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本申請では，植物の3次元形状モデリング手法を確立することを目的として研究をおこなった．3次元形状の計測には非接触で高精度に対象の3次元形状が得られる能動的3次元センサのほか，可搬性に優れたカメラによる3次元モデリングに関しても検討を行っている．本年度は，複数の視点からカメラにより対象を撮影して3次元形状を獲得する技術の開発と，高精度な3次元モデリング実現に必要な，異なるセンサ位置で得たデータの統合アルゴリズムに関する開発・評価を行った．植物の3次元形状をモデリングするためには 複数の異なるセンサ位置で得たデータの統合することが不可欠であるため，複数のセンサ位置で得た3次元データを統合する アルゴリズムが必要不可欠である．また，植物は繰り返しパターンも多く，形状も細かく変化するため，カメラで得られる2次元画像における特徴も，能動的3次元センサやカメラにより得た画像から推定した3次元形状における特徴も，区別することが難しいような類似したものが多い．そのような場合にも高精度な形状が得られる手法を確立するために，センサの位置姿勢のパラメタ空間での整合性に着目したセンサの位置姿勢の推定手法，カメラで得られた画像から推定した3次元形状の妥当性を評価することにより誤推定された3次元形状を排除する手法について研究している．これらの手法では，センサの位置姿勢の推定は対象の同一の点を計測している点の対応づけに基づき推定するが，植物は類似した部分が多く含まれため，誤った対応づけが完全には排除できない．提案手法では，複数の対応づけに基づく整合性や推定された3次元形状の妥当性の評価を行うことで，高精度な推定を実現を目指している．
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