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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이대건 (세종대학교) 이동천 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2018 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2018.4
수록면
204 - 207 (4page)

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항공 라이다 데이터를 이용하여 자동으로 건물 모델링을 수행하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔으며, 건물 객체를 구성하는 면들을 분할하고 분할면들을 재구성하는 방법이 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 음영기복도 (SRM: Shaded Relief Map)를 생성하여 모서리점 추출 방법을 적용하여 특징점 (MKPs: Model Key Points)을 인식한다. 복잡한 지붕면으로 구성된 건물에서 특히 지붕면의 경사가 낮은 경우 특징점 인식이 어렵기 때문에, 수직과장을 적용하여 특징점의 인식율을 향상시키는 방법을 제안하였다. 또한 수직과장에 의하여 발생할 수 있는 노이즈의 과대효과를 최소화하기 위하여 노이즈 제거를 수행하였으며, 최종적으로 인식된 특징점의 개수와 좌표의 정확도를 분석하였다.
#특징점 인식 #수직과장 #음영기복도 #모서리점 추출 #노이즈 제거

목차

초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 및 분석
4. 결론
References

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