JP2812168B2 - 形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法 - Google Patents
形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像生成装置で使用さ
れる形状データの圧縮方法および伸長方法に関するもの
である。
れる形状データの圧縮方法および伸長方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像生成装置では、形状データ量
を削減するために、曲面を多角形パッチもしくはパラメ
トリック曲面で近似する方法がとられていた（例えば、
特願平４-２０２１５１号「３次元形状入力装置」）。
を削減するために、曲面を多角形パッチもしくはパラメ
トリック曲面で近似する方法がとられていた（例えば、
特願平４-２０２１５１号「３次元形状入力装置」）。
【０００３】図６は従来のデータ量削減のための曲面を
多角形パッチで近似する方法の説明図である。曲面６０
を近似多面体６１で近似し、近似多面体６１の各面を多
角形パッチで表現している。
多角形パッチで近似する方法の説明図である。曲面６０
を近似多面体６１で近似し、近似多面体６１の各面を多
角形パッチで表現している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の従
来の方法では、さらに形状データ量を削減するために、
多角形パッチの頂点もしくはパラメトリック曲面の特徴
点を削減すると、曲面の滑らかさが失われたり、近似誤
差が大きくなるという課題を有していた。
来の方法では、さらに形状データ量を削減するために、
多角形パッチの頂点もしくはパラメトリック曲面の特徴
点を削減すると、曲面の滑らかさが失われたり、近似誤
差が大きくなるという課題を有していた。
【０００５】本発明はかかる点に鑑み、頂点もしくは特
徴点を削減することなく、形状データ量を削減するため
の形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法を提供
するものである。
徴点を削減することなく、形状データ量を削減するため
の形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法を提供
するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の第１の形状データ圧縮方法は、複数の部品
に分割された各部品ごとに、形状データの各座標値の各
々の分布を求め、量子化パラメータを決定し、形状デー
タの各座標値を量子化し、各座標値を共有記憶するもの
である。
に、本発明の第１の形状データ圧縮方法は、複数の部品
に分割された各部品ごとに、形状データの各座標値の各
々の分布を求め、量子化パラメータを決定し、形状デー
タの各座標値を量子化し、各座標値を共有記憶するもの
である。
【０００７】また、上記第１の方法で圧縮された形状デ
ータを伸長する形状データ伸長方法は、上記各部品ごと
に逆量子化パラメータにしたがって逆量子化し伸長する
ものである。
ータを伸長する形状データ伸長方法は、上記各部品ごと
に逆量子化パラメータにしたがって逆量子化し伸長する
ものである。
【０００８】さらに、本発明の伸長方法は、第１の方法
の逆量子化パラメータの代わりに、部品形状座標変換パ
ラメータに基づいて両者を合成した逆量子化座標変換パ
ラメータを用いるものである。
の逆量子化パラメータの代わりに、部品形状座標変換パ
ラメータに基づいて両者を合成した逆量子化座標変換パ
ラメータを用いるものである。
【０００９】
【００１０】本発明の圧縮方法は、各部品形状データの
各座標値を主軸変換し、主軸変換パラメータに基づいて
補正した部品形状座標変換パラメータを用いるものであ
る。
各座標値を主軸変換し、主軸変換パラメータに基づいて
補正した部品形状座標変換パラメータを用いるものであ
る。
【００１１】
【００１２】
【００１３】本発明の圧縮方法は、部品化されていない
