LiDAR点群を用いた深度画像の形状整合によるカメラ位置・姿勢推定

抄録

近年，都市空間や社会インフラのデジタル化を支える基盤データとして，様々な三次元空間データの整備が進められている．これらの三次元空間データを道路管理やインフラ点検へ活用するためには，現場で取得した単眼画像のカメラ位置・姿勢を高精度に推定する技術が必要である．本稿では，点群から生成したレンダリング深度画像と，単眼画像から生成した深度画像との形状整合に基づくカメラ位置・姿勢推定手法を提案した．深度画像から生成した点群に対してFPFH特徴量を用いた対応点探索を行い，カメラ位置・姿勢を推定した．その結果，再レンダリング画像においてカメラ画像との位置関係の改善を確認し，点群を用いた深度画像の形状整合が単眼画像の位置・姿勢推定に有効であることを示した．