外的要因により出土した遺物モデルは破損状態を呈しており、その仮想修復は考古学において重要な意義を持つ。既存の穴埋め修復方法は主に3Dモデル構造の補完に特化しており、3D構造の修復後には表面の色彩テクスチャ情報が欠如している。本論文は遺物の三次元空間構造とテクスチャ情報に基づき、三次元遺物の穴埋め修復方法を提案する。まず、三次元遺物構造の修復問題を解決するために、放射基底関数に基づくアルゴリズムを用いて三次元遺物メッシュモデルの穴を埋め、近似曲面方程式を介して穴パッチの頂点を調整し、元のモデルとより良く融合させる。次に、遺物表面の色彩テクスチャ情報を補完し、穴パッチと元のモデル表面のテクスチャが自然に遷移するように、三次元問題を二次元画像修復問題に変換し、EdgeConnectフレームワークを活用して細分化ネットワークを追加し、より高解像度の結果を生成する。最後に、Mudboxソフトウェアを用いて二次元画像を三次元モデル表面にマッピングし、構造およびテクスチャ修復の結果を融合する。本論文で改良した二次元修復ネットワークは評価指標PSNR（ピーク信号対雑音比）、SSIM（構造類似性）、MAE（平均絶対偏差）でそれぞれ0.54%、0.217%、6.52%向上し、本手法は兵馬俑三次元モデルのメッシュ構造および表面テクスチャ情報を効果的に復元できる。

穴埋め修復;ニューラルネットワーク;GANネットワーク;テクスチャ修復;放射基底関数