JPH05197785A - 物体形状記述処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は，少ない計算量で物体を自動的に分
割し，任意の形状を関数モデルの組み合わせにより記述
することを目的としている。 【構成】 物体の形状を表すデータについて，データ内
の１点を中心とした座標系の下で基本関数の上にマッピ
ングし，基本関数上を複数のメッシュに分けて，各メッ
シュに含まれるデータの中から代表点を選出し，関数モ
デルを近似させるようにする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は，物体に関数モデルを
近似させる際に，物体を複数の部品に分割して個々のデ
ータに関数モデルを近似させることにより物体形状を記
述する物体形状記述処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】様々な形状を有する物体形状を記述する
場合，物体を複数の部品として記述する。一般に部品を
限定されたプリミティブモデルで表現できるように分割
し記述する事で物体の特徴的な形状を記述している。

【０００３】このプリミティブモデルの種類としては，
直方体，球，円筒，円錐などを用意し，これらを組み合
わせることで形状を記述する方法と，多様な形状を表現
できる球面関数などを組み合わせることにより物体形状
を表現する手法とがある。どちらの場合も，物体を部品
に分割し，各分割されたデータにプリミティブモデルを
当てはめるといった手順がとられる。

【０００４】ここで，部品に自動的に分割する手法とし
ては，物体表面の法線や曲率の変化等を求め，それをも
とに分割すべき部分を判断するといった方法，あるい
は，全データに対して関数を近似していく段階で，関数
表面に近いデータほど重みを付けて，物体の一部分に近
似させる方法，または，物体を二次元画像に投影し，そ
の二次元輪郭に二次元の関数を当てはめることで関数の
候補を限定し，三次元形状に限定された関数候補を当て
はめていくといった手法がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが上述したごと
き従来の物体記述法では，曲率等による分割判断に関し
ては，表面（あるいは輪郭）データからその局所部分の
曲率を判断するためには，十分細かなデータが必要であ
り，また，誤差の影響を受け易く，かなりの計算量が必
要とされた。

【０００６】また，関数表面近傍のデータの重み付けに
よる関数近似の場合，物体のどの部分に近似されていく
か予想できず，分割結果がデータ数により異なる結果が
生じたり，近似の段階で発散してしまう場合があり，か
なり不安定であった。

【０００７】また，二次元画像に投影した結果をもとに
分割する手法では，奥行き情報が失われるといった欠点
を持っている。本発明は，このような欠点を解決するた
め，少ない計算量で物体を自動的に分割し，任意の形状
を関数モデルの組み合わせにより記述することを目的と
するものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明では，物体の形状
を表すデータの集まりに対して，データの内部に存在す
る１点を求める工程と，各形状データを，前記工程によ
り求められた点を中心にした極座標系に座標変換し，そ
のデータを基本関数上にマッピングする工程と，基本関
数上を複数のメッシュに分け，分けられた各メッシュに
含まれる複数のデータから代表点を選出する工程と，各
メッシュで求められた代表点の集まりに関数モデルを近
似させる工程と，最初に入力された物体形状データに対
して，前記工程により近似された関数モデルの表面上に
存在するデータと関数モデルの表面以外の部分に存在す
るデータとに分類する工程とを含むことを特徴とする。

【０００９】

【作用】本発明では，基本関数を球の関数と考えるなら
ば，極座標変換することで，物体の内部に置かれた球面
上にデータをマッピングしたことに相当し，球面をメッ
シュに分割し，各メッシュに含まれるデータを１つのグ
ループとする。そして，各グループの中で代表点（デー
タ）を選択し，各メッシュ毎にそれぞれ１点ずつのデー
タが得られる。

【００１０】このデータの集まりに関数モデルを近似さ
せることにより，物体の一部分あるいは全体形状を関数
モデルで近似することができる。そして，近似された関
数モデル上に存在するデータを取り除くことで，関数モ
デルで近似されなかった残りの形状データを得ることが
できる。

【００１１】そして，残されたデータに再度，内部の１
点を定め，その点を中心とする極座標変換を行い，同様
の手順で関数モデルによる近似を行うことで，物体を複
数の部品に分割して，関数の組み合わせとして記述する
ことができる。

【００１２】

【実施例】本発明に関する実施例を図面に基づき記述す
る。本実施例では関数モデルとしてSuperquadrics を用
い, データをマッピングする基本関数として単位球を用
いる。また物体の三次元データ（距離画像）に対して，
データの内部の１点としてデータの重心を用い，代表点
の選出に当たっては，極座標の半径の最も小さいデータ
を選択する例を説明する。

【００１３】図１は本発明に関するブロック図であり，
１はデータ入力部，２は関数近似部，３は近似された関
数パラメータを記憶する記憶部，４はこれらを制御する
ための制御部である。制御部４はマイクロプロセッサか
らなり，図示しないメモリに書き込まれている制御プロ
グラムに従い後述するデータ処理を行う。以下，この機
能を有する仮想回路ブロックを想定して説明する。

【００１４】制御部４の制御動作の内容は図２のフロー
チャートに従い行われる。入力された距離画像は重心算
出手段１１に送られ，データの重心Ｏが求められる。図
３の符号３０は入力されたポットの距離画像であり，黒
い１つの点が一つのデータを表している。図３に示す符
号３１は入力された距離画像の重心Ｏの位置を示してい
る。次に，極座標変換手段１２により，入力された全デ
ータを重心Ｏを中心とする極座標系（ｒ，θ，φ）に変
換する。そして，各データの緯度経度に相当する位置の
単位球面上にデータをマッピングする。

【００１５】次に代表点選出手段１３では，球面上を一
定間隔（一定面素）に分割する。例えば，緯度経度共
に，例えば５度刻みのメッシュに分け，各面素内に存在
するデータの中で，半径ｒの例えば最も大きいデータを
選択する。そして，各面素において選択されたデータ
は，関数近似手段１４に送られ，Superquadrics が近似
される。

