Badanie zintegrowanej metody pasowania obrazów 3D

Analizowany jest problem wyznaczania map 3D w oparciu o sekwencję obrazów 3D (chmur punktów), uzyskiwanych z różnych miejsc otoczenia. Jednym z zasadniczych jego podproblemów jest pasowanie dwóch chmur punktów. Badana jest metoda integrująca algorytmy IPC i RanSaC. Najpierw wyznaczane są punkty charakterystyczne obrazu i ich deskryptory, następnie metodą RanSaC określa się wstepną transformację pomiędzy dwoma zbiorami punktów charakterystycznych a na koniec - oblicza dokładną transformację dla wszystkich możliwych par punktów gęstych chmur. Możliwe są różne metody detekcji punktów charakterystycznych i realizacji IPC. W pracy zbadano eksperymentalnie efektywność obliczeniową i skuteczność pracy metod wykorzystujących różne zestawy parametrów.

---

It analyzes the problem of determining the 3D map based on the sequence of 3D images (clouds of points), obtained from different places. One principal subproblem is how to match two point clouds. Depicted is a scheme that integrates the ICP and RanSaC algorithms. First, there are detected characteristic points in the image and thier descriptors are calculated. Then, the RanSaC determines the initial transformation between the two sets of characteristic points. In the end, the IPC calculates the final transformation for all possible pairs of points of dense clouds. There are different methods for the detection of characteristic points and the implementation of the IPC algorithm. They are experimentally compared and evaluated, with regard to their efficiency and corecteness.