2004 Fiscal Year Annual Research Report
大規模点群データからのスケーラブルな形状生成法に関する研究
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15560117
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
三浦 憲二郎 静岡大学, 工学部, 助教授 (50254066)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金子 透 静岡大学, 工学部, 教授 (50293600)
山下 淳 静岡大学, 工学部, 助手 (30334957)
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| Keywords | ラジアル基底関数 / 大規模点群 / 3Dレーザスキャナ / 八分木 / 陰関数表現 |
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| Research Abstract |
本研究では、複雑な位相構造を持つ大規模な点群データからその点群を近似する細分割曲面を生成する手法を開発することを目的とする。点群デマタのサイズについて制限を与えない手法を、本件究ではスケーラブルな曲面生成手法と呼び、どのようなサイズの点群データでも処理できるスケーラブルな面生成法の開発を目標とする。近年、3Dレーザスキャナによる測定技術の進歩により簡便に、高密度で大規模な3D形状の測定データが取得可能になっている。具体的な手法としては、1.点群の存在する空間を、部分空間に含まれる点の数によりOctree(八分木)によって再帰的にセルに分割し、Radial Basis Function(ラジアル基底関数)を用いて陰関数表現として各セルに対して立体を生成する。ここで、陰関数を利用するのは複雑な位相構造を持つ立体を生成するためであり、またOctreeを利用するのは一度に処理する点の数を抑え個々のRBFの生成を高速化にするとともに、スケーラビリティを確保するためである。次に、2.生成した立体を三角形ポリゴン化し、そのポリゴンメッシュから細分割曲面に、さらに必要であればネットワーク通信に適したラティス(格子)構造に変換する。
ラジアル基底関数による陰関数表現は再メッシュ化や面の平滑化など様々な問題を統一的に解決する手法となっており,本研究では点群を内挿する問題に適用した.この論文で,3D点群データから八分木により分割された個々のセルに対して,台が無限に広がったラジアル基底関数(infinitely supported radial basis function)の一つであるtriharmonicラジアル基底関数により,各セルに割り当てられた点群を内挿し,RBFを用いて形状を再構築するために八分木が高速化に寄与することを示した.また,八分木のセルに割り当てる点群の数と処理時間との関係を理論的に,また実験的に調べ,点群の総数に依存しない最適な数値があることがわかった.
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Research Products
(3 results)
