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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 580 - 587 (8page)
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In this paper, a plane detection method using depth information is proposed. 3-D characteristics of a pixel are defined as a direction and length of a normal vector whose is calculated from a plane consisting of a local region centered on the pixel. Image coordinates of each pixel are transformed to 3-D coordinates in order to obtain the local planes. Regions of each plane are detected by calculating similarity of the 3-D characteristics. The similarity of the characteristics consists of direction and distance similarities of normal vectors. If the similarity of the characteristics between two adjacent pixels is enough high, the two pixels are regarded as consisting of same plane. Simulation results show that the proposed method using the depth picture is more accurate for detecting plane areas than the conventional method.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 깊이 정보를 이용한 깊이 화소 단위의 3차원 특성 검출
3. 깊이 정보를 이용한 국소 평면의 특징 검출을 통한 평면 영역 검출 방법
4. 실험결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
D. Holz / 2011 / Real-Time Plane Segmentation Using RGBD Cameras / Proceeding of Robot Soccer World Cup 306(317):306~317
T. Wu / 2016 / Fast and Accurate Plane Segmentation of Airborne LiDAR Point Cloud Using Cross-Line Elements / Remote Sensing 8(5):1~26
L. Li / 2017 / An Improved RANSAC for 3D Point Cloud Plane Segmentation Based on Normal Distribution Transformation Cells / Remote Sensing 9(5):1~16
B. Xu / 2015 / Investigation on the Weighted RANSAC Approaches for Building Roof Plane Segmentation from Lidar Point Clouds / Remote Sensing 8(1):1~23
S.Z. Li / 2009 / Markov Random Field Modeling in Image Analysis / Springer Science and Business Media
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B. Xu / 2015 / Investigation on the Weighted RANSAC Approaches for Building Roof Plane Segmentation from Lidar Point Clouds / Remote Sensing 8(1):1~23
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