楊宗勳
孫慶成

本論文中，探討如何透過彩色相機拍攝的彩色影像，配合深度感測技術拍攝的深度影像生成點雲(Point Cloud)，還原室內三維場景分布，並建立自動化室內模型重建流程。在深度感測技術方面，使用飛時測距(Time of Flight , ToF)進行距離資料的獲取，藉此計算空間中點雲座標，來表示室內各物件之位置，並透過點雲密度分布關係，濾除飛時測距計算誤差所產生的點雲雜訊點。接著透過判別彩色影像當中的特徵點，在一系列的掃描圖像當中，計算前後兩個畫面的相機運動關係，藉此重建出所掃描的室內場景點雲分布圖。 在自動化建立模型方面，利用邊界選取、區域成長和法向量的密度分類等技術，萃取出室內牆面點雲資訊，並利用最小平方法進行平面方程式的擬合，最後進行室內牆面的模型建立。透過深度學習的語義分割，將室內點雲進行物件名稱的標記，並依其名稱進行分類和圖形檔案格式輸出，完成自動化建立模型流程。 關鍵字：深度感測、空間點雲、點雲重建、物件分類、語義分割、自動化建模