形状データを入力し、入力した形状データの各座標値の
分布を求め、分布範囲を分割し、部品化した形状データ
を得たのち、第１の方法を実行するものである。
形状データを入力し、入力した形状データの各座標値の
分布を求め、分布範囲を分割し、部品化した形状データ
を得たのち、第１の方法を実行するものである。
【００１４】
【作用】前記した手段により、本発明の第１の方法は、
各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行なうことがで
きるので、座標値を表現するために必要なビット数を少
なくすることが可能になる。
各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行なうことがで
きるので、座標値を表現するために必要なビット数を少
なくすることが可能になる。
【００１５】本発明の方法は、逆量子化パラメータと座
標変換パラメータを個別に表現する必要がないので、形
状データ量を削減することができると同時に、伸長時
に、逆量子化処理と座標変換処理をまとめて行なえるの
で、演算量を削減できる。
標変換パラメータを個別に表現する必要がないので、形
状データ量を削減することができると同時に、伸長時
に、逆量子化処理と座標変換処理をまとめて行なえるの
で、演算量を削減できる。
【００１６】
【００１７】本発明の方法は、形状データの各座標値の
分布範囲を狭めることができ、最適な量子化を行なうこ
とが可能になると同時に、伸長時に、逆量子化処理と主
軸逆変換処理と座標変換処理とをまとめて行なえるの
で、演算量を削減可能になる。
分布範囲を狭めることができ、最適な量子化を行なうこ
とが可能になると同時に、伸長時に、逆量子化処理と主
軸逆変換処理と座標変換処理とをまとめて行なえるの
で、演算量を削減可能になる。
【００１８】
【００１９】本発明の方法は、各部品ごとに逆量子化座
標変換パラメータの各座標値の最適な量子化を行なうこ
とができるので、座標値を表現するために必要なビット
数を少なくすることが可能になる。
標変換パラメータの各座標値の最適な量子化を行なうこ
とができるので、座標値を表現するために必要なビット
数を少なくすることが可能になる。
【００２０】本発明の方法は、部品化されていない形状
データを部品化し、各部品ごとに各座標値の最適な量子
化を行なうことができるので、座標値を表現するために
必要なビット数を少なくすることが可能になる。
データを部品化し、各部品ごとに各座標値の最適な量子
化を行なうことができるので、座標値を表現するために
必要なビット数を少なくすることが可能になる。
【００２１】
【実施例】以下本発明の一実施例の形状データ圧縮方法
および形状データ伸長方法について、図面を参照しなが
ら説明する。図１は本発明の方法を実施するための画像
生成システムのブロック図である。
および形状データ伸長方法について、図面を参照しなが
ら説明する。図１は本発明の方法を実施するための画像
生成システムのブロック図である。
【００２２】図１において、１は形状データ入力部で、
形状データを入力する。２は形状データ処理部で、形状
データの圧縮処理を行ない、圧縮した形状データを形状
データ記憶部４に記憶する。また、形状データ処理部２
は、必要に応じて形状データ記憶部４に記憶された圧縮
記憶データを読みだし、伸長処理を行ない、形状データ
表示部３に表示する。
形状データを入力する。２は形状データ処理部で、形状
データの圧縮処理を行ない、圧縮した形状データを形状
データ記憶部４に記憶する。また、形状データ処理部２
は、必要に応じて形状データ記憶部４に記憶された圧縮
記憶データを読みだし、伸長処理を行ない、形状データ
表示部３に表示する。
【００２３】図２は階層的に構成された部品形状例を示
す図である。図２において、座標原点１６と座標軸１７
ａ〜ｃで表される座標系（ＸＹＺ）で、机の形状データ
が表現されている。机全体は、天板１０と足１１〜１４
の部品から階層的に構成されている。天板１０の形状デ
ータは、８つの頂点と６面の法線のデータで構成され
