Rozšíření obrazového deskriptoru Fast Point Feature Histogram o barevnou informaci
Loading...
Date
Authors
Markovsky, Aleksander
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Diplomová práce se zabývá rozšířením Fast Point Feature Histogramů o barevnou informaci za účelem vylepšení registrace mračen bodů. Popisuje proces registrace mračen bodů pomocí Iterative Closest Point, jakou roli v ní plní FPFH a diskutuje, jaké barevné prostory jsou vhodné pro registraci mračen bodů. Pro vyhodnocení přínosu zahrnutí barevné informace práce prezentuje implementaci ICP a FPFH algoritmů v Pythonu a navrhuje metodologii evaluace registrace mračen. Závěr práce je věnován diskuzi výsledků experimentů, které demonstrují, že použití barevné informace v registraci mračen snižuje počet iterací potřebných ke konvergenci ICP.
This thesis deals with the extension of Fast Point Feature Histogram with color aiming to improve point cloud registration. The thesis describes point cloud registration using Iterative Closest Point, what is the role of FPFH, and explores available color spaces that are suitable to be used for point cloud registration. In order to evaluate whether adding color information helps to achieve better results in point cloud registration a Python implementation of ICP and FPFH is provided together with a methodology to evaluate registration. The thesis concludes with a discussion of experiments demonstrating that the use of color decreases the number of iterations required for the convergence of ICP.
This thesis deals with the extension of Fast Point Feature Histogram with color aiming to improve point cloud registration. The thesis describes point cloud registration using Iterative Closest Point, what is the role of FPFH, and explores available color spaces that are suitable to be used for point cloud registration. In order to evaluate whether adding color information helps to achieve better results in point cloud registration a Python implementation of ICP and FPFH is provided together with a methodology to evaluate registration. The thesis concludes with a discussion of experiments demonstrating that the use of color decreases the number of iterations required for the convergence of ICP.
Description
Keywords
mračno bodů, Point Feature Histogram, Fast Point Feature Histogram, PFH, FPFH, 3D deskriptor, Iterative Closest Point, ICP, registrace mračen bodů, Python, hledání nejbližších sousedů, kd-strom, barevný prostor, 3D sken, point cloud, Point Feature Histogram, Fast Point Feature Histogram, PFH, FPFH, 3D descriptor, Iterative Closest Point, ICP, point cloud registration, Python, nearest neighbor search, kd-tree, color space, 3D scan
Citation
MARKOVSKY, A. Rozšíření obrazového deskriptoru Fast Point Feature Histogram o barevnou informaci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. RNDr. Zdeněk Pospíšil, Dr. (předseda)
prof. Mgr. Pavel Řehák, Ph.D. (místopředseda)
doc. Mgr. Zuzana Hübnerová, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Zdeněk Opluštil, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-11
Defence
Student přednesl prezentaci svojí diplomové práce Rozšíření obrazového deskriptoru Fast Point Feature Histogram o barevnou informaci. Následně odpovídal na otázky dané oponentem. V následné diskuzi se probíralo použití vhodné normy pro vyhodnocení výsledků a použití kvaternionů.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení