에지 보정을 이용한 ORB SLAM2의 특징점 정합률 개선

이가현; 이수원; 서영건

doi:10.9728/dcs.2021.22.1.151

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이가현 (경상대학교) 이수원 (경상대학교) 서영건 (경상대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 151 - 158 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.1.151

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2021

엣지 보정을 이용한 ORB SLAM2의 특징점 정합률 개선

이가현 컴퓨터과학과 2021.01 학위논문

에지 보정을 이용한 ORB SLAM2의 특징점 정합률 개선

이가현 , 이수원 , 서영건 디지털콘텐츠학회논문지 2021.01 학술저널

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이미지 인식에 대한 연구의 한 분야로, 물체를 인식하거나 분석할 때 주요 특징점을 추출하고 이미지 간의 정합을 하는 방법이 사용되고 있다. 여기에 사용되는 특징점 추출 알고리즘에는 SIFT, SURF, ORB가 있으며, 그 중 ORB는 주변 공간을 인식하고 분석하여 지도를 생성하고 위치를 추정하는 비쥬얼 SLAM 기술과 함께 자율 주행 기술에 사용된다. 자율 주행의 경우 운전자의 안전은 차량 간 사고 발생과 밀접한 관계가 있기 때문에 이미지 인식 기술이 매우 중요하므로, 보다 빠른 분석과 정확한 처리를 기반으로 위치 추정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 보정을 통해 입력 이미지에서 많은 특징점을 추출할 수 있게 하며, 키 프레임 생성 조건을 수정하여 새로운 키를 생성하도록 하여, 위치 추정 및 정합 실패율을 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과로 정합률이 43% 향상되었고, 새로운 키 프레임 수도 증가하였다.

#특징점 #SLAM #ORB SLAM #에지 보정 #키 프레임 #Key Point #Edge Correction #Key Frame

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

R. Okuda / 2014 / A Survey of Technical Trend of ADAS and Autonomous Driving / Proc. of Technical Program-2014 Int. Symposium on :1~4

C. Harris / 1988 / A Combined Corner and Edge Detector / Alvey Vision Confernce :147~151

Lowe, David G / 2004 / Distinctive Image Features from Scale- Invariant Keypoints / International journal of computer vision 60(2):91~110

Bay, Herbert / 2008 / Speeded-up Robust Features (SURF) / Computer vision and image understanding 110(3):346~359

E. Rosten / 2006 / Machine Larning for Highspeed Corner Detection / Proceedings of the European Conference on Computer Vision :430~443

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논문수 16 이용수 2,903

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소속기관 경상국립대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 과학기술학

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