レーザースキャナによって測定された点群データは、距離によってその密度が異なり、トンネルなどでは中心から離れるほど「スカスカ」になってしまいます。

したがってこの測定データを二次元の画像として展開すると、画像の端に近づくほど欠損が増えていきます。この欠損情報を補完する手法として圧縮センシングと呼ばれるアルゴリズムを採用しました。

圧縮センシングによる画像再構成

圧縮センシングは欠損情報を含む信号を再構成する手法で、MRIを筆頭に医療、宇宙物理学、石油探査等々種々の分野で用いられています。 欠損情報を持つ点群展開画像にこのアルゴリズムを適用することにより、スキャナから離れた場所も鮮明な画像にすることができます。


圧縮センシングにより再構成された画像は可読性が上がり、またAIを用いた診断においても成績を改善させることが期待できます。

画像の結合

2画像の再構成はただ見やすい画像を作るだけではなく、既存の画像処理の手法との相性を良くすることもできます。これにより、パノラマ作成の手法を適用して画像を結合させ、連続した展開図を作成することができました。

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