情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

マシンビジョンにおける反復形状の特徴ベースの 3 次元レジストレーション

ゴン・ユアンジェンとエリック・J・セイベル

3次元（3D）マシンビジョンの重要なステップである3Dレジストレーションは、異なる視点から収集された2つ以上の3Dポイントクラウドを1つにまとめて完全なものにするプロセスです。ポイントクラウドをレジストレーションする最も一般的なアプローチは、反復最近接（ICP）アルゴリズムを使用して、これらのポイントクラウド間の差を反復的に最小化することです。ただし、ICPは反復的なジオメトリには適していません。この問題を解決するために、ビジョンベースの3D再構成によって生成されたポイントクラウドを位置合わせするための、特徴ベースの3Dレジストレーションアルゴリズムが提案されています。オブジェクトのテクスチャ情報と画像特徴の堅牢性を利用することで、3D対応を取得できるため、2つのポイントクラウドの3Dレジストレーションはリジッド変換を解決します。私たちの方法とさまざまなICPアルゴリズムの比較により、提案されたアルゴリズムは反復的なジオメトリのレジストレーションに対してより正確で効率的で堅牢であることが実証されています。さらに、この方法は、ビジョンベースの3D再構成でカメラのベースラインが小さいために発生する深度の高い不確実性の問題を解決するためにも使用できます。