Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2020-0-00994, 이용 환경을 반영하는 자율적 VR·AR 콘텐츠 생성 기술개발)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.293-296
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- 2021
Creation of a Mesh by applying Poisson Disk Sampling to PointCloud : Comparison of RTAB-Map and VisualSFM
푸아송 디스크 샘플링을 적용한 포인트 클라우드의 메쉬화 : RTAB-Map과 VisualSFM 비교
- Kim, Sohee (Seoul National University of Science and Technology) ;
- Yang, Yujin (Seoul National University of Science and Technology) ;
- Kim, Dong Ho (Seoul National University of Science and Technology)
- Published : 2021.06.23
Abstract
본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.
Keywords