3D点群の最適化及びノイズ除去手法についての調査

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PI25035

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日：2025/8/30

タイトル(英語)：Optimization and Denoising Techniques for 3D Point Clouds

著者名：一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学)

著者名(英語)： Masaharu Isshiki(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University)

キーワード：３Ｄ点群,最適化,ノイズ除去,ＡＩ,3D point clouds,Optimization,Noise reduction,AI

要約(日本語)：本稿では，点群処理の中でもノイズ除去および最適化の手法に焦点をあて，従来の幾何学的／統計的アプローチと，AI・深層学習技術を活用した近年の手法の双方を調査し整理する。また，点群データを用いたデジタルツイン構築への応用として，AR/VR空間におけるリアルタイム再構築や圧縮技術に関する研究などについても取り上げる。

要約(英語)：Point clouds are essential for urban modeling and digital twins but suffer from size and noise issues. This survey reviews geometric simplification, statistical filtering, and AI-based denoising methods. By comparing traditional and AI-driven approaches, we identify trends and challenges in improving point cloud efficiency for VR and digital twin applications.

本誌：2025年9月2日知覚情報研究会

本誌掲載ページ：1-2p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：261Kバイト