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PCLで点群処理

PCLで点群処理したあれこれを書いていきます。

【論文100本ノックの100】相対勾配法による 3 次元点群からの特徴抽出.

1 目 的

 点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。

 

2 はじめに

 100本計画の100本目として、和文2ページの本論文を読む。

 

3 対象論文と要約

3.1 対象論文

相対勾配法による 3 次元点群からの特徴抽出.

堀田富宝, & 岩切宗利 防衛大学校

第 76 回全国大会講演論文集 2014.1 (2014): 221-222. 2014

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=104672&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1

3.2 研究内容

(社会的・技術的ニーズ)

 3次元形状の位置合わせ等において、特徴点の抽出や特徴量を用いた情報処理が重要である

(提案手法)

 3次元点群をエッジや頂点などの領域ごとに特徴抽出する手法を検討する

3.3 従来の問題点と解決法

なし。

3.4 提案手法

 平面が交差するエッジ付近の法線ベクトルは、面に対して垂直にならないことを利用し、法線ベクトルの内積値の分布から、次の手順により点群をグループ化する

(1)主成分分析により、点群に含まれるすべての点の法線ベクトル算出

(2)ある点の法線ベクトルと、その点から特定の距離内にある点の法線ベクトルとの内積をすべて算出

(3)(2)で得た値より内積値の分散を算出

3.5 検証実験

 提案手法を、以下の3つの3面モデルに適用した

(1)論理モデル

 3つの面が交わる角の周辺に最も強く、ついでエッジに強く反応した。

(2)ノイズあり論理モデル

 (1)同様の結果が出たため、ノイズにロバストである

(3)実測モデル

 モデル取得時に生じた疎な領域に強く反応した。

 これは、注目点と同一平面方向に欠損が生じ、対向面の影響を過剰に強く受けたことによる。

3.6 今後の検討

 なし。

4 出現用語

  

5 おわりに

 100本ノックの最後は、点群技術の基礎中の基礎、特徴点モノとなった。

 点群の特徴抽出・特徴量算出技術は、殆どの応用分野に波及する、インパクトの大きいものである。

 ブログ上での企画は終わるが、今後も追跡調査したい分野である。

6 今後調査したい事項

  特徴関係の研究