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논문 기본 정보

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김경진 (광운대학교) 박병서 (광운대학교) 김동욱 (광운대학교) 권순철 (광운대학교) 서영호 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2020.5
수록면
439 - 448 (10page)

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본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 3차원 모델의 생성
Ⅲ. 제안한 정합 알고리즘
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (18)

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