opencv에서는 fast line detector(fld)로 존재하는 알고리즘이다. 자세히 학습해보기 위해 정리한다.
Outdoor Place Recognition in Urban Environments using Straight Lines
Jin Han Lee, Sehyung Lee, Guoxuan Zhang, Jongwoo Lim, and Il Hong Suh
Abstract
- challenging outdoor environments에서 직선 특징(straight line features)만을 이용한 visual place recognition algorithm
- 대부분의 특징점 추출 방법과 달리 선 특징은 사람이 만든 환경에서 쉽게 찾을 수 있고, 빛 변화, 시점 변화, 폐색(occlusion, 주변에 빛이 많으면 밝아지고, 빛이 적으면 어두워지는 현상)에 강건하다.
- vocabulary tree와 geometric consistency를 이용한 후보군 매칭은 line segments를 통한 motion estimation algorithm을 통해 검증되었다.
- 제안된 알고리즘은 실시간으로 작동하며, urban driving scenarios에서 얻어진 10,000개 이상의 난이도가 높은 실제 세계에 대한 데이터셋을 이용하여 테스트 되었다.
1. Introduction
- 보류
2. Scene Representation with Line Segments
A. Line Extraction and Description
- 선 검출을 위해 [2]에서 영감을 받은 검출기를 고안하였다.
- 선 검출 알고리즘 순서는 다음과 같다.
- 먼저 Canny edges를 통해 경계선을 검출한다.
- 경계의 한 픽셀에서 이웃의 다른 픽셀까지 직선을 긋는다. 이 과정을 한 line segment에서 co-linearity(공선적, 동일 선상에 있음)이 만족될 때 까지 반복한다.
- 만약 line segment가 확장되는 도중에 큰 곡선을 만나게 되면, 검출기(extractor)는 현재 line segment를 반환한다. 이 때, line segment의 사이즈가 최소 20 pixels 이상이어야 한다. 그리고 1, 2번의 과정을 나머지 모든 경계선들이 소모될 때 까지 반복한다.
- 그리고 나서, 이렇게 검출된 수 많은 line segments들 중에 위치가 중첩되거나 가까우며 각도 차이가 크지 않은 경우에 두 라인을 정합시켜주게 된다.
- Descriptor 부분 보류
[1] Lee, J.H.; Lee, S.; Zhang, G.; Lim, J.; Chung, W.K.; Suh, I.H. Outdoor place recognition in urban environments using straight lines. Proc. - IEEE Int. Conf. Robot. Autom. 2014, 5550–5557, doi:10.1109/ICRA.2014.6907675.
[2] Bay, H.; Ferrari, V.; Van Gool, L. Wide-baseline stereo matching with line segments. Proc. - 2005 IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2005 2005, I, 329–336, doi:10.1109/CVPR.2005.375.
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