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3次元統合画像データの計測および表現方法に関する研究

3D集成图像数据测量与表示方法研究

基本信息

批准号：
07780363
负责人：
阿部亨
金额：
$ 0.58万
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：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 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,3次元統合画像データの計測および表現方法に関して,以下の成果が得られた.1.色符号化スリット光投影法および計測実験装置の改良対象物体の全周形状を容易に計測するため,計測装置のカメラ・光源から見て不可視となる領域を削減する手法について検討を行った.本研究では,対象物体の背後に鏡を配置することで,計測不可能となる領域を減少させ,1回の撮影で計測可能な領域の拡大を図り,その際,対象物体・カメラ・光源・鏡の最適な配置について明らかにした.2.多視点から計測された3次元形状データの統合手法の検討色符号化スリット光投影法および計測実験装置の改良により,1回の撮影で計測可能な領域が大幅に拡大された.しかし,対象物体の全周形状を計測するためには,最低2回程度同一物体を異なる視点から計測し,得られた複数の3次元データを一つに統合する必要がある.そこで,本研究では,3次元データを接続された面の集合と見なし,面の関係をグラフで表現したデータを基に,総合を行う手法に関して検討を行った.その際,効率良く統合を行うためのデータ構造および各面の特徴を記述するための属性を提案した.3.2次元画像情報と3次元構造情報の統合手法の開発各々別個に計測された2次元情報と3次元情報とを統合するため,2次元データと3次元データを各々領域分割し,得られた領域を自動的に応対づける手法について検討を行った.その際、エッジの存在・面の曲率等により3次元データを分割する手法,2次元データおよび3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.

This year's research is related to the measurement and representation methods of 3D integrated image data. The following results are obtained: 1. Color symbolization, light projection method, improved measurement device, easy measurement of the whole circumference shape of the object, measurement device, light source, invisible field reduction method. In this study, the measurement impossible area is reduced, the measurement possible area is enlarged, and the optimal configuration of the object, light source and mirror is optimized. 2. The color symbolization of the integrated method of multi-viewpoint measurement and three-dimensional shape measurement is improved. 1. The measurement of possible areas of impact is greatly reduced. For the measurement of the whole circumference shape of an image object, it is necessary to measure at least two different viewpoints of the same object, and obtain a plurality of three-dimensional dimensions. In this study, the three-dimensional relationship between the two sides is discussed. In the meantime, the integration of the data structure and the characteristics of each surface is proposed. 3.2-D image information and 3-D structure information are integrated into each other. 2D image information and 3-D structure information are integrated into each other. 2D image information and 3-D structure information are divided into each field. In addition, the existence of the surface curvature, etc., the three-dimensional data is divided into methods, and the two-dimensional data is extracted from the feature points in the field.