実例で学ぶ3次元点群処理の基礎と応用

各種センサー技術の進展と普及、各種情報端末などの高性能化に伴い、画像や映像などの空間情報に関する情報処理技術とその応用分野が注目を集めている。最近では、3次元センサーを用いて収集した3次元以上の情報を含む膨大なデータ列を効率よく処理することにより、従来困難だった高度な情報解析や自動理解、空間認知が実現されつつある。本講義では、3次元空間情報に関するデータ形式の一つである3次元点群を、効率よく処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説する。 　本セミナーを受講することにより、従来の画像処理技術のみでは困難であった3次元空間情報処理の基本概念とその基礎技術について理解できる。

1. 3次元センサーの概要と仕組み
   1. 3次元センサーの分類
   2. 三角測量
   3. 経路測量
   4. センサーの配置と特性
   5. パターン投影法による距離測量
   6. ステレオ画像処理による空間測量
   7. 多視点画像を用いた空間測量
2. 3次元点群処理の基礎
   1. 3次元点群処理とは
   2. 3次元点群の構造化とデータモデリング
   3. レジストレーションとその効果
   4. フィルタ処理
   5. 3次元モデルと点群の可視化
   6. キーポイント抽出と特徴記述
   7. マッチングとオブジェクト認識
3. 3次元点群処理プログラム開発の基本技法
   1. 基礎知識
   2. 入出力と情報可視化
   3. 近傍探索とフィルタ処理
   4. 変換とレジストレーション
   5. セグメンテーション
   6. 法線推定
   7. キーポイント抽出と特徴記述
   8. オブジェクト認識
• 質疑応答