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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
진영훈 (중앙대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.4
발행연도
2017.4
수록면
392 - 398 (7page)

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포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline) 으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
#포인트 클라우드 #랜삭 #반복법 #건설 #건물 #매칭 #3차원 스캐너 #주성분 분석 #point cloud #RANSAC #iterative method #matching #3D scanner #building #PCA

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. RANSAC 구 적합
3. PCA를 이용한 스플라인 제어점 추정
4. Catmull-Rom 스플라인
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Abuzaina, Anas, Mark S. Nixon, and John N. Carter, Sphere detection in kinect point clouds via the 3d hough transform, Computer Analysis of Images and Patterns, Springer Berlin Heidelberg, pp. 290-297, 2013. Zhang, Ning, 2011, Plane Fitting on Airborne Laser Scanning Data Using RANSAC, [Online]. Available: http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/petter/rapporter/plane%20fitting.pdf Garcia, Sergio, Fitting primitive shapes to point clouds for robotic grasping, Master of Science Thesis. School of Computer Science and Communication, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, 2009. Su, Yun-Ting, and James Bethel, Detection and robust estimation of cylinder features in point clouds, Proc. of ASPRS Annual Conference on Opportunities for Emerging Geospatial Technologies, 2010. JONES, Brian, and Michel AOUN, 2009, Learning 3D Point Cloud Histograms, [Online]. Available: http://cs229.stanford.edu/proj2009/JonesAoun.pdf

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