フォトグラメトリにおける模様の投影による平滑面の自動モデル化の検証
Verification of Automatic Modeling of Smooth Surfaces using Pattern
Projection in Photogrammetry◯辻 聖晃*1，中嶋 響*2，飯島憲一*1，北澤誠男*3
Masaaki TSUJI＊1, Hibiki NAKAJIMA＊2, Kenichi IIJIMA＊2 and Masao KITAZAWA＊3*1 大阪電気通信大学工学部建築学科教授

博士(工学)

Professor, Department of Architecture, Osaka Electro-Communication University, Dr. Eng.
*2 大阪電気通信大学工学部建築学科
Undergraduate Student, Department of Architecture, Osaka Electro-Communication University*3 大阪電気通信大学工学部建築学科

准教授

Associate Professor, Department of Architecture, Osaka Electro-Communication University, B. Eng.
Summary: It is well known that is is very difficult to model automatically by photogrammetry the surfaces which have almost thesame color information in the area to be modeled, and the reflective and transmissive surfaces. In this paper, the term "smoothsurface" is used to refer to surfaces that have characteristics that photogrammetry is not good at, such as those described above.
The objectives of this paper are as follows; 1)show that photogrammetric modeling of smooth surfaces is possible by projecting
patterns onto smooth objects with a projector; 2)verify the accuracy of the modeling depending on the difference of the projected
patterns and to clarify the characteristics of appropriate patterns to be projected on a building; 3)quantify the appropriate pattern.
The conclusions obtained are as follows: (1)If a 3D model is constructed by projecting a pattern onto a smooth surface, the model
will have irregularities corresponding to the pattern. Therefore, depending on the pattern and roughness of the pattern, a 3D modelwith low accuracy may be constructed; (2)When a black-and-white image created from white noise is projected, the smoothnessis hardly affected by the roughness, and the smooth surface can be modeled with a high accuracy of less than 1/1000.
キーワード: フォトグラメトリ; 3D モデル; 平滑面; 自動モデル化; パターン投影

Keywords: Photogrammetry; 3D model; smooth surfaces; automatic modeling; pattern projection.

1. はじめにートフォンのカメラでも十分），CPU パワーを比較的必

静止画像群の視差情報を用いて 3D モデルを構築する

要としない（建物レベルの 3D モデル構築でもノートパ

フォトグラメトリ技術は，遺跡調査・文化財調査での活ソコンで十分）といった利点がある．一方，3D レーザー用が急速に進んでいる

1)．また近年，建築の分野においても，多方面での活用が検討されている

2-4)

スキャナや赤外線測距計とは異なり，撮影機材からの距．筆者らは，離を直接計測しているわけではなく，あくまでも画像情

建物の建設過程や竣工後の設備更新，用途変更などの建報だけを用いるため（注：撮影機材の位置や方向の情報，物の経時変化を含む「4D 建物モデル」をフォトグラメト

レーザースキャナー等の直接距離を計測できる機材からリで作成し，SDGs の達成に向けた，建物資源の効率的なの情報の併用は可能である），モデル化の対象領域内で色活用や安全管理に役立てるための基礎的な研究を進めて

彩情報がほぼ同一な面（同一色の平滑なボードで構成さいる

5,6)

．

れた壁など）や，撮影方向によって領域内のピクセルパフォトグラメトリは，複数の静止画像間で共通するピターンが異なる反射面や透過面は，フォトグラメトリでクセルパターンを分析して画像上に点群を配置し，画像の自動モデル化は極めて困難であり，自動的に構築されの撮影方向の違いによって生じる視差情報を用いて，空た 3D モデルのポリゴン修正や別途 3D CAD ソフトで作間内の点群（ポイントクラウド）の座標を推定する技術成した 3D モデルとの合成が必要となる．なお，以上にである．このポイントクライドにメッシュを張ることに示したような，フォトグラメトリが苦手とする特性を持よって，対象物表面の 3D モデルを構築することが可能

つ面のうち，対象領域内で色彩情報がほぼ同一な面（平となる．3D レーザースキャンによる 3D モデル構築に比面とは限らない）のことを，本稿では「平滑面」と呼ぶ

べて，使用するデータ収集機材が安価でよいこと（スマこととする．

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 197-202 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 197-202 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 197 －平滑面や透過面に対しては，対象物に細かい模様を貼7)

