Predator's Vision

画像処理、3D点群処理、DeepLearning等の備忘録

一発でわかる Iterative Closest Point のコンセプト図解

2つの点群を重ね合わせる手法にICP (Iterative Closest Point) というものがあります。
1992年に発表されてから、現在に至るまであらゆる派生手法が提案されています。

ベーシックなICPの仕組みは一言で言うと「近傍点との距離の最小化を繰り返す」です。これを動画で示すと次の通りです。ちょっとずつ2つの点群の間が縮まって、最後的にぴったり合わせられるわけです。

ICPの注意点として、「初期位置合わせが必要」ということが挙げられます。言い換えると「2つの点群はある程度近い位置に配置されていないといけない」ということです。もし、初期位置合わせがされていなければ、下記の動画のように変な結果に終わってしまいます。(オレンジの破線が正しい点の対応関係を表す)

適切な初期位置合わせ+ICPで例えば次の画像のように2つの3D点群をピタッと合わせられます。

  • 点群1

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  • 点群2

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  • ICP結果

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