る。図２には、頂点Ａ〜Ｆと法線Ｉ〜Ｋが示されてい
る。
す図である。図２において、座標原点１６と座標軸１７
ａ〜ｃで表される座標系（ＸＹＺ）で、机の形状データ
が表現されている。机全体は、天板１０と足１１〜１４
の部品から階層的に構成されている。天板１０の形状デ
ータは、８つの頂点と６面の法線のデータで構成され
る。図２には、頂点Ａ〜Ｆと法線Ｉ〜Ｋが示されてい
る。
【００２４】図３は図２に示した部品形状例の本実施例
により圧縮された形状データの構成を示す図である。図
３において、机２１ａは天板２１ｂと４本の足２１ｃ〜
ｆから構成され、天板２１ｂと４本の足２１ｃ〜ｆは８
つの頂点Ａ〜Ｈと６つの法線Ｉ〜Ｎを共有している。ス
クリーン座標変換２０は画像生成する場合に必要な座標
変換で、上記座標原点１６と座標軸１７ａ〜ｃで表され
る座標系（ＸＹＺ）から、スクリーン座標系へ座標変換
するものである。
により圧縮された形状データの構成を示す図である。図
３において、机２１ａは天板２１ｂと４本の足２１ｃ〜
ｆから構成され、天板２１ｂと４本の足２１ｃ〜ｆは８
つの頂点Ａ〜Ｈと６つの法線Ｉ〜Ｎを共有している。ス
クリーン座標変換２０は画像生成する場合に必要な座標
変換で、上記座標原点１６と座標軸１７ａ〜ｃで表され
る座標系（ＸＹＺ）から、スクリーン座標系へ座標変換
するものである。
【００２５】（表１）に、天板２１ｂの頂点Ａ〜Ｆの座
標系（ＸＹＺ）における座標値と、量子化した座標値
（Ｘ’Ｙ’Ｚ’）を示す。
標系（ＸＹＺ）における座標値と、量子化した座標値
（Ｘ’Ｙ’Ｚ’）を示す。
【００２６】
【表１】
【００２７】この２つの座標系の間の変換式を（数１）
に示す。
に示す。
【００２８】
【数１】
【００２９】（数１）において、右辺第１項の第１の行
列（ＣＸ ＣＹ ＣＺ）は天板２１ｂの主軸変換２２ｂ
を表している。右辺第１項の第２の行列は天板２１ｂの
頂点座標の量子化２５ｂを表している。右辺第２項は天
板２１ｂの部品座標変換２４ｂを表している。（表１）
から明らかなように、量子化した座標値（Ｘ’Ｙ’
Ｚ’）は、各座標値を１ビット、頂点ごとに３ビットで
表現できるため、データ量を圧縮することができる。
列（ＣＸ ＣＹ ＣＺ）は天板２１ｂの主軸変換２２ｂ
を表している。右辺第１項の第２の行列は天板２１ｂの
頂点座標の量子化２５ｂを表している。右辺第２項は天
板２１ｂの部品座標変換２４ｂを表している。（表１）
から明らかなように、量子化した座標値（Ｘ’Ｙ’
Ｚ’）は、各座標値を１ビット、頂点ごとに３ビットで
表現できるため、データ量を圧縮することができる。
【００３０】（数１）に示した量子化を行なうには、ま
ず主軸変換によって、各座標値の分布範囲を狭め、つぎ
に各座標値の分布範囲と分布の集中位置とから、逆量子
化パラメータとして量子化幅と量子化精度を決定し、量
子化する方法を用いる。例えば、最適量子化を基準とす
る慣用技術を用いればよい。
ず主軸変換によって、各座標値の分布範囲を狭め、つぎ
に各座標値の分布範囲と分布の集中位置とから、逆量子
化パラメータとして量子化幅と量子化精度を決定し、量
子化する方法を用いる。例えば、最適量子化を基準とす
る慣用技術を用いればよい。
【００３１】尚、量子化パラメータとしては、量子化幅
または量子化精度または量子化幅と量子化精度のいずれ
かを用いればよい。
または量子化精度または量子化幅と量子化精度のいずれ
かを用いればよい。
【００３２】（表２）に、天板２１ｂの量子化座標変換
パラメータを構成する主軸変換行列２２ｂの座標系（Ｘ
ＹＺ）における座標値と、球座標系（ｒθφ）に変換し
て量子化した座標値を示す。
パラメータを構成する主軸変換行列２２ｂの座標系（Ｘ
ＹＺ）における座標値と、球座標系（ｒθφ）に変換し
て量子化した座標値を示す。
【００３３】
【表２】
【００３４】この２つの座標系の間の変換式を（数２）
に示す。
に示す。
【００３５】
【数２】
【００３６】ｒの値は１固定で、０ビットで表現でき
る。θはπ／２単位で量子化され、０とπ／２の値をと
り、１ビットで表現できる。φはπ／４単位で量子化さ
