3次元点群を利用した，大規模計測データの精密な半透明可視化・融合可視化

2015 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 25280044
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 高性能計算
• 研究機関: 立命館大学
• 研究代表者: 田中 覚 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60251980)
• 研究分担者: 仲田 晋 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00351320) ; 長谷川 恭子 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (00388109) ; 岡本 篤志 大手前大学, 史学研究所, 研究員 (30438585) ; 陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841) ; 田中 弘美 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10268154)
• 研究期間 (年度): 2013-04-01 – 2016-03-31
• キーワード: 半透明可視化 / 融合可視化 / 医用ボリュームデータ / レーザ計測データ

研究成果の概要

本研究では，(1) CTやMRIで取得された人体の内部形状を記述するボリュームデータや，(2) レーザ計測で取得された文化遺跡等の3次元形状を記述するポイントクラウドデータを，精密かつ高速に半透明可視化する手法を開発した．我々の手法では，可視化する形状をポイントクラウドとして表現した上で確率的アルゴリズムを適用することで，半透明性を実現する．これにより，従来の半透明可視化において計算量の増大やレンダリングアーチファクトの原因となっていたデプスソートが不要になる．また，ボリュームとサーフェスの融合可視化も，ポイントクラウドを単純に統合するだけで，レンダリングアーチファクトの心配なく行える．

自由記述の分野

可視化，コンピュータシミュレーション