MDL原理に基づく3次元点集合からの建物モデル復元(<特集>画像の認識と理解)

概要

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本論文では,空撮映像から獲得した建物上面の3次元点集合のみから建物形状を全自動で復元する方法を提案する.本手法では,垂直方向の距離が近い点の集合(レイヤ)と水平方向の距離が近い点の集合(クラスタ)の生成を交互に行っていくことで徐々に詳細な形状を復元する.ここで,与えられた点集合にモデル形状が過剰に適合することを防ぐために, MDL(Minimum Description Length)原理によって最適なレイヤ集合を選択する.実験では密集市街地の空撮映像から3次元点集合を獲得し,本手法により建物モデルを復元した.その結果,市街地シーンから個々の建物を分離し形状を復元できることを確認した.また,数値的な評価を行い,最大で68.8%の復元率を達成した.本手法では各クラスタに属する点集合の高さが標準偏差σ_dの正規分布に従うとの仮定をおいているが,広い範囲σ_dの値に対して高い復元率が得られることが分かった.同時に,手法の比較評価によりMDL原理に基づくレイヤ集合の選択が復元率の向上に効果的であることを確認した.以上から,一般には形状解析が複雑になりやすい市街地空撮映像に対し,提案手法が建物形状の安定した復元に有効であることを確認できた.
社団法人情報処理学会の論文
2003-07-15