れ、０から７π／４の８通りの値をとり、３ビットで表
現できる。よって、主軸変換２２ｂは合計１２ビットで
表現できるため、データ量を圧縮することができる。
る。θはπ／２単位で量子化され、０とπ／２の値をと
り、１ビットで表現できる。φはπ／４単位で量子化さ
れ、０から７π／４の８通りの値をとり、３ビットで表
現できる。よって、主軸変換２２ｂは合計１２ビットで
表現できるため、データ量を圧縮することができる。
【００３７】（表３）に、天板２１ｂの法線Ｉ〜Ｋの座
標系（ＸＹＺ）における座標値と、主軸変換した座標値
（Ｘ”Ｙ”Ｚ”）と、球座標系（ｒθφ）に変換して量
子化した座標値を示す。
標系（ＸＹＺ）における座標値と、主軸変換した座標値
（Ｘ”Ｙ”Ｚ”）と、球座標系（ｒθφ）に変換して量
子化した座標値を示す。
【００３８】
【表３】
【００３９】この３つの座標系の間の変換式を（数３）
に示す。
に示す。
【００４０】
【数３】
【００４１】ｒの値は１固定で、０ビットで表現でき
る。θはπ／２単位で量子化され、０とπ／２の値をと
り、１ビットで表現できる。φはπ／２単位で量子化さ
れ、０から３π／２の４通りの値をとり、２ビットで表
現できる。よって、法線ごとに３ビットで表現できるた
め、データ量を圧縮することができる。
る。θはπ／２単位で量子化され、０とπ／２の値をと
り、１ビットで表現できる。φはπ／２単位で量子化さ
れ、０から３π／２の４通りの値をとり、２ビットで表
現できる。よって、法線ごとに３ビットで表現できるた
め、データ量を圧縮することができる。
【００４２】また、上記量子化によって、天板２１ｂと
４本の足２１ｃ〜ｆは、８つの頂点Ａ〜Ｈと、６つの法
線Ｉ〜Ｎと、主軸変換２２ｂの座標値が同一になるた
め、共有することが可能となって、データ量を圧縮する
ことができる。
４本の足２１ｃ〜ｆは、８つの頂点Ａ〜Ｈと、６つの法
線Ｉ〜Ｎと、主軸変換２２ｂの座標値が同一になるた
め、共有することが可能となって、データ量を圧縮する
ことができる。
【００４３】図４は、本発明の一実施例の形状データ圧
縮方法の流れ図である。図４において、３０は再帰的部
品圧縮処理の開始点を示し、４４は再帰的部品圧縮処理
の再帰的実行を示している。４９は再帰的部品圧縮処理
の再帰的実行からの復帰を示し、最も上の階層からの復
帰は圧縮処理の終了を意味する。
縮方法の流れ図である。図４において、３０は再帰的部
品圧縮処理の開始点を示し、４４は再帰的部品圧縮処理
の再帰的実行を示している。４９は再帰的部品圧縮処理
の再帰的実行からの復帰を示し、最も上の階層からの復
帰は圧縮処理の終了を意味する。
【００４４】以下、図４に示した処理の流れに沿って、
部品化されていない場合の図２および図３に示した机の
形状データの圧縮処理を説明する。
部品化されていない場合の図２および図３に示した机の
形状データの圧縮処理を説明する。
【００４５】形状データが部品化されていない場合に
は、すべての頂点データとすべての法線データがそれぞ
れ同一の階層で表現されている。まず、主軸変換処理３
１を行ない、形状データの各座標値の分布範囲を狭め
る。次に、部品データ量が多く、階層化されていない場
合は、分布範囲分割階層部品化処理４３を行なう。処理
４３で、頂点間の接続を考慮しつつ、頂点の分布範囲を
分割することで、階層部品化し、天板２１ｂと４本の足
２１ｃ〜ｆを得る。これらの部品について、１つずつ再
帰的部品圧縮処理４４を再帰的に実行する。
は、すべての頂点データとすべての法線データがそれぞ
れ同一の階層で表現されている。まず、主軸変換処理３
１を行ない、形状データの各座標値の分布範囲を狭め
る。次に、部品データ量が多く、階層化されていない場
合は、分布範囲分割階層部品化処理４３を行なう。処理
４３で、頂点間の接続を考慮しつつ、頂点の分布範囲を
分割することで、階層部品化し、天板２１ｂと４本の足
２１ｃ〜ｆを得る。これらの部品について、１つずつ再
帰的部品圧縮処理４４を再帰的に実行する。
【００４６】すべての部品の再帰的部品圧縮処理４４を
完了したら、処理４６で、各部品のデータの中で、共有