【００１６】図４の符号４０は各メッシュ毎に選ばれた
データを示し，４１はSuperquadrics を近似した結果で
ある。次にデータ判別手段１５においては，先に近似さ
れたSuperquadrics の式に，全データを個々に代入し，
近似された関数とデータとの位置関係を調べ，関数上に
存在するデータを取り除いていく。データ分割手段１６
では，球面上にマッピングされ残されたデータに対し
て，ラベリングを行い，同一ラベル領域に含まれるデー
タをそれぞれ分割する。

【００１７】図５に示す５０は，残されたデータを緯度
経度座標系（θ−φ座標系）で表現した図であり，取っ
手，蓋の摘み，口の部分がそれぞれラベルＡ，Ｂ，Ｃに
ラベル付けされる。図５に示す５１は，先に近似された
Superquadrics と残されたデータとを示している。分割
されたデータの集まりは，それぞれ，再度重心算出手段
１１に送られ，それぞれ以後同様の操作が行われる。

【００１８】図６は，各分割されたデータに関数を再度
近似して得た入力距離画像の関数記述結果である。そし
て，ラベリングされる領域が無くなった時点で，関数近
似が終了し，近似された関数のバラメータは記憶部３に
物体形状として記憶される。

【００１９】本実施例では，データ内部の点として重心
を用いたが，データの細線化あるいはスケルトンを求
め，その極大値を内部の点とすることも可能である。ま
た，基本関数として，球を用いたが，楕円やSuperquadr
ics などを用いることも可能である。そして，対象物の
形状が細長い形状の場合，楕円（球）やSuperquadrics
上にデータをマッピングすることで，より精度良く分割
することができるようになる。

【００２０】また，基本関数面上をメッシュに分割する
際，本実施例では，緯度経度方向同時に一定間隔で区切
った例を示したが，計測されるデータ構造，例えば円柱
座標系で計測されたデータなどは，経度方向のみを，あ
る区間ごとに区切っていくことも可能であり，面素への
区切り方は，緯度，経度，同時に行うだけでなく，個々
に変化させることも可能である。また，基本関数面上の
メッシュ分割においては，多面体分割を行うことも考え
られ，メッシュへの分割の方法に特定はされない。

【００２１】また，各メッシュ内での代表点の選出にお
いて，本実施例では，半径の最小のデータを選択した
が，メッシュ内に存在するデータの中で最大半径やメデ
ィアンを取ることも考えられ特定はされない。

【００２２】また，本実施例では，三次元データの例を
示したが，入力データが物体の輪郭といった二次元デー
タの場合でも，基本関数として二次元の関数を用い，基
本関数上を複数に区切ることで，同様の処理が行われ
る。

【００２３】また，本実施例では，関数モデルとしてSu
perquadrics を用いたが，形状データと関数モデルとの
位置関係が判断できるモデルであれば，本発明を適用す
ることができ，関数モデルに特定されない。

【００２４】

【発明の効果】本発明によれば，各メッシュに含まれる
データのうちで，半径最小のデータを用いた場合は，物
体の部品に関数モデルを用いて物体の部品を近似し，半
径最大のデータやメディアンを選ぶようにすると，物体
全体の凸包形状あるいは概略形状を求めることができる
ようになる。

【００２５】また，部分的にデータの密度が偏っていた
としても，基本関数上の再サンプリングにより，データ
の分布密度の違いに関しては何等影響を受けない。ま
た，密なデータを疎らなデータに変換することが可能で
あり，計算コストの省力化が計られる。

【００２６】そして，部品の分割に関しても，曲率や法
線ベクトル等を計算する必要がなく，容易に部品分割を
行うことが可能である。また，データの分割において，
関数モデルの内部に存在するデータに関数モデルを近似
した場合，この近似された関数モデルを負の関数モデル
と定義することで，窪んだ部分や穴のあいた部分の記述
も可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に関するブロック図である。

【図２】制御部の制御動作のフローチャートである。

【図３】入力されたポットの距離画像及びその重心を示
す図である。

【図４】選出されたデータの集まりと関数近似結果を示
す図である。

【図５】関数表面以外の部分に存在するデータとそのラ
ベリング結果を示す図である。

【図６】分割されたデータへの関数近似が終了した時点
での入力への関数近似結果を示す図である。

【符号の説明】

１ データ入力部 ２ 関数近似部 ３ 記憶部 ４ 制御部 １１ 重心算出手段 １２ 極座標変換手段 １３ 代表点選出手段 １４ 関数近似手段 １５ データ判別手段 １６ データ分割手段 ３０ 入力データ（ポット） ３１ 入力データの重心 ４０ メッシュ毎の代表点 ４１ 近似されたSuperquadrics ５０ 緯度経度座標系に展開されたデータとラベリング
結果 ５１ 最初に近似された関数モデルと関数表面以外に存
在するデータ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 物体形状を表すデータに関数モデルを近
   似させ，物体形状を記述する物体形状記述処理方法にお
   いて，物体の内部に存在する１点を求める工程と，前記
   工程により求められた１点を中心とする極座標に，各形
   状データを変換し，基本関数面上に各データをマッピン
   グする工程と，基本関数面上をメッシュに分割する工程
   と，各メッシュ内に存在するデータから代表点を選択す
   る工程と，各メッシュで求められた代表点の集まりに関
   数モデルを近似させる工程と，最初に入力された物体形
   状データに対して，前記工程により近似された関数モデ
   ル表面上に存在するデータと関数モデル表面以外の部分
   に存在するデータとに分類する工程とを有することを特
   徴とする物体形状記述処理方法。