41 枚 ） を 用 い て ， フ ォ ト グ ラ メ ト リ ソ フ ト ウ ェ ア

や，単色あるいはまだら模様のつく塗料（MetaShapePro1.7.3）による 3D モデルの構築を行った．

を塗布すること 8,9)が有効であるとされている．塗装後一3D モデルの構築に際しては，モデル化領域の調整のみ手定時間すれば塗膜が昇華して塗装が消える，3D スキャン

動で行い，モデル改善のための調整作業（ポリゴン平滑専用塗料も市販されている．しかしながら，建物のよう化，穴埋めなど）は行っていない．図 2 に，構築されたり付けることに広大な面積を持つ対象物の全面に模様を貼り付けたり， 3D モデルにテクスチャーを貼り付けた画像を示す．図 1
塗料を塗布することは現実的ではない．また，文化財のとほぼ同アングルとなるようにモデルを回転させている．

ように，対象物表面への貼付や塗装が不可能な場合もあ図 2 から，木材ブロックは，表面の微妙な凹凸も再現る．そこで本稿では，平滑面を含む建物のフォトグラメされた極めて精緻な 3D モデルが構築できていることがトリによる自動モデル化への適用を前提として，適用対わかる．一方，スチレンボードは，周囲との境界部のみ象物の平滑面にプロジェクタによって模様を投影し，フがモデル化され，それ以外の部分は「穴」となってモデォトグラメトリでは一般に困難な平滑面の自動モデル化

ル化できていないことがわかる．このように，ピクセルを可能とする方法を提示し，その有効性を検証する．著パターンがほとんど認識できないような，色彩情報が領者の知る限り，模様の投影によって平滑面をフォトグラ

域内でほぼ同一の面は，フォトグラメトリでの自動モデメトリにより自動モデル化する試みは，未だ行われていル化は極めて困難であることがわかる．

ない．
なお，本稿では対象としていないが，透過面や反射面を持つオブジェクトのレーザースキャンやフォトグラメトリによる 3D モデル構築については，多くの研究がある 10)．例えば，反射面を持つオブジェクトの自動モデル化については，偏光フィルタを用いることにより反射光と拡散光を分離する方法が提案されている 11)．
本稿の目的は以下に示すとおりである．
1)平滑面を持つ対象物にプロジェクタで模様を投影することにより，フォトグラメトリによる平滑面の自動モ(a)スチレンボード(b)木材のブロック
図 1 3D モデル化の対象物デル化が可能であることを示す．
2)投影する模様の違い（パターン，粗度など）によるモデル化の精度を検証し，建物に投影する適切な模様の特徴を明らかにする．
3)適切な模様の定量化を試みる．
2. 模様を投影することによる平滑面の自動モデル化
2.1.模様を投影しない場合の平滑面とそうでない面のモデル化の違い
平滑面に模様を投影することの有効性を示すため，まずここでは，平滑面を持つ対象物と，そうでない面を持つ対象物について，フォトグラメトリによって構築される 3D モデルの品質の違いを示す．
平滑面を持つ対象物としては，図 1(a)に示す，スチレンボード（805mm×505mm，厚さ 5mm）を机の上に設置したものを取り上げる．平滑でない面を持つ対象物としては，図 1(b)に示す木材のブロック（90mm×90mm×180mm）を取り上げる．図 1 からわかるように，スチレ(a)スチレンボード(b)木材のブロック
図 2 3D モデル（テクスチャー貼り付け後）
2.2. 模様を投影する効果
次に，模様を投影することによるモデル品質向上の効果を示すため，図 1(a)に示したスチレンボードに小型のプロジェクタ（70lm，854×480 ピクセル，コントラスト比 1:800，DLP 方式）で模様を投影して静止画像群を撮影し，2.1 節と同一条件で 3D モデル化した事例を示す．
投影する模様は，カーペットタイルを iPhone 12 で撮影

