立体視用バーチャルシティ

チームプロジェクト：中央大学後楽園キャンパス周辺の都市空間VRML再現

大学の友人と共に行ったこのチームプロジェクトでは、中央大学後楽園キャンパス周辺の都市空間をVRMLで再現しています。上空から測定された後楽園付近の1m間隔の高さデータをPythonで処理し、処理後のデータをVRML形式で出力しました。Pythonによるデータ処理において、以下の工夫を行いました。

1. 欠損点の補完

測定データには欠損点が存在するため、欠損点の8近傍の点の平均値を欠損点に代入しました。

4. 地面と建物の判定

地面と建物を深さ優先探索によって分割しました。具体的には、高さデータ最小値を始点とし、その点と8近傍の点との高さの差があらかじめ決めた範囲内であれば地面と判定する条件を付加した深さ優先探索を行いました。

2. データ削減

測定データをそのまま使用するとデータ量が膨大となり、表示時に動作が遅くなるため、データ削減を行いました。具体的には、建物のデータを2×2の4マス、地面のデータを3×3のマスをその平均値で1点に圧縮しました。これにより、データ量を約66%削減することができました。

4. ドロネーの三角形分割を用いたポリゴン化

Pythonのドロネー関数を使用してVRML化を行いました。ドロネーの三角形分割による最近傍探索を用いることで、効率的にポリゴン化を行うことができました。