| 研究課題/領域番号 |
21H04903
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
田中 覚 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60251980)
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| 研究分担者 |
李 亮 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00609836)
坂野 雄一 愛知学院大学, 心理学部, 教授 (10443904)
伊達 宏昭 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (20374605)
坂本 尚久 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (20402745)
矢野 桂司 立命館大学, 文学部, 教授 (30210305)
山口 欧志 独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所, 埋蔵文化財センター, 主任研究員 (50508364)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
長谷川 恭子 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (00388109)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
25,480千円 (直接経費: 19,600千円、間接経費: 5,880千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
2021年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | 3次元計測点群 / 有形文化財 / 超高精細可視化 / ノイズ透明化 / 3次元エッジ強調 / 点群VR / マルチデータソース可視化 / 深層学習 / 高精細可視化 / デュアル特徴抽出 / 点群高品質化 / 3次元計測 / ビッグデータ / 大規模点群データ / 可視化 / VR / エッジ強調可視化 / 没入型ビジュアル分析 / デジタルアーカイブ / データ欠損補完 / 不透明度ベースエッジ強調可視化 / 3次元モデル復元 / マルチデータソース半透明可視化 / 点群ベースVR / ３次元計測ビッグデータ / 立体構造強調可視化 / データ欠損補完可視化 / 超高精細VR |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、「３次元計測ビッグデータ可視化」という新たな技術分野を創出する。具体的には、我々の独自技術である、３次元計測点群データの透視可視化において計測ノイズを自動消失させる「ノイズ透明化手法」を発展的に活用し、超高精細可視化、立体構造の強調可視化、データ欠損の補完可視化、超高精細VRという４つの技術群を開発する。これらにより，医用データ可視化，流体データ可視化などの既存の可視化技術分野に匹敵する，３次元計測ビッグデータの様々な高精細可視化を可能にする新技術分野を創出する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、文化財や社会インフラ等の実世界の構造物の3次元計測データに対する精密ビジュアル分析手法を開発した。第1に、写実的可視化において、計測ノイズを不可視化するレンダリング手法を開発した。第2に、鋭いエッジと丸みを帯びたエッジを区別・強調するデュアルエッジ可視化により、立体構造の視認性を向上させた。第3に、古写真と深層学習を用いて、レリーフ型文化財の隠された形状を復元する手法を開発し、その有効性をボロブドゥール寺院で実証した。第4に、奥行きに応じた不透明度調整により、半透明可視化における奥行き知覚を改善した。以上のような、実世界の構造物の理解と分析に資する可視化技術群を構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、実世界の大規模な3次元計測点群データに対し、半透明・写実・VR対応の高精細可視化を実現する革新的手法を開発した点に学術的意義がある。特に、ノイズの不可視化、シャープエッジとソフトエッジを統合的に扱う可視化技術、深層学習による古写真からの立体復元、半透明VRにおける奥行き感の改善などにより、点群データの柔軟かつ高度な活用を可能にした点が重要である。これらの手法は、文化財、社会インフラ、建築構造物などの対象を、損傷や劣化の有無を問わず、高精度に記録・再現・分析することを可能にし、デジタルアーカイブの高度化や保全・修復・維持管理といった社会的課題の解決に貢献する。
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