ンボードは白一色であり，ピクセルパターンがほぼ認識し，これをグレースケール画像に変換したものを使用しできないのに対し，木材のブロック表面には，木目模様た．図 3(a)に投影した模様を，図 3(b)に模様を投影したが表れており，はっきりとしたピクセルパターンが認識状態で撮影した画像を示す．スチレンボード全体に図できる．この 2 つの対象物について，iPhone 12 で撮影し3(a)で示した模様が投影されるように，プロジェクタのた静止画像群（スチレンボードは 24 枚，木材ブロックは論文 R36－ 198 －位置を調整した．なお，投影する模様の違いや粗度による効果は次章で示す．図 3(c)には，模様を投影して撮影した静止画像群（14 枚）を画像ソースとして用いて構築したテクスチャー付き 3D モデルを示す．このモデルは，テクスチャーの素材として，模様を投影して撮影した静止画像群を用いているため，3D モデルにも投影した模様がそのまま表れていることがわかる．そこで，図 3(d)には，模様を投影して撮影した静止画像群と模様を投影せ(a)投影した模様（一部）(b)模様を投影後の画像ずに撮影した静止画像群の両方（総数 38 枚）を画像ソースとして用いて 3D モデルを構築したうえで，テクスチ
ャー貼り付け時には模様を投影して撮影した静止画像群を無効化して構築されたテクスチャー付き 3D モデルを示す．図 3(c)と図 3(d)の比較より，模様を投影した画像と投影していない画像の両者を用いて 3D モデルを構築し，テクスチャー貼り付けの際には模様を投影した画像を無効化することによって，模様が投影されていないテ

図3クスチャーが貼り付けられた 3D モデルを構築すること(c)3D モデル(d)3D モデル（模様除外）
平滑面を持つ対象物への模様の投影が可能であることがわかる．なお，模様を投影せずに撮影した画像群のみ（22 枚）を使用した場合には，図 2(a)に示すように平滑面に大きな穴が空いたようなモデルが構築される．
図 4 には，図 3(c)および図 3(d)に示した 3D モデルにテクスチャーを貼り付ける前のソリッドモデルを示す．
また図 5 には，図 4 に示したソリッドモデルの陰影から判断して，3D モデルの表面に最も大きな応答が生じていると思われる箇所（図 4 の左上隅部分）を切り出し，これを表面に対して平行な方向から見たものを示す．ただ

図4

模様を投影して構築されたソリッドモデル

図5

モデル化された平滑面の凹凸（全幅の 1/10）し，図 5 に示したモデルの範囲は，図 4 に示したスチレンボードの全幅の 1/10 である．
図 3(c)より，スチレンボードに模様を投影することにより，図 2(a)に示すような「穴」ができることなく，平滑な面を持った 3D モデルが構築できていることがわか3. 投影する模様の違いが 3D モデルの品質に与える影響る．一方，図 4 より，スチレンボード表面には，明らか

3.1.模様のパターンの違いが与える影響に投影した模様の濃淡に対応する微細な凹凸が生じていることがわかる．

2.2 節で示した予備的に行った検討より，フォトグラメ
トリにより構築されるソリッドモデルには，投影する模図 5 に示したモデルの凹凸は，モデルの全幅（スチレ様のパターンに類似した凹凸が生じることがわかった．

ンボードの全幅の 1/10）に対して約 1/20 の大きさがある．

そこで，模様のパターンによるモデル化の精度の違いをこのことから，モデル化の対象としたスチレンボードの検討するために，以下の 3 種類のパターンを投影したと全幅に対しては，約 1/200 の精度で平滑面をモデル化できにそれぞれ構築されるソリッドモデルの比較を行った．

きているといえる．なお，本稿では，この方法で定量化

a)カーペットタイル模様（図 3(a)）

した精度を「平滑度」と呼ぶこととする．

b)唐草模様上記のことから，投影する模様のパターンと濃淡が，c)ホワイトノイズ

構築される 3D モデルの品質に影響することが予想され投影に用いた b)と c)の模様を図 6 に示す．なお，カーペる．そこで次章では，平滑面に投影する模様のパターン

ットタイル模様はグレースケール画像，唐草模様とホワが，構築される 3D モデルの品質に与える影響を示し，イトノイズは白黒画像である．

対象物に対して適切な模様の特徴を明らかにする．

論文 R36－ 199 －

様でも同様の検討を実施したが，構築されたソリッドモ
デルには，投影した模様に対応する顕著な凹凸が生じた
ため，これらのようなランダムさに欠ける単純なパターンを繰り返す模様は，平滑面に投影する模様としては適切ではないと思われる．

