Feature Matching per la stima del moto su nuvole tridimensionali di punti

Il presente lavoro di tesi è stato finalizzato alla realizzazione di un software per la rilevazione del movimento di oggetti in un ambiente, tramite fotocamera tridimensionale a tempo di volo. Il codice è stato sviluppato in linguaggio C++, utilizzando le librerie PCL (Point Cloud Libraries), che comprendono innumerevoli algoritmi e funzioni finalizzate al trattamento di dati tridimensionali organizzati in nuvole di punti. Il procedimento seguito è stato quello della cosiddetta pipeline di registrazione, modificata al fine di stimare l'eventuale spostamento, tra due acquisizioni successive, di un oggetto rilevato all'interno della scena. I diversi passaggi affrontati nel perseguimento dell'obiettivo sono stati ottimizzati per ricercare una velocità di esecuzione tale da ipotizzarne l'uso in sistemi real-time.La tesi si sviluppa nei seguenti capitoli: i sensori tridimensionali con i loro vantaggi rispetto alla classica visione 2D, una descrizione delle librerie PCL e del processo di registrazione di due immagini, un approfondimento sui metodi matematici implementati nei vari passaggi dell'intero procedimento, il caso di studio sperimentale con la descrizione del dispositivo utilizzato e i risultati ottenuti, e alcune conclusioni e possibili sviluppi futuri delle idee fin qui raccolte.