JP2015108621A5 - ３次元点群から平面を抽出する、方法、画像処理装置およびプログラムを記憶した非一次的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

Claims (18)

1. ３次元(３Ｄ)点から平面を抽出する方法であって、
   ３次元(３Ｄ)センサーにより奥行きマップを取得するステップであって、前記奥行きマップはピクセルの二次元グリッドを有し、各ピクセルは奥行き値を有するものと、
   前記奥行きマップを逆投影して３次元(３Ｄ)点群を生成するステップと、
   前記３Ｄ点を互いに素な領域に分割するステップと、
   ノード及びエッジのグラフを構築するステップであって、前記ノードは前記領域を表し、前記エッジは前記領域の近傍関係を表し、各ノードは１組の３Ｄ点、前記１組の３Ｄ点に当てはめられた面および前記面に対する前記１組の３Ｄ点の平均二乗誤差(ＭＳＥ)を含むものと、
   凝集型階層的クラスタリングを前記グラフに適用するステップであって、同じ平面に属する領域をマージし、前記凝集型階層的クラスタリングの各反復において、最小ＭＳＥを有するノードが選択されて近傍ノードの中から最小マージＭＳＥを有する近傍ノードの１つとマージされるものと、
   を含み、
   前記ステップはプロセッサにおいて実行される、３次元点から平面を抽出する方法。
2. 前記３Ｄ点は３Ｄセンサーによって取得される、請求項１に記載の方法。
3. 前記平面の境界を精緻化するために領域成長を適用するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記平面は画像シーケンスからリアルタイムで抽出される、請求項１に記載の方法。
5. 前記分割は一様であり、前記領域はサイズが等しい、請求項１に記載の方法。
6. 前記３Ｄ点は組織化され、２Ｄインデックスを有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記２Ｄインデックスは、前記分割するステップ及び前記構築するステップのために用いられる、請求項６に記載の方法。
8. 前記各領域内の全ての点の一次統計及び二次統計を維持するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記３Ｄ点は組織化されない、請求項１に記載の方法。
10. ３Ｄ空間において１組のボクセルを定義するステップと、
    前記各３Ｄ点を該３Ｄ点の座標に従ってボクセルに割り当てるステップと、
    少なくとも１つの３Ｄ点を有するボクセルを前記ノードであると決定するステップと、
    ２つのボクセルが前記３Ｄ空間において互いに隣り合っている場合に、該ボクセル間の前記エッジを定義するステップと、
    を更に含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記分割は一様でない、請求項１に記載の方法。
12. 異なる座標系において定義された前記３Ｄ点の組を、前記３Ｄ点の前記各組から抽出された前記平面を用いることによって位置合わせするステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記位置合わせするステップは前記３Ｄ点及び前記平面を用いる、請求項１２に記載の方法。
14. 前記平面は、３Ｄロケーションの座標を求めるのに用いられる、請求項１に記載の方法。
15. 前記３Ｄロケーションは手作業で指定される、請求項１４に記載の方法。
16. 前記３Ｄロケーションは自動的に求められる、請求項１４に記載の方法。
17. ３次元(３Ｄ)点から平面を抽出する画像処理装置であって、前記画像処理装置は、
    奥行きマップを取得するように構成された３次元(３Ｄ)センサーであって、前記奥行きマップはピクセルの二次元グリッドを有し、各ピクセルは奥行き値を有するものと、
    前記３Ｄセンサーに動作的に接続され前記奥行きマップを受けるプロセッサと、
    を備え、前記プロセッサは、
    前記奥行きマップを逆投影して３次元(３Ｄ)点群を生成し、
    前記３Ｄ点群を互いに素な領域に分割し、
    ノード及びエッジのグラフを構築し、前記ノードは前記領域を表し、前記エッジは前記領域の近傍関係を表し、各ノードは１組の３Ｄ点、前記１組の３Ｄ点に当てはめられた面および前記面に対する前記１組の３Ｄ点の平均二乗誤差(ＭＳＥ)を含み、
    凝集型階層的クラスタリングを前記グラフに適用し、同じ平面に属する領域をマージし、前記凝集型階層的クラスタリングの各反復において、最小ＭＳＥを有するノードが選択されて近傍ノードの中から最小マージＭＳＥを有する近傍ノードの１つとマージされる、
    ように構成さている、
    ３次元(３Ｄ)点から平面を抽出する画像処理装置。
18. ３次元(３Ｄ)点から平面を抽出するために画像処理をプロセッサに実行させるプログラムを記憶した非一次的なコンピュータ可読媒体であって、前記画像処理は、
    ３次元(３Ｄ)センサーにより奥行きマップを取得するステップであって、前記奥行きマップはピクセルの二次元グリッドを有し、各ピクセルは奥行き値を有するものと、
    前記奥行きマップを逆投影して３次元(３Ｄ)点群を生成するステップと、
    前記３Ｄ点を互いに素な領域に分割するステップと、
    ノード及びエッジのグラフを構築するステップであって、前記ノードは前記領域を表し、前記エッジは前記領域の近傍関係を表し、各ノードは１組の３Ｄ点、前記１組の３Ｄ点に当てはめられた面および前記面に対する前記１組の３Ｄ点の平均二乗誤差(ＭＳＥ)を含むものと、
    凝集型階層的クラスタリングを前記グラフに適用するステップであって、同じ平面に属する領域をマージし、前記凝集型階層的クラスタリングの各反復において、最小ＭＳＥを有するノードが選択されて近傍ノードの中から最小マージＭＳＥを有する近傍ノードの１つとマージされるものと、
    を含み、
    前記ステップは前記プロセッサにおいて実行される、プログラムを記憶した非一次的なコンピュータ可読媒体。