多源の異なるスケールの点群データにおけるスケールおよびデータ量の差異を低減するために、ウェーブレット変換に基づく点群多スケール分解手法が提案された。詳細な小スケール点群データに対して多スケール分解を行い、さらにスケール分解のスケール間点群データのレジストレーションへの応用について研究した。まず、小スケール点群に対してグリッドモデリングを行い、グローバルな点群二値表現関数を構築した。離散ウェーブレット変換の理論に基づき、グリッド点群に対して複数回の三次元ウェーブレット分解を実施し、ウェーブレットスケール関数のローパス特性を利用して低周波情報を保持し、原点の小スケール点群の近似スケールデータを取得した。次に、面の次元と体の次元の差異に基づき、元データとの類似度を示し、有効なウェーブレット分解段階を決定した。最後に、各段階で得られた点群データを大スケール点群データと正確にレジストレーションし、レジストレーション関係を原点の点群に適用してスケール間点群のレジストレーション精度を向上させた。実験結果から、本論文で提案する多スケール分解手法はデータを効果的に分解可能であり、航空機エンジンのブレード多スケール計測に適用され、顕微鏡計測による局所的な気膜孔の小スケール点群データを全体のブレード構造光データとレジストレーションし、レジストレーション精度が61.36%向上したことが示された。さらに、本分解手法はブレードのエッジとグリッド部品の多スケール計測に適用され、レジストレーション精度がそれぞれ48.59%、43.86%向上した。提案する点群多スケール分解手法は、小スケール点群データを効果的に分解でき、スケール間データのレジストレーション精度を大幅に向上させることができる。

多スケール分解; ウェーブレット変換; 体の次元; 面の次元; 点群レジストレーション