(a)唐草模様(b)ホワイトノイズ
図 6 投影に用いた模様

3.2.模様の粗度の違いが与える影響
オリジナルの画像の粗度を 1 とし，これを 50%（面積は 25%）に縮小して 4 枚繰り返した画像の粗度を 0.5，というように模様の粗度を定義する．また，構築されたモデルの平滑度は，ソリッドモデルの幅に対する凹凸の比率として定義する．平滑度が小さいほどモデル化の精度が高いことになる．3.1 節で示した 3 種類のパターンについて，模様の粗度と平滑度の関係を図 8 に示す．図中には，平滑度を測るためにソリッドモデルから切り出した(a)カーペットタイル模様部分（スチレンボードの全幅の 1/10）も示す．
床タイル

唐草模様

0.006

0.006

0.005
0.004

平滑度

0.004
0.003

0.003

0.002

0.002

0.001

0.001

00.25

0(b)唐草模様
0.5

0.75

1

粗度01.25

唐草模様

0.25

0.004

0.005

0.006

0.003

0.004

平滑度

0.005

0.002
0.004

平滑度

平滑度

0.006
ホワイトノイズ

0.25

0.5

0.001
(c)ホワイトノイズ
模様が投影された様子とソリッドモデル0a)〜c)の 3 つのパターンのそれぞれについて，オリジ

0.005

0.003

0.004

100.250.50.75

11.25

1.25

00.25

0.75

10.5

粗度

ホワイトノイズ

0.006

0.004

3D モデルを構築した．図 7 に，それぞれのパターンにつ0.002いて，構築された 3D モデルの平滑度がもっとも良好で0.001あった粗度のものを投影した様子の写真と，構築された

0

平滑度

0.005

0.003

平滑度

0.006

0.004とから，模様のパターンの工夫により平滑面の凹凸を完
全にゼロにすることは困難であるように思われる．
なお，本稿で示した模様の他にも，市松模様，格子模0.003
0.002

00.25

ソリッドモデルを示す．

ーンに類似した凹凸が生じていることがわかる．このこ

01.25
ホワイトノイズ(b)唐草模様

投影用画像を 3 ないし 4 種類作成し，これを図 1(a)に示

ソリッドモデルが構築できているものの，投影したパタ

0.001

粗度
0.5

ナル画像を縮小して繰り返すことにより，粗度の異なるいずれのパターンにおいても，良好な平滑度をもった

0.75

粗度
00.005したスチレンボードに投影して，2.2 で示した手順により

0.003
0.002

00.001

粗度

0.25

0.006

0.004

0.001

0.002

0.75

0.005

0.002

0.003

0.003

0

論文 R36

床タイル
1.25

0.006

0 0.002

図71

唐草模様(a)カーペットタイル模様

0.005

00.75

粗度

0.006

0.001

0.5

平滑度

0平滑度

平滑度

0.005

0.50.75

粗度

図80.001

11.25

00(c)ホワイトノイズ
模様の粗度と平滑度の関係

0.250.50粗度

図 8(a)，(b)より，カーペットタイル模様と唐草模様については，平滑度を最小，すなわちモデル化の精度が最高になるような粗度が存在することがわかる．これに対し，図 8(c)から，ホワイトノイズでは，粗度に関わらず－ 200 －

平滑度はほぼ一定であることがわかる．これは，ホワイ称する）を 32 ビットグレースケールに変換した画像に対トノイズが原理的には拡大や縮小に影響を受けないパタして FFT を行った結果を図 9 に示す．図では 8 ビットグーンであることと関係があるように考えられる（ただしレースケールの濃淡でパワースペクトルが，白いほど大実際にはデジタル画像であるので，拡大や縮小の影響をきく，黒いほど小さくなるような対数スケールで示されうけ，縮小した場合にはモノクロ画像ではなくグレースている．画像の中央に低周波成分，画像の周囲に高周波ケール画像となる）．平滑度の最小値は，カーペットタイ成分が示されている．なお，投影した模様そのものでは

ル模様が 0.0014（1/700）程度，唐草模様が 0.0018（1/550）

なく，模様が投影された画像のモデル化対象領域から切程度，ホワイトノイズが 0.0008（1/1250）程度であり，ホり出した部分画像のフーリエ変換画像を比較するのは，ワイトノイズを投影したときに最も高精度のモデルが構

