Pairwise alignment between point clouds is an important task in building 3D maps of indoor environments with partial information. The combination of 2D local features with depth information provided by RGB-D cameras are often used to improve such alignment. However, under varying lighting or low visual texture, indoor pairwise frame registration with sparse 2D local features is not a particularly robust method. In these conditions, features are hard to detect, thus leading to misalignment between consecutive pairs of frames. The use of 3D local features can be a solution as such features come from the 3D points themselves and are resistant to variations in visual texture and illumination. Because varying conditions in real indoor scenes are unavoidable, we propose a new framework to improve the pairwise frame alignment using an adaptive combination of sparse 2D and 3D features based on both the levels of geometric structure and visual texture contained in each scene. Experiments with datasets including unrestricted RGB-D camera motion and natural changes in illumination show that the proposed framework convincingly outperforms methods using 2D or 3D features separately, as reflected in better level of alignment accuracy. / O alinhamento entre pares de nuvens de pontos é uma tarefa importante na construção de mapas de ambientes em 3D. A combinação de características locais 2D com informação de profundidade fornecida por câmeras RGB-D são frequentemente utilizadas para melhorar tais alinhamentos. No entanto, em ambientes internos com baixa iluminação ou pouca textura visual o método usando somente características locais 2D não é particularmente robusto. Nessas condições, as características 2D são difíceis de serem detectadas, conduzindo a um desalinhamento entre pares de quadros consecutivos. A utilização de características 3D locais pode ser uma solução uma vez que tais características são extraídas diretamente de pontos 3D e são resistentes a variações na textura visual e na iluminação. Como situações de variações em cenas reais em ambientes internos são inevitáveis, essa tese apresenta um novo sistema desenvolvido com o objetivo de melhorar o alinhamento entre pares de quadros usando uma combinação adaptativa de características esparsas 2D e 3D. Tal combinação está baseada nos níveis de estrutura geométrica e de textura visual contidos em cada cena. Esse sistema foi testado com conjuntos de dados RGB-D, incluindo vídeos com movimentos irrestritos da câmera e mudanças naturais na iluminação. Os resultados experimentais mostram que a nossa proposta supera aqueles métodos que usam características 2D ou 3D separadamente, obtendo uma melhora da precisão no alinhamento de cenas em ambientes internos reais.

Pairwise alignment between point clouds is an important task in building 3D maps of indoor environments with partial information. The combination of 2D local features with depth information provided by RGB-D cameras are often used to improve such alignment. However, under varying lighting or low visual texture, indoor pairwise frame registration with sparse 2D local features is not a particularly robust method. In these conditions, features are hard to detect, thus leading to misalignment between consecutive pairs of frames. The use of 3D local features can be a solution as such features come from the 3D points themselves and are resistant to variations in visual texture and illumination. Because varying conditions in real indoor scenes are unavoidable, we propose a new framework to improve the pairwise frame alignment using an adaptive combination of sparse 2D and 3D features based on both the levels of geometric structure and visual texture contained in each scene. Experiments with datasets including unrestricted RGB-D camera motion and natural changes in illumination show that the proposed framework convincingly outperforms methods using 2D or 3D features separately, as reflected in better level of alignment accuracy. / O alinhamento entre pares de nuvens de pontos é uma tarefa importante na construção de mapas de ambientes em 3D. A combinação de características locais 2D com informação de profundidade fornecida por câmeras RGB-D são frequentemente utilizadas para melhorar tais alinhamentos. No entanto, em ambientes internos com baixa iluminação ou pouca textura visual o método usando somente características locais 2D não é particularmente robusto. Nessas condições, as características 2D são difíceis de serem detectadas, conduzindo a um desalinhamento entre pares de quadros consecutivos. A utilização de características 3D locais pode ser uma solução uma vez que tais características são extraídas diretamente de pontos 3D e são resistentes a variações na textura visual e na iluminação. Como situações de variações em cenas reais em ambientes internos são inevitáveis, essa tese apresenta um novo sistema desenvolvido com o objetivo de melhorar o alinhamento entre pares de quadros usando uma combinação adaptativa de características esparsas 2D e 3D. Tal combinação está baseada nos níveis de estrutura geométrica e de textura visual contidos em cada cena. Esse sistema foi testado com conjuntos de dados RGB-D, incluindo vídeos com movimentos irrestritos da câmera e mudanças naturais na iluminação. Os resultados experimentais mostram que a nossa proposta supera aqueles métodos que usam características 2D ou 3D separadamente, obtendo uma melhora da precisão no alinhamento de cenas em ambientes internos reais.