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複数視点から計測された二次元画像情報・三次元構造情報の統合に関する研究

多视点测量的2D图像信息与3D结构信息整合研究

基本信息

批准号：
08780393
负责人：
阿部亨
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Japan Advanced Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度行った研究により,複数視点から計測された二次元画像情報・三次元構造情報の統合に関し以下の成果が得られた.1.二次元画像情報と三次元構造情報の統合手法の開発各々別個に計測された二次元情報と三次元情報とを統合するため,二次元データと三次元データを各々領域分割し,得られた領域を自動的に対応づける手法について検討を行った.特に,滑かな曲面により構成される三次元物体を曲率に基づき領域分割する手法,二次元データおよび三次元データから抽出された領域中の特徴点を基に,両者の対応する箇所を自動的に対応づける手法を提案した.2.三次元統合画像情報の領域分割三次元統合画像情報の応用法を探るため,三次元CTデータを例にとり,三次元CTデータから対象とする臓器領域を三次元的に抽出する手法について検討を行った.本研究では,Level Set Methodを三次元に拡張することで,CTデータが持つ対象の三次元構造情報を有効に利用する領域抽出手法を提案した.実験の結果,提案手法は,二次元画像(CTデータより得られる断面画像)を対象としていた従来の領域抽出手法に比べ,より高い精度で領域の抽出が可能であることが明らかになった.3.時間軸方向への拡張に関する検討三次元統合画像情報を時系列データとして拡張するためには,時系列二次元情報・三次元情報中の対象物体を認識する手法の確立が必須となる.本研究では,動的輪郭モデルを用い,時系列二次元画像中から複数の移動対象物体を抽出し追跡する手法について提案を行った.また,オプティカルフローを用いることにより,運動している多関節物体の各関節を領域分割し,対象全体の姿勢・運動を認識する手法について提案を行った.

This year's research has been carried out in the following areas: 1. The integration of secondary image information and tertiary structure information has been developed in different areas of integration of secondary image information and tertiary structure information. Get the domain to automatically check the method to check. 2. Exploration of the use of three-dimensional integrated image information in domain segmentation, three-dimensional CT, etc. 3-D CT image extraction method In this study,Level Set Method is proposed to extract domain information from three-dimensional structure. The result of the proposal, the proposal method, the second dimensional portrait 3. Timeline direction and expansion related to three-dimensional integrated image information time series and expansion related to three-dimensional integrated image information time series and expansion related to three-dimensional information. In this paper, we propose a method to extract and track a plurality of moving objects in a time-series quadratic image. For example, the motion of a multi-joint object is divided into areas, and the posture of the whole object is recognized.