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학술저널
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유동길 (광운대학교) 정지훈 (광운대학교) 전형준 (광운대학교) 한창완 (광운대학교) 박일우 (광운대학교) 오정현 (광운대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
66 - 71 (6page)
DOI
10.7746/jkros.2023.18.1.066

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As cameras have become primary sensors for mobile robots, vision based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has achieved impressive results with the recent development of computer vision and deep learning. However, vision information has a disadvantage in that a lot of information disappears in a low-light environment. To overcome the problem, we propose an image enhancement method to perform visual SLAM in a low-light environment. Using the deep generative adversarial models and modified gamma correction, the quality of low-light images were improved. The proposed method is less sharp than the existing method, but it can be applied to ORB-SLAM in real time by dramatically reducing the amount of computation. The experimental results were able to prove the validity of the proposed method by applying to public Dataset TUM and VIVID++.
#Visual SLAM #Low Illumination #Mobile Robots #Image Enhancement

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 결과
4. 결론
References

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