大量の3次元点群から3Dモデルを作成する

画像・映像コンテンツ演習 1

画像・映像コンテンツ演習 1 の課題は、 大量の三次元点群を地面/建物判定し、3D モデルを作成することだった。

作品名: トウキョウスムージー

入力データ

入力データは、航空機で取得した 3 次元点データである。 $X$, $Y$座標は 1m おきに整数で与えられる。$Z$座標は、$(X, Y)$ における高さを表す。

点数は 100 万頂点を超えるような大規模なデータが入力される。

データ例:

1
2
3
4
5
6
7

  -7542.00  -36050.00    23.56
  -7541.00  -36050.00    23.57
  -7540.00  -36050.00    23.56
  -7539.00  -36050.00    25.17
  -7538.00  -36050.00    27.10
  -7537.00  -36050.00    27.64
  -7536.00  -36050.00    27.47

アルゴリズム

欠損点補完(担当箇所)

データ取得に失敗した頂点の $Z$座標は -9999.99 になっているため、
欠損点を検知して補完する必要がある。
今回は、周囲の頂点の高さの平均値を使用して補完した。

地面判定(担当箇所)

綺麗な 3D モデルを作成するために、地面と建物を判定する。

隣り合う点の高さの差が閾値(2m)を超えたら判定するような走査を行うと、
走査線が出てしまった。

画像のノイズ除去に使用されるオープニングを使用することで、
細い走査線を減らすことができた。

データ削減

100 万点のままだと、3D モデルの表示が遅くなってしまうため頂点数を削減する。
(データ削減も課題のひとつ)

隣接する 4 点の高さの平均値をもとに代表点を決め、頂点数を 75%削減する。

点群の加工

建物判定した点群をそのまま繋ぐと、建物が台形のような形になってしまう。
建物の少し外側に頂点を追加し、壁面が垂直になるように加工する。

平滑化

建物の屋根や地面の凹凸を軽減するために平滑化を行う。

• 建物の屋根: 8 近傍の最大値で揃える
• 地面: 8 近傍の最小値で揃えた後、8 近傍の平均値で滑らかにする

3D モデルの作成

$(X, Y)$ の平面でドロネーの三角形分割を使用し、三角形メッシュを作成する。
その結果を用いて、3D モデルを作成する。

感想

最終発表では、卒業生審査員 優秀賞を受賞した。
参考資料 ①: トウキョウスムージー (2022 年度画像・映像コンテンツ成果物)
参考資料 ②: 「Middle Birds」優秀賞

チームではサブリーダーを務め、
チームの方針決定やチーム内の技術アドバイスなどを行った。

特に、平滑化の部分では実装のアドバイスやアイデアの共有を行い、
良い結果を得ることができた。

また、実装した"建物判定アルゴリズム"では、
画像処理技術を応用したアプローチを行い、綺麗な 3D モデルを作成することができた。
一見関係なさそうな知識が応用できて面白かった。