構造光三次元再構成における従来のステレオマッチングで発生する特徴点のマッチング誤り、マッチング欠損および重複問題を解決するため、本稿ではSURFアルゴリズムのガウスフィルタを適応的中央値フィルタとウェーブレット変換を組み合わせたものに改良し、OKGアルゴリズムに基づく二次特徴点マッチング手法を提案した。本アルゴリズムは、まず適応的中央値フィルタとウェーブレット変換を組み合わせた手法で画像の平滑化およびノイズ低減を行い、次に特徴点の初期抽出とマッチングを行い、構築したスケール空間を複数のグリッドに分割する。各グリッド内ではFASTアルゴリズムによりスケール空間特徴点を抽出し、ORB演算子で左右画像の特徴点を抽出し、BRIEF記述子で特徴を記述し、K-Dツリー最近傍探索法で特徴点選択を制限し、GMSアルゴリズムで誤マッチ点を除去する。最後に、本稿のSURF-OKGアルゴリズムを従来の特徴マッチングアルゴリズムと比較・解析し、階段ブロックの三次元再構成により本アルゴリズムの有効性を検証した。実験結果は、SURF-OKGアルゴリズムの正しいマッチング率が92.47％であり、幅40mm、精度0.02mmの階段ブロックの三次元再構成において、階段幅の誤差平均は1.312mm、最大誤差は1.72mmを超えず、構造光三次元再構成システムの実験要求を概ね満たしていることを示した。

三次元再構成;特徴点マッチング;SURFアルゴリズム;SURF-OKGアルゴリズム;階段ブロック