点群登録技術は点群データ処理の中核技術として、点群の品質により登録効果が影響を受ける。品質の良い点群は登録精度、空間モデルの完全性、リアルタイム位置推定および地図作成システムの性能を向上させるため、点群データの品質評価は非常に高い客観的価値を持つ。センサーで取得した点群データにはシステム誤差や非システム誤差等のノイズが存在するため、点群データ処理が重要となる。点群データ処理効果の評価にはまだ明確な客観的手法が存在しない。本文では、多次元点群構造類似性の定量評価方法を提案する。フィルタリング前後の点群データと標準点群データを比較し、3次元軸全ての点座標の平均、標準偏差および共分散をそれぞれ比較し、3つの軸の構造類似性値に重み付けを行い最終的に3次元構造類似度を得て、点群フィルタリングおよび点群希薄化後の点群データの品質評価を行う。この方法は登録精度の向上についても実験的に検証した。実験により、この方法は3次元点群の品質を評価でき、異なるノイズタイプおよび処理方法で得られた点群品質の評価が可能であり、点群登録の参考となる。この方法は点群の前処理と品質を効率的かつ客観的に評価するだけでなく、点群登録精度と効率の向上方法も提供する。

点群データ;構造類似性;定量評価;点群フィルタリング