レーザースキャンで取得した点群モデルの形状解析および変形にはスケルトン線の利用が必要です。本論文では、モデルの形状変換のためにレーザースキャン点群のスケルトン線を迅速かつ自動的に取得する方法を提案し、手動で骨格をバインディングすることによる時間消費を削減します。本手法は、点群モデル内で対称的な法線を持つ最も近い関連点の中点を初期スケルトン点として定義し、中点の状態の平衡化により最終的なスケルトン点を得ます。次に、主成分分析法を用いて方向の一貫性要件を満たすスケルトン点の組み合わせを探索し、幅優先探索法で異なるスケルトン枝を統合します。最後に、各枝をラプラス平滑化した後に接続し、完全なスケルトン線を得て、このスケルトン線をモデルの形状変換タスクに適用します。実験では、本手法を<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><msub><mrow><mi>L</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/858D3A99-44CF-489b-B982-742F2DD7A24F-M001.jpg"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/858D3A99-44CF-489b-B982-742F2DD7A24F-M001c.jpg"?></graphic></alternatives></inline-formula>の軸スケルトン、質量駆動型トポロジー認識曲線スケルトン等の手法と比較し、レーザースキャンの点群をテストデータとして用い、本アルゴリズムの有効性、頑健性および高効率性を検証しました。本アルゴリズムの抽出効率は、8,077点で構成される点群のスケルトン線抽出にわずか0.764秒、33,041点の点群処理に4.356秒を要します。抽出したレーザースキャン点群のスケルトン線を点群形状変換タスクへ応用し、本手法の実用性を示しました。

コンピュータビジョン;点群;レーザースキャン;スケルトン線;主成分分析法;ラプラス平滑化