パノラマ多層レンジ画像を用いた点群クラスタリング

3Dスキャナで得られる点群データ(点の集まりで表現される三次元データ)を用いた3Dモデリングの実現に必要な技術として、「点群クラスタリング(点の集まりを任意の形に切り分けて意味づけする技術)」がある。しかし、測量分野で扱う膨大な点群データを実用的に扱える手法がないため、中川准教授はその手法開発を行った。

具体的には、既存の点群クラスタリングの一手法の改良に着目し、ポイントベースドレンダリング(点の集まりを画像として扱う手法)に基づいた点群データの空間補間技術を新規開発することで、安価なハードウェアで高速に、膨大な点群データを処理するアルゴリズムを提案した。

点群データの処理は、建設分野や測位・地図サービス分野、ロボット分野で活用できる技術に発展しているものである。特に、欧・米・アジアで広まりつつある地上設置型レーザー計測システムや車載型レーザー計測システム、航空機搭載型レーザー計測システムを用いた、地図作成に関する新しい計測を高度に支援するために必要な技術となっているため、このたび以上の研究成果が評価された。