| 研究概要 |
本年度は以下のような研究成果を得た.成果発表については,完成度に応じて,学術論文や国際会議への投稿,および国際会議や研究会での講演発表を行った.
(1)複数のデプス画像を統合化するための,特徴線検出精度の向上と,段階的な幾何変換による特徴線のマッチングの効率的な順次適応化法を開発した.
(2)誤差を有する現実的なデプス画像を対象として,適合するプリミティブのパラメタを求めるGAに基づく手法を開発した.
(3)粒子群の運動データから,良好な境界面を生成するためのレベルセットの概念に基づいた手法を開発した.これによれば,連続体の粒子によるサンプリングに起因する境界面を構成する粒子位置の乱れの影響を抑制することが出来る.
(4)透明物体を表す粒子群を対象としたポイントベースレンダリング法を開発した.また,高速なポイントベースレンダリングのために,GPUをsplattingとshadingに用いるアルゴリズムを開発した.
(5)異方性テクスチャのポイントベースレンダリングについて,各セルについて適応サイズのsplat群を割り当て,視点からの距離や移動速度に応じて,適応的な解像度のsplat群をレンダリングするLODアルゴリズムの開発を行った.
(6)2値のボクセルデータから,境界面の良好な法線を求める方法について,プログラム実験により基礎的な検討をおこなった.
(7)デプス画像のエッジ保存型ポイントベースレンダリングについて,半月型splatによる方法と,多重解像度splatの配置による方法についてプログラム実験により比較検討を行った.
(8)デプス画像の解像度適正化法とポリゴンの点集合表現法についてプ白グラム実験により基礎的な検討を行った.
(9)粒子群からポリゴン表現への変換技術として,ポリゴンストリップを生成する再帰的な手法を開発した.
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