Rekonstruksi 3d untuk pemetaan ruangan Menggunakan Kamera Stereo

Septiantar Tebe Nursaputro, Dadet Pramadihanto, Bima Sena Bayu Dewantara

Abstract


Pembuatan lokalisasi peta oleh pemikiran manusia dengan merekam segala situasi di sekitar mereka sangat mudah dilakukan bahkan tanpa hasur berpikir ulang. Proses yang dilakukan oleh manusia seakan tidak membutuhkan suatu pembelajaran, hanya dengan melihat sekilas dapat memperoleh peta seluruh sudut ruang, beserta obyeknya. Dengan menggunakan kebiasaan manusia ini, komputer telah merekayasa indera penglihatan manusia dengan mengaplikasikan kombinasi dua kamera tersusun secara stereo. Mengacu pada penelitian sebelumnya, paper ini telah dilakukan melanjutkan bagaimana membentuk peta ruang 3D dengan penglihatan 360o. Dengan menggunakan algoritma stereo variant dan RANSAC untuk mendapatkan descriptor mempermudah menggabungkan gambar-gambar membentuk sebuah peta.


Full Text:

PDF

References


Faugeras, Olivier, Bernard Hotz, Hervé Mathieu, Thierry Viéville, Zhengyou Zhang, Pascal Fua, Eric Théron et al. Real time correlation-based stereo: algorithm, implementations and applications. Doctoral Dissertation. France: Institut National de Recherche en Informatique et Automatique (INRIA), 1993.

Hirschmuller, Heiko. Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 30.2 (2007): 328-341.

Sergey Kosov, Thorsten Thormählen and Hans-Peter Seidel: Accurate real-time disparity estimation with variational methods. In: Advances in Visual Computing. Springer Berlin Heidelberg, 2009. 796-807.

Dewantara, Bima Sena Bayu, Fernando Ardilla, and Ardiansyah At Thoriqy. Implementation of Depth-HOG based Human Upper Body Detection On A Mini PC Using A Low Cost Stereo Camera. 2019 International Conference of Artificial Intelligence and Information Technology (ICAIIT). IEEE, 2019.

Waskitho, Suryo Aji, et al. FloW vision: Depth image enhancement by combining stereo RGB-depth sensor. 2016 International Conference on Knowledge Creation and Intelligent Computing (KCIC). IEEE, 2016.

Anjarlistiawan, Rimsya, et al. Multi process matching depth image between stereo camera and structure sensor in realtime. 2017 International Electronics Symposium on Engineering Technology and Applications (IES-ETA). IEEE, 2017.

Brown, Matthew, and David G. Lowe. Automatic panoramic image stitching using invariant features. International journal of computer vision 74.1 (2007): 59-73.




DOI: http://dx.doi.org/10.32497/jtet.v9i1.1908

DOI (PDF): http://dx.doi.org/10.32497/jtet.v9i1.1908.g107288

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

 

: 08112782211
: jtet@polines.ac.id

 
 Creative Commons License