WEKO3
アイテム
距離画像統合の並列化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52853
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52853a09189d1-24b2-498c-9377-4dd47064ba37
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM00126010.pdf (646.0 kB)
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Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2001-03-08 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 距離画像統合の並列化 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Parallel Processing of Range Data Merging | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| Cyra Technologies Inc. | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Univ. of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Univ. of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Cyra Technologies, Inc. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Univ. of Tokyo | ||||||||
| 著者名 |
佐川, 立昌
× 佐川, 立昌
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| 著者名(英) |
Ryusuke, Sagawa
× Ryusuke, Sagawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では距離画像を用いて物体の表面形状モデルを生成する体積的統合アルゴリズムについて説明する．既に我々が提案したアルゴリズムでは，体積的陰関数表現を用いて複数の距離画像を統合し，マーチングキューブスアルゴリズムを用いて表面形状のメッシュモデルを生成した．ここで，その過程における符号付距離を計算において，計算とメモリ使用の効率化をはかる手法とPCクラスタを用いた並列計算手法を提案する．本手法により主記憶に配置されるデータ量を削減し，最近傍点探索を効率的に行なう．また計算の並列度を高めることができ，計算時間を小さくすることができる．並列計算手法では，以下のCPUとメモリ使用の効率性において相補的な2つのアルゴリズムを提案する．1.距離データの分散配置．2.部分octreeの並列探索．これらをシステムの仕様にしたがって調節して用いることにより，PCクラスタを用いて効率的なモデル生成が可能になる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we describe a volumetric view-merging algorithm that generates a consensus surface of an object from its range images. Our original method merges a set of range images into a volumetric implicit-surface representation, which is converted to a surface mesh using a variant of the marching-cubes algorithm. We propose a method which increases the computation and memory efficiency of computing signed distances and the method of parallel computing using a PC cluster. Since our method permits a reduction in the data allocated in memory, the closest point is searched efficiently; this allows us to increase the number of the parallel traversals and to reduce the computation time. We describe the following two algorithms which are complementary in terms of the efficiency of CPUs and memory usage: 1. Distributed allocation of range data. 2. Parallel Traversal of partial octree. By adjusting them according to the system specification, we can build the model efficiently by a PC cluster. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2001, 号 23(2000-CVIM-126), p. 73-80, 発行日 2001-03-08 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
