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3次元形状データの処理や表示において，形状における特徴の保存や強調の重要性は広く知られている．これまで用いられていた特徴は曲率や曲率変化の高い場所であったが，それらを構造化して特徴線として扱う手法は限られていた．これは曲率変化の極大・極小という高階の微分量を扱う必要があるため，ノイズの影響による計算の不安定さを免れなかったことが大きな理由となっていると考えられる．本研究では，曲率の代わりに遮蔽率という積分量を用いることで，安定した 特徴線の抽出法を開発し，人間の認知的な特徴との比較を試みるとともに，形状解析や設計など，さまざまな形状処理への応用を目指している． 本研究では，当初研究代表者らが提案したSurrounded Lines をベースに，算出の高速化と 安定化について検討する予定であった．しかし，研究の過程でSurrounded Lines の基礎となる遮蔽率以外の積分量の検証の必要性があきらかになり，様々な局所積分量について系統的な分類や計算方法について解析を行った．結果として，近傍半径を小さくした場合，球面の積領域と遮蔽率を基本とする方法が比較的安定であることを検証できた．一方で，途切れなく滑らかな安定した特徴線を得るためには，特徴量の定義だけでなく，その抽出法が重要であることが明らかになってきた．すなわち，特徴線上の各点はメッシュ稜線と特徴線との交点として計算されるが，従来使われてきたメッシュ頂点上での特徴量の方向微分を用いる手法では，特徴線を安定して抽出することが困難であることが判明した．そこで，メッシュ頂点における方向微分だけでなく，各メッシュ頂点で最も近い特徴量の極大点を計算し，それを用いてメッシュ稜線と特徴線との交点を算出する方法を開発し，特徴線の安定化に成功した．
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