration of point cloud and cad model", Pattern Recognition Letters, 65, pp.88~94 (2015)
- R. Fisher, "From Surface to Objects: Computer Vision and Three Dimensional Scene Analysis" (1989), John Wiley and Sons
- L. Stefano, "ZNCC-based template matching using bounded partial correlation", Pattern Recognition Letters, 26, pp.2129~2134 (2005)
