Registrering av RGB-D-data med visuella funktioner påverkas ofta av fel i omvandlingen av visuella funktioner till 3D-utrymme samt det slumpmässiga felet hos enskilda 3D-punkter. I en lång följd ackumuleras dessa fel och leder till felaktiga och deformerade punktmoln, särskilt i situationer där stängning av slingor inte är möjlig. Vi presenterar en epipolär sökmetod för exakt omvandling av keypoints från 2D till 3D utrymme, och definiera vikter för 3D punkter baserat på den teoretiska slumpmässiga fel djup mätningar. Våra resultat visar att den epipolära sökmetoden resulterar i mer exakta 3D-korrespondenser. Vi visar också att viktning 3D-punkter förbättrar noggrannheten hos sensorn utgör uppskattningar längs banan.
Arbetet i REF föreslog en epipolär sökmetod för punktkorrespondens och definierade 3D-punktvikterna enligt ett teoretiskt slumpmässigt fel i djupmätningar.
GENERATION AND WEIGHTING OF 3D POINT CORRESPONDENCES FOR IMPROVED REGISTRATION OF RGB-D DATA
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}