|
本研究では、手描きにより斜めビューで描かれた曲面をもつ簡素なスケッチからボリュームデータを作成し、そのボリュームデータを滑らかに覆うようなポリゴンメッシュを生成する手法について検討を行なった。
従来の等値面を利用したボリュームデータからのポリゴンメッシュ生成手法では、滑らかさが十分ではない。そこで、本研究では、エネルギー最小化原理に基づいた領域抽出手法である3D Active Netに注目した。3D Active Netを利用すると、反復計算により初期形状がボリュームデータを滑らかに覆うような形状に収縮し、フィッティングする。しかし、3D Active Netでは、形状フィッティングしたかどうかの評価をする基準が反復計算時の頂点移動量しかなく、形状が正確に抽出できているかどうかの判定をすることができない。また、初期形状の解像度を上げると、2乗のオーダーで計算量が増大するという問題点があった。
そこで本研究では、上記の問題点を解決するため、外側から初期形状を縮めてフィッティングさせるだけでなく、内側から膨らませる初期形状を用意し、互いが引っ張り合うような力を加えながら形状抽出を行なう手法を提案する。
まずその基礎実験として、線モデルであるsnakesに対して改良手法を実装した。その結果、(1)互いに同位相の部分が引っ張り合うことにより形状が従来手法よりも高速に、収束すべき方向に収束していくことが確認できた、(2)内外の初期形状が収束して密着したときを「形状を抽出できた」という基準にできるので、形状がどの程度正確に抽出できたかを評価できる、(3)部分的に収束した場合、非収束部だけを再計算すればよいので、計算区間を細分化でき、計算速度が飛躍的に向上する、という長所が得られている。
次年度、3次元化による検証を行ない、より正確で高速な形状抽出手法として提案を行なう予定である。
|
