[Paper] Outdoor Place Recognition in Urban Environments using Straight Lines

opencv에서는 fast line detector(fld)로 존재하는 알고리즘이다. 자세히 학습해보기 위해 정리한다.

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Outdoor Place Recognition in Urban Environments using Straight Lines

 

Jin Han Lee, Sehyung Lee, Guoxuan Zhang, Jongwoo Lim, and Il Hong Suh

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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.
  1. 먼저 Canny edges를 통해 경계선을 검출한다.
  2. 경계의 한 픽셀에서 이웃의 다른 픽셀까지 직선을 긋는다. 이 과정을 한 line segment에서 co-linearity(공선적, 동일 선상에 있음)이 만족될 때 까지 반복한다.
  3. 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. 
  4. 그리고 나서, 이렇게 검출된 수 많은 line segments들 중에 위치가 중첩되거나 가까우며 각도 차이가 크지 않은 경우에 두 라인을 정합시켜주게 된다.  
• Descriptor 부분 보류

 

 

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[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.