フォトグラメトリでは模様が投影された画像を基に 3D築できていることがわかる．

モデルを構築するため，投影された模様のコントラスト以上の結果から，フォトグラメトリによる平滑面のモデル化には，粗度の影響をほとんど受けず，かつ，1/1000以上の平滑度が得られて精度も高い，ホワイトノイズ画像を投影することが最も適しているといえる．

やフォトグラメトリを行う画像に含まれるノイズの影響も含めて比較を行うためである．
図 9 より，フォトグラメトリでモデル構築ができなかった画像（図 1(a)）に比べ，模様の投影によってモデル構築が可能となった画像（図 3(b)）では，より広い周波

4. 投影に適切な模様の定量化の試み

数領域に画像のパワースペクトルが含まれていることが本節では，3 章で示したように，なぜホワイトノイズわかる．これは，切り出された部分画像（モデル化対象画像の投影がフォトグラメトリによる平滑面のモデル化領域）に「適度な乱雑さ」があることを意味している．に適しているかを，模様が投影された画像のフーリエ変換による定量化で明らかにできないかどうかを試みる．
4.1.2 次元画像のフーリエ変換
2 次元画像を定量化する方法の一つに，2 次元フーリエ変換がある 12)．画像をフーリエ変換することにより，画像が持つ周期性や対称性をフーリエスペクトルで表現した 2 次元画像を得ることができる．
N×N ピクセルの画像の第 x 行第 y 列の画素の明るさ（色強度）を𝑓(𝑥, 𝑦)で表すと，𝑓(𝑥, 𝑦)の 2 次元離散フーリ
エ変換𝐹(𝑢, 𝑣)は以下の式で表される．
!"# !"#𝐹(𝑢, 𝑣) = + + 𝑓(𝑥, 𝑦)𝑒𝑥𝑝 .−'%& $%&2𝜋(𝑢𝑥 + 𝑣𝑦)𝑖5𝑁(a)図 1(a)より切り出し(b)図 3(b)より切り出し
図 9 スチレンボード部分の部分画像の FFT 画像
次に，模様のパターンや粗度の違いが FFT 画像にどのように反映されるかを見てみる．図 10 に，唐草模様の粗

ここで𝑖は虚数単位である．𝑢と𝑣は画像周波数を表す．

度 0.25（平滑度 0.0018）と粗度 1.0（同 0.0048），ホワイ𝐹(𝑢, 𝑣)は複素数となり，𝐹(𝑢, 𝑣)の絶対値|𝐹(𝑢, 𝑣)|はフーリ

トノイズの粗度 0.25（同 0.0008）と粗度 1.0（同 0.0007）

エ振幅スペクトル，その自乗|𝐹(𝑢, 𝑣)|( はパワースペクトをそれぞれ投影した画像から，上記と同様の方法で部分ル，位相角arg:𝐹(𝑢, 𝑣);はフーリエ位相スペクトルと呼ば画像を切り出し，FFT を行った結果を示す．

れる．1 次元データのフーリエ変換と同様に，画像のよ唐草模様で平滑度の良好な粗度 0.25 のもの（図 10(a)）

うな 2 次元データのフーリエ変換にも，高速フーリエ変と平滑度が劣る粗度 1.0 のもの（図 10(b)）を比較すると，換（FFT）の手法が利用できる．ただし，画素数 N は 2 の平滑度の良好な粗度の模様を投影した部分画像の方が，累乗である必要がある．画像の FFT が可能な画像処理ソより広い周波数領域に画像のパワースペクトルが含まれフトは数多く市販・配布されており，本稿の解析では，ていることがわかる．

オープンソースソフトウェアである ImageJ Ver.2.1.013)

ホワイトノイズを投影した部分画像の FFT 画像（図（MacOS 版）を使用した．

10(c)，(d)）にはやや違いがみられるものの，平滑度はほ4.2.フォトグラメトリに適した画像のフーリエ変換ぼ同等であった．一方，唐草模様で粗度 0.25 の場合の FFT

まず最初に，平滑面を全くモデル化できなかった静止画像（図 10(a)）とホワイトノイズで粗度 1.0 の場合の FFT画像である図 1(a)と，高精度にモデル化（平滑度 0.005）画像（図 10(d)）には，中央部以外にもパワースペクトルできた静止画像である図 3(b)のそれぞれについて，スチの大きな広い領域が見られるという共通の特徴があるもレンボードに該当する箇所から切り出した同じ大きさのの，平滑度には有意な差が見られた．

