체적형 객체 촬영을 위한 RGB-D 카메라 기반의 포인트 클라우드 정합 알고리즘 (Point Cloud Registration Algorithm Based on RGB-D Camera for Shooting Volumetric Objects)

서지정보

· 발행기관 : 한국방송∙미디어공학회
· 수록지 정보 : 방송공학회 논문지 / 24권 / 5호 / 765 ~ 774페이지
· 저자명 : 김경진, 박병서, 김동욱, 서영호

초록

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

영어초록

In this paper, we propose a point cloud matching algorithm for multiple RGB-D cameras. In general, computer vision is concerned with the problem of precisely estimating camera position. Existing 3D model generation methods require a large number of cameras or expensive 3D cameras. In addition, the conventional method of obtaining the camera external parameters through the two-dimensional image has a large estimation error. In this paper, we propose a method to obtain coordinate transformation parameters with an error within a valid range by using depth image and function optimization method to generate omni-directional three-dimensional model using 8 low-cost RGB-D cameras.

참고자료

· 없음