Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Article

Download BibTeX

Title

RGB-DD: Metody łączenia obrazów głębi oraz intensywności przez interpolację i fuzję danych w zadaniu SLAM

Authors

[ 1 ] Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Title variant

EN RGB-DD: Methods of combining depth and intensity images

Year of publication

2016

Published in

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

Journal year: 2016 | Journal number: z. 195

Article type

scientific article

Publication language

polish

Abstract

PL Praca dotyczy zagadnienia integracji danych głębi z danymi intensywności w zastosowaniu do zadania jednoczesnej samolokalizacji i budowy mapy otoczenia (ang. Simultaneous Localization and Mapping – SLAM). Integracja danych przeprowadzona została dla czujnika głębi o rozdzielczości obrazu znacząco mniejszej od rozdzielczości obrazu RGB. W artykule sprawdzono dwie metody zwiększania rozdzielczości. Jedna z nich wykorzystuje interpolację biliniową obrazu głębi podczas jego przeskalowywania, a druga opiera się na fuzji danych głębi oraz intensywności. Przetestowano jakość działanie obu metod podwyższania rozdzielczości w zadaniu SLAM. Porównanie podejść nastąpiło na podstawie eksperymentu, w którym zebrano dane z dwóch czujników głębi wraz z kamerą RGB oraz zarejestrowano trajektorię przemieszczenia czujników.

EN In this paper the method of combining depth data with intensity images in the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) task is described. Data integration was performed for the depth sensor with substantially lower resolution than the RGB image. In this paper two methods of upsampling were tested. First one is using pure interpolation during upsampling, and the second one is based on data fusion guided by RGB image. The quality of selected methods was examined in a SLAM task. The comparison of these two methods was done experimentally, where data from depth and RGB sensors were gathered and the trajectory of the sensor movement was recorded.

Pages (from - to)

417 - 426

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.