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近年、様々な分野で3次元物体モデルデータが利用され、その数は増加の傾向にあり、データベース化が行われている。その結果、3次元物体モデルデータを効果的に利用するために、データベース検索技術の研究が進んでいる。特に、3次元物体モデルをソフトウェアプログラムによって解析し、3次元物体のモデルの形状を表すような索引となる情報を計算し、その索引を比較する類似形状検索に関する研究が多数提案されている。しかし、それらの研究の多くは、3次元物体モデルの形状のみを考慮しており、3次元物体モデルに付加されているテクスチャ情報は索引の作成や検索に利用されていない。本研究では、3次元物体モデルに付加されているテクスチャから、テクスチャパターンを抽出する。そして、各モデルのテクスチャパターンの類似度を計算し、類似しているテクスチャを持つ3次元物体モデルを検索する手法について研究を行った。3次元物体モデルにテクスチャを付加するためには、様々な手法があるが、本研究では、3次元物体モデルの内部までテクスチャ情報が付加されているソリッドテクスチャによる3次元物体モデルを実験に用いた。テクスチャ情報を抽出する技術は2次元画像や2次元動画像を対象に非常に多くの研究がなされているが、3次元のソリッドテクスチャから情報を抽出する研究は、3次元医療画像の解析などの研究を除いてあまりなされてはいない、また、医療画像に含まれるテクスチャよりも多種多様なテクスチャが多く、あらたなパターン抽出技術が必要である。本研究の実験では、2次元テクスチャ画像のパターン特徴として利用されることが多いHurst法によって計算されるフラクタル次元特徴と高次局所自己相関特徴を3次元ボリュームデータが扱えるように拡張し、ソリッドテクスチャが付加された3次元物体モデルからパターン特徴を抽出した。実験では1000個以上のソリッドテクスチャを含んだデータベースに対して特徴抽出と類似検索を行い、再現率と適合率を求めた。その結果、フラクタル次元特徴による索引を用いて、精度の良い類似検索が実現できることが分かった。
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