I detta dokument föreslår vi en effektiv ram för att minska buller och hål i djupkartor som fångas med en RGB-D-kamera. Detta utförs genom att tillämpa planpassning på de grupper av punkter som är assimilerbara för plana strukturer och filtrering av de böjda ytpunkterna. Vi presenterar en ny metod för att hitta globala planarstrukturer i en 3D-scen genom att kombinera superpixelsegmentering och grafkomponentmärkning. Superpixel-segmenteringen baseras inte bara på färginformation utan också på djup och normala kartor. Märkningsprocessen utförs genom att beakta varje normal i en given superpixels kluster. Vi utvärderar tillförlitligheten hos varje planstruktur och tillämpar planpassningen endast på verkliga plana ytor. Som ett resultat av detta kan vårt system minska bullret från djupkartan särskilt på plan yta samtidigt som böjda ytor bevaras. Processen görs i realtid tack vare GPGPU acceleration via CUDA arkitektur.
Matsumoto m.fl. REF föreslog en bitvis plan monteringsmetod baserad på normal adaptiv segmentering och grafkomponent märkning för att minska buller och hål i djup karta fångas med en RGB-D-kamera.
Real-time enhancement of RGB-D point clouds using piecewise plane fitting
{'venue': '2014 5th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP)', 'journal': '2014 5th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}