| Project/Area Number |
06780306
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
齋藤 豊文 名古屋大学, 工学部, 助手 (40235057)
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| Project Period (FY) |
1994
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1994)
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| Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 1994: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 3次元画像処理 / スケルトン / 骨格線 / 距離変換 / ユークリッド距離 |
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| Research Abstract |
本研究では、3次元ディジタル図形の構造的な特徴の抽出に関する考察を行うことを目的とした。
構造解析の手法として骨格線を用いることは、2次元図形処理ではしばしば行われるのに対し、3次元図形に対する骨格線の研究はあまり報告されていなかった。申請者らは共同で効率的な3次元ユークリッド距離変換アルゴリズムを提案しているが、このユークリッド距離変換を利用して骨格抽出を行うことで、従来の、6,26近傍距離関数を用いた手法よりも有効な、図形の骨格線抽出が可能であると考えた。
ユークリッド距離変換に対する骨格線のディジタル画像上での定義は確立されていなかったため、骨格線の定義を提案した。骨格線に望まれる性質は多く、ディジタル画像上ではその全てを同時に満たすことは不可能な場合もある。そのため今回は図形の復元可能性を重点とした骨格を定めた。これにより得られた骨格は図形が回転した場合にも抽出される骨格が従来の手法に比べあまり変化しないという性質を持つことがわかった。
また、この定義にそった骨格線の効率的な抽出方法を開発した。骨格線抽出は構造特徴を得るための中間段階の処理であり、できるだけ高速であることが望まれる。また、3次元画像処理は大きな記憶容量が必要となるが、できるだけ少ない容量で実行できる方法であることも必要である。今回開発した手法はこれらの要求を十分満たしていると考えられる。
さらに、この手法を3次元CT画像に適用し、3次元骨格抽出手法として適用可能であることを示した。
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