読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

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73】私の研究開発ツール―第5回―動画像処理ライブラリーOpenCV

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73本目として、和文4ページの本論文(記事)を読む。

 

3 対象論文と要約

3.1 対象論文

私の研究開発ツール―第5回―動画像処理ライブラリーOpenCV

永田雅人 横浜国立大学

映像情報メディア学会誌: 映像情報メディア 61.11 (2007): 1602-1605.

http://2007 http://ci.nii.ac.jp/naid/110006854681/en

3.2 研究内容

(社会的ニーズ)

 なし。

(提案)

 OpenCVについて解説する。

3.3 ツールの概要

 Intel開発の無償画像処理ライブラリー集

 

(1)機能概要

 ア 画像の基本構造と操作

 イ 画像解析

 ウ 構造解析

 エ 物体認識

 オ 動き解析と物体追跡

 カ 3次元再構築

(2)使用例

・二値化

・ぼかし

メディアンフィルタ

・エッジ検出

オプティカルフロー検出

・顔検出

・手と背景の分離

(3)画像処理関数

(1)算 術 演算 、論理 演算 :加 算 ,減 算 ,乗 算 ,シ フ ト, 自乗 ,ス ケーリ ン グ,理 論積 論理 和 排他 的論 理 和 ,Alpha 合 成 ,lsGreater,IsEqual,IsLess

(2 )フ ィ ル タ リ ン グ : ぼか し ,Prewitt (プ レ ビ ッ ト), Sobel(ソ ーベ ル),Laplacian(ラ プラ シ ア ン ),2D たたみ 込 み ,中央 値 フ ィ ル タ ,最大 値 フ ィ ル タ ,最 小値 フ ィ ル タ

(3 )変換 :DCT ,FFT

(4 )モ ーフ ィ ン グ : Erode ,Dilate,Open ,Crose

(5 )カラ ー ・ス ペ ース 変換 :D 旧 (.bmp ),Eヨ黒二 値/グ レース ケ ール ,グ レース ケ ール /カ ラ ー,HLS ,HSV ,OIELab (XYZ )、OIELUV ,YUV ,YCrCb , カ ラーツ イス ト,ビ ッ ト ・デ プス

(6 )ポ イ ン ト処 理 : T 閾 値 ,コ ン トラ ス ト強調 ,ヒ ス ト グラ ム の イ コ ラ イ ズと計算 ,カラ ー ・ツ イス ト

(7 )イメージ統計 :モ ーメン ト,ノル ム,MSE

(8 )ジ オメ トり計 算 :ズーム ,間引 き ,回転 ,ミ ラ ーリ ン グ ,シ ア ー,ア フ ィ ン 変換 、投 影 変 換 ,リマ ッ ピ ン グ ,Decimate and filter

(4)その他

 画像処理のみならず、豊富な数学関数・行列演算関数も実装されている。

 

4 出現用語

 

5 おわりに

 OpenCVは、2次元画像処理ツールであるため、点群処理に直接役立つわけではない。

 ただ、KinectやXtionでは点群とともに各点に対応付けられたピクセルが得られるし、つくばチャレンジ等のロボットでは、点群処理と画像処理の併用例が見られる。

 人間の視覚に置き換えて考えると、点群は距離「感」を距離「情報」として使用できるが、やはり人間の視覚は画像的であるから、その再現には2次元画像処理は不可欠に思える。

 おそらく今後は、3次元点群と2次元画像それぞれの処理技術を融合させてより人間の視覚に近い処理を再現することが重要になるだろうから、知っていおいて損はないツールだろう。

6 今後調査したい事項