点群を画像形式で持ちたい

Facebookシェア Twitterツイート LINEで送る Googleシェア このエントリーをはてなブックマークに追加
この章を学ぶ前に必要な知識
Up
0
Down

要約

概要

点群を二次元画像の形式でデータを表現する。通常のx,y,zで処理する点群より特定のケースにおいて高速に処理できることが特徴。多くのセンサで情報は画像データ形式で渡され、多くの場合処理後に形式が変わっていく。二次元画像形式で3次元情報を表現するため度々2.5次元データと表現される.
ー 効果 ー
  • 点群の情報を二次元画像形式で保持する
  • 隣接するデータが近いデータであることが多い
  • 高速に処理できるケースがある
  • 二次元画像処理を適用することも可能
ーポイントー
  • x,yの行列があるとき、各画素に距離が書かれる
  • いつでもx,y,zの通常の点群表現に変換が可能

解  説

点群データは様々な方法でデータを表現することができる。 最も一般的な表現方法は(x,y,z)の状態で点群を保持することであるが、この表現形式の場合各点データ間の関係は特に制約されない。 今回は点群データを二次元画像形式の状態でデータを保存する場合について紹介する
点群データの表現方法について

1.2.5次元データで表現する

2.5次元データは、通常の画像で扱われるような行列で管理されるデータ列において各画素に距離を表現するためのもの。 2次元画像状に3次元情報を表現するため、2.5次元と呼ばれることがある。 x,yは基本的に等間隔であり、z方向で距離を示す。
2.5次元データとは
通常のカメラで点群データを取得したときは多くの場合この2.5次元データの形で表現されている。センサがカメラのような二次元配列のようにしてデータを取得しているためである。Kinect等に関しても通常は2.5次元データ形式で点群を取得することができる。 その後の点群処理において上記の2.5次元データが崩れ、x,y,zの組み合わせを一セットとしてデータを保持する通常の3次元データになることがある. 一度3次元データにしてしまったあとには、特別そのほかの情報を持たない限り、2.5次元に戻すことはできない。そのため2.5次元データから3次元データにしたときはそれを意識下上で処理する必要がある。
2.5次元データ表現の特徴
2.5次元データの表現をすることで、以下のようなメリットがあげられる。 ・隣接した点群が近接点であることが多い.それを前提にしたフィルタ等を掛けやすい ・行列形式になっているため容易に並列的に処理することができる。 ・隣接している画素は近いことが多い ・隣接点の探索やセグメンテーションで前提を置くことが可能になり高速化することが可能になる。技術によっては2.5次元であることを仮定することで容易になることもある
2.5次元データ表現のメリット
2.5次元データの例: 左図のように画像を形式に各画素に距離を入力している。
この章を学んで新たに学べる
Comments

Reasons
>>隠す