계층적 허프 변환을 통한 포인트 클라우드 정합

Abstract

포인트 클라우드 정합은 한 쌍의 포인트 클라우드를 정렬하는 강체 변환 행렬을 추정하는 문제이다. 본 논문에서 우리는 실제 3 차원 스캔의 정합을 위한 효율적이고 강력한 프레임 워크를 제시한다. 제시하는 프레임워크는 두 가지 단계로 구성된다. 먼저, 입력 포인트 클라우드 쌍에서 기하학적 특징맵을 추출하고 간단한 기하학적 제약 조건을 사용하여 대응점을 추정한다. 추정된 대응점들은 계층적 허프 변환 모듈로 전달되고, 계층적 허프 변환 모듈은 대응점들의 모든 조합에서 가장 많은 합의를 이루는 회전 행렬과 평행이동 벡터의 성분을 예측한다. 실험을 통해 제시된 방법이 실내 및 야외 3 차원 데이터셋에서 최신의 포인트 클라우드 정합 방법들보다 더 높은 정합 정확도와 빠른 실행 속도를 보이는 것을 확인했다.