視覚情報処理を計算機上で実現するコンピュータビジョンに関する技術は、これまで2次元画像処理を中心に開発され、さまざまな分野で実用化されてきました。最近登場した小型で高性能な個人用の携帯型3次元センサーは、コンピュータビジョンの空間認知能力を飛躍的に向上し、その応用分野を拡大できるハードウェアとして有用といえます。
　本講座『3次元点群処理とPCLプログラミングの基礎と応用』では、このような背景から注目を集めている3次元センサーにより得られる3次元点群データの情報処理手法について、その基礎概念からプログラム開発の基本技法にいたるまで体系的に解説します。
　第1回から第3回の各講義では、3次元点群処理に関する概念的な理解と並行に、ポイントクラウドライブラリ (Point Cloud Library:PCL) が提供する各種機能とその構成、クラスライブラリの扱い方など、プログラム開発に必要な基本技能の修得を目指して具体例を挙げながら説明します。第4回の講義では、第3回までに学んだ3次元点群処理に関する基礎知識とプログラミングの基本技法を活かして、ROS (Robot Operating System) 環境上で動作する基礎的な3次元ロボットビジョン処理プログラムの作成に挑戦します。
本講座を受講することにより、3次元空間に関するロボットビジョン実現に有用なPCLプログラミングの基本技法が習得できます。
　本セミナーは、その第1回です。

1. 3次元点群の概要
   1. 点群とは
   2. 点群の特徴
   3. 画像処理と点群処理
   4. 距離画像処理と点群処理
   5. 3次元センサーの構造と仕組み
   6. ステレオ画像処理で学ぶ点群取得の基礎
   7. 多視点画像からの撮像位置推定と点群取得
2. 3次元点群処理の基礎
   1. フィルタ処理
   2. 情報点の補間と間引き
   3. レジストレーション
   4. 点群の構造化とデータモデリング
   5. 可視化と情報表現
   6. 3次元モデル
   7. ソフトウェア開発環境の紹介
3. PCLによる3次元点群処理の概要
   1. PCLの概要
   2. C++プログラミング入門
   3. PCLのクラス構成とその継承
   4. リファレンスと情報源
   5. 関連ライブラリ
   6. 実習環境構築
4. 基本プログラミング
   1. 基礎知識
   2. 入出力
   3. 点群可視化
   4. 回転並進
   5. 距離画像
   6. 3次元モデル表現