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文化遺産修復における大規模ノイズ付き点群補完のためのマルチスケールボクセル特徴融合ネットワーク

2026-02-12 · 一覧に戻る

古代構造物をデジタルで鮮明に取り戻す

歴史的な寺院や記念碑をレーザーでスキャンすると、得られる3Dデータは映像の雪のようにざらついた見え方になることが多いです。屋根や彫刻の一部が欠落し、ランダムな「ゴースト」点が視界を乱します。本論文は、こうした3D点群を洗浄・補完する新しい人工知能（AI）手法を提示し、学芸員や研究者が数世紀にわたる日本の神社など複雑な文化遺産現場をはるかに明瞭に把握できるようにします。

文化遺産の3Dスキャンがこれほど乱れる理由

LiDARや深度カメラのような現代のツールは、建物や風景から数分で数百万点の3D点を取得できます。しかし、樹木や影、見上げ角度の不利さ、スキャナー自体の限界により、ある領域はまったく「見えない」ままになり、ほかの領域はノイズで汚れてしまいます。実際には、屋根の組み木や複雑な軒先のような重要な特徴が欠落するか、偽の点に埋もれてしまうパッチ状で不均一な点群が生じます。従来のデジタル修復技術は、穴埋めが粗雑になったり、細部がぼやけたり、非常に大規模な屋外シーンには適用が難しい高負荷の計算を要求したりしました。