This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.
본 논문은 빠르게 움직이는 인간 신체를 추적할 수 있는 실시간 인간 신체 움직임 추적 알고리듬을 제안한다. 반복 최근접점(Iterative closest point) 알고리듬은 효율적이고 계산량이 적어 실시간 인간 신체 움직임 추적에 적합하지만 잘못된 최근접점(Closest point) 선택으로 인해 국부적 최소점(Local minimum)에 쉽게 빠지게 되어 종종 추적에 실패하게 된다. 이를 극복하기 위해, 반복 최근접점 알고리듬에 움직임 이력(Motion history) 정보를 기반으로 한 파티클 필터 (Particle filter)를 결합한다. 제안하는 인간 신체 움직임 추적은 계층적 트리 구조를 사용함으로써 신체 추적 공간 크기를 줄여주며, 움직임 이력 정보를 이용한 움직임 예측 모델을 사용함으로써 빠른 인간 신체 움직임 추적을 가능하게 한다. 실험 결과는 제안하는 인간 신체 움직임 추적이 정확한 추적 성능과 빠른 수렴 속도를 가진다는 것을 보여 준다.
For geometric correction of high-resolution images, the authors matched corresponding objects between a large-scale digital map and a QuickBird image to obtain the coefficients of the first order polynomial. Proximity corrections were performed, using the Boolean operation, to perform automated matching accurately. The modified iterative closest point (ICP) algorithm was used between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image to determine accurate transformation coefficients. As a result of the automated geometric correction for the study site, an accuracy of 1.207 root mean square error (RMSE) per pixel was obtained.
Image Guided Surgery(IGS) system has been developed to provide exquisite and objective information to surgeons for surgical operation process. It is necessary that registration technique is important to match between 3D image model reconstructed from image modalities and the object operated by surgeon. Majority techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone. Therefore, shape-based registration technique using geometric characteristics of the object has been invested to improve the limitation of IGS system. During Total Knee Replacement(TKR) operation, it is challenge to register with high accuracy by using shape-based registration because the area to acquire sample data from knee is limited. We have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks on the object and this registration algorithm was evaluated in femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration. We expect that this technique can efficiently improve the IGS system.
공간정보 제작의 다원화로 인하여 다양한 수치지도들이 여러 공공기관 및 기업에서 제작됨에 따라 데이터의 상호 운용성이 점점 중요해지고 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 매칭 기법을 활용한 이종 수치지도의 건물 데이터 자동 정합기법을 제안하였다. 먼저 수치지도를 가구계 기반으로 분할한 후 ICP 알고리즘을 활용한 건물 기하보정을 1차적으로 수행하였다. 대응 가능한 건물쌍의 중첩면적 유사도를 평가하여 대응 건물을 결정하고 Otsu 이진 임계화를 수행하여 매칭 비매칭에 대한 임계값을 자동으로 설정하였다. 1차 매칭이 완료된 후 임계값과 비슷한 유사도를 가지는 건물들을 오매칭 후보군으로 추출하여 개별 건물에 대한 ICP 알고리즘 기반의 기하보정을 다시 수행하고 형태학적 인자인 회전각 함수분석을 추가 적용하여 정합여부를 재판단하였다. 실험평가를 위해 제안된 알고리즘을 대표적인 공공분야 수치지도인 도로명주소지도와 수치지형도 2.0의 건물 데이터에 적용하고 활용성을 평가하였다. 정확도 평가결과 매칭 건물 및 비매칭 건물에 대한 F 측정치가 각각 2%와 17% 향상되었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘이 이종 수치지도 건물 정합에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
항공라이다 시스템은 대상지역의 자료를 취득하기 위하여 여러번 경로 관측을 수행하게 되며, 이로 인해 취득된 데이터의 인접 경로간에 편차가 발생한다. 본 연구에서는 스트립 데이터의 비행경로간 관측값의 상대오차를 제거하고 기준 데이터에 절대보정하는 방법으로 수정된 ICP를 이용한 자동 오차보정 기법을 제안하였다. 항공라이다 데이터에 절대 자동보정을 수행하기 위하여 기존의 수치지형도에서 기준점 데이터를 추출하고, 수정된 ICP알고리즘을 적용하였다. 위의 과정을 통하여 항공라이다 데이터의 평균 점간 거리 이내로 스트립간 조정 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 대축척 수치지형도를 이용한 절대보정 과정의 자동화 가능성을 확인하였다.
A dedicated reverse engineering(RE) system for rapid manufacturing of human head in a 3D bust has been developed. The first step in the process is to capture the surface details of a human head and shoulder by three scanners based upon the digital moire fringe technique. Then the multiple scans captured from different angles are aligned and merged into a single polygonal mesh, and the aligned data set is refined by smoothing, subdividing or hole filling process. Finally, the refined data set is sent to a 4-axis computer numerically control(NC) machine to manufacture a replica. In this paper, we mainly describe on the algorithms and software for aligning multiple data sets. The method is based on the recently popular Iterative Closest Point(ICP) algorithm that aligns different polygonal meshes into one common coordinate system. The ICP algorithm finds the nearest positions on one scan to a collection of points on the other scan by minimizing the collective distance between different scans. We also integrate some heuristics into the ICP to enhance the aligning process. A typical example is presented to validate the system and further research work is also discussed.
본 연구에서는 지상레이저스캔 데이터의 보정을 위하여 변환 알고리즘을 비교하였다. 두 개 이상의 시점으로부터 취득된 스캔 데이터를 변환하는 데 많이 사용되는 pair-wise 변환은 오차가 누적된다. 스캔데이터간 보정에 많이 사용되는 ICP 알고리즘은 초기 기하정보가 필요하며, 여러 스캔데이터를 보정할 때 많은 기준점으로 인하여 동시에 보정하기 어렵다. 따라서 정합점을 이용한 글로벌 보정 방법을 수행하였다. 정합점은 SIFT를 이용하여 자동으로 강도영상으로부터 추출하였으며, GP 분석을 이용하여 글로벌 보정을 수행하였다. 제안된 글로벌 보정 방법은 연산속도, 정확도, 자동화 등에 있어서 장점을 지닌 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 정합문제에 있어서 정확도와 속도를 적절히 고려한 보정방법을 개발할 수 있다.
This paper proposes the robust matching algorithm for optical images obtained by WSI(White-light Scanning Interferometer) machine. The matching algorithms are divided by two part according to the matching points: algorithm whether the matching points between two images exist or not. Also, after matching the images, we propose the algorithm to smooth the matched image. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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