（1024×1024 ピクセル）の画像（以下では「部分画像」と論文 R36以上のことから，模様を投影した部分画像の FFT 画像－ 201 －

は，その画像がフォトグラメトリに適した画像であるかどうかの一つの判断基準にはなるものの，FFT 画像の特徴と構築された 3D モデルの精度との間に定量的な関係性を見出すことは，今回の検討の範囲内では困難であると思われる．

(a)唐草模様，粗度 0.25(b)唐草模様，粗度 1.0(c)ホワイトノイズ，粗度 0.25 (d)ホワイトノイズ粗度 1.0
図 10 模様のパターンと粗度が異なる画像の FFT 画像
5. 結論
フォトグラメトリでの 3D モデル化が困難とされている平滑面に対して，プロジェクタにより模様を投影することにより，高い平滑度で 3D モデル化が可能となるこ

研究所，デジタル技術による文化財情報の記録と利活用 2，
pp.59-70, 2020 年
2） 井上和哉，福田知弘，矢吹信喜，道川隆士，Ali Motamedi：
フォトグラメトリによる Diminished Reality を用いた構
造物解体撤去後の景観検討システム，日本建築学会近畿支部研究発表会報告集，pp.153-156，2016 年
3） 坂上肇，池田雄一：建築工事における 3 次元点群データの活用と効果の検証 その 2 新築工事における検証事例，
日本建築学会大会学術講演梗概集，pp.1025-1026, 2016 年
4） 近藤広隆，太幡英亮：フォトグラメトリを用いた空間の調査に関する研究，日本建築学会大会学術講演梗概集，pp.577-578, 2019 年
5） 飯島憲一，北澤誠男，辻聖晃，永野康行：フォトグラメトリにより作成した 4D 建物モデルの活用に関する研究（その 1 撮影方法とモデル品質の関係），日本建築学会大会
学術講演梗概集，pp.151-152, 2021 年
6） 辻聖晃，北澤誠男，飯島憲一，永野康行：フォトグラメトリにより作成した 4D 建物モデルの活用に関する研究（その 2 変形前後の 3D モデルからの残留変形量推定），日
本建築学会大会学術講演梗概集，pp.153-154, 2021 年
7） https://oakcorp.net/agisoft/faq/
8） https://tascube.com/archives/6549） https://www.3dscanstore.com/blog/3d-scanningreflective-objects10） I. Ihrke1, K. N. Kutulakos, H. P. A. Lensch, M. Magnor,and W. Heidrich ： Transparent and Specular Object
Reconstruction, COMPUTER GRAPHICS forum, Vol.29,
pp.2400-2426, 201011） S. K. Nayar, X. S. Fang, and T. Boult ： Removal ofSpecularities using color and polarization, Proc. IEEE

Computer Society Conference on Computer Vision andPattern Recognition (New York, NY, USA), pp. 583-590,
199312） 岡部弘高，石田謙司，瀧正二，原一広：顕微鏡画像の波数解析，九大中央分析センタ－ニュ－ス 11，No.4，pp.2-8，
1994 年
13） https://imagej.nih.gov/ij/とを示した．得られた結論は以下の通りである．
(1)模様を平滑面に投影して 3D モデルを構築すると，謝辞

本研究は，大阪電気通信大学情報学研究所の特定共同研

3D モデルには模様のパターンに対応した凹凸が生じる．

究助成による．また，長谷川薫氏（ドローンアーキテクチャー），このため，模様のパターンや粗度によっては，精度の低辻奈津子氏（同）より有用な助言を得た．

い 3D モデルが構築される可能性がある．
(2)ホワイトノイズから作成したモノクロ画像を投影した場合には，粗度にほとんど影響を受けずに，平滑度が 1/1000 以下の高精度で平滑面のモデル化が可能である．
なお，模様を投影した画像と投影していない画像の両者を用いて 3D モデルを構築し，テクスチャー貼り付けの際には模様を投影した画像を無効化することによって，模様が投影されていないテクスチャーが貼り付けられた
3D モデルを構築することが可能である．
今後の検討課題としては，建物のような巨大な対象物への適用可能性の検討や，必要な投影画像の明るさの定量化が挙げられる．

［参考文献］
1） 野口淳：三次元データの可能性−活用と課題−，奈良文化財

論文 R36－ 202 －