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2回です。

1. 3次元点群の構造化とフィルタ処理
   1. 点群データの構造化
   2. 近傍探索
   3. 補間と間引き
   4. フィルタ処理
   5. 点密度調整
2. 3次元点群からの特徴抽出
   1. 法線推定法
   2. 表面曲率推定法
   3. 関数あてはめ法
   4. 法線差分法
   5. 法線相対勾配法