できる部分を探し、共有化する。そして処理４７で、こ
の部品階層における部品である天板２１ｂおよび４本の
足２１ｃ〜ｆの、部品座標変換２４ｂ〜ｆと、主軸変換
２２ｂ〜ｆと、頂点座標の量子化２５ｂ〜ｆを合成した
逆量子化座標変換パラメータの分布を調べ、逆量子化座
標変換パラメータを量子化するための量子化パラメータ
を決定する。最後に処理４８で、量子化によってデータ
量を削減可能な逆量子化座標変換パラメータを量子化
し、データ圧縮する。
完了したら、処理４６で、各部品のデータの中で、共有
できる部分を探し、共有化する。そして処理４７で、こ
の部品階層における部品である天板２１ｂおよび４本の
足２１ｃ〜ｆの、部品座標変換２４ｂ〜ｆと、主軸変換
２２ｂ〜ｆと、頂点座標の量子化２５ｂ〜ｆを合成した
逆量子化座標変換パラメータの分布を調べ、逆量子化座
標変換パラメータを量子化するための量子化パラメータ
を決定する。最後に処理４８で、量子化によってデータ
量を削減可能な逆量子化座標変換パラメータを量子化
し、データ圧縮する。
【００４７】以下再帰的に実行された天板２１ｂの再帰
的部品圧縮処理について説明する。まず、主軸変換処理
３１を行ない、形状データの各座標値の分布範囲を狭め
る。つぎに、部品データ量が少なく、これ以上階層化す
る指定もない場合は、処理３４〜４１で、特徴点である
頂点と法線の量子化を行ない、それぞれの逆量子化座標
変換パラメータを算出し、上記の主軸変換や、球座標変
換にしたがって逆量子化座標変換パラメータを補正す
る。
的部品圧縮処理について説明する。まず、主軸変換処理
３１を行ない、形状データの各座標値の分布範囲を狭め
る。つぎに、部品データ量が少なく、これ以上階層化す
る指定もない場合は、処理３４〜４１で、特徴点である
頂点と法線の量子化を行ない、それぞれの逆量子化座標
変換パラメータを算出し、上記の主軸変換や、球座標変
換にしたがって逆量子化座標変換パラメータを補正す
る。
【００４８】図５は、本発明の一実施例の形状データ伸
長方法の流れ図である。図５において、５０は再帰的部
品伸長処理の開始点を示し、５５は再帰的部品伸長処理
の再帰的実行を示している。５７は再帰的部品伸長処理
の再帰的実行からの復帰を示し、最も上の階層からの復
帰は伸長処理の終了を意味する。
長方法の流れ図である。図５において、５０は再帰的部
品伸長処理の開始点を示し、５５は再帰的部品伸長処理
の再帰的実行を示している。５７は再帰的部品伸長処理
の再帰的実行からの復帰を示し、最も上の階層からの復
帰は伸長処理の終了を意味する。
【００４９】以下、図５に示した処理の流れに沿って、
図２および図３に示した机の形状データの伸長処理を説
明する。まず、再帰的部品伸長の実行に先立ち、スクリ
ーン座標変換処理２０のパラメータが与えられる。そし
て、処理５１で、主軸変換処理２２ａと逆量子化座標変
換パラメータの量子化処理２３の合成されたパラメータ
をスクリーン座標へ逆量子化し、座標変換する。ここで
得られた逆量子化座標変換パラメータを用いて、処理５
５で下の階層を、処理５３で頂点などの特徴点を、処理
５４で法線を逆量子化し、座標変換する。
図２および図３に示した机の形状データの伸長処理を説
明する。まず、再帰的部品伸長の実行に先立ち、スクリ
ーン座標変換処理２０のパラメータが与えられる。そし
て、処理５１で、主軸変換処理２２ａと逆量子化座標変
換パラメータの量子化処理２３の合成されたパラメータ
をスクリーン座標へ逆量子化し、座標変換する。ここで
得られた逆量子化座標変換パラメータを用いて、処理５
５で下の階層を、処理５３で頂点などの特徴点を、処理
５４で法線を逆量子化し、座標変換する。
【００５０】以上のように、本実施例の第１の形状デー
タ圧縮方法は、複数の部品に分割された各部品ごとに、
形状データの各座標値の各々の分布を求め、量子化パラ
メータを決定し、形状データの各座標値を量子化するこ
とにより、各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行な
うことができるので、座標値を表現するために必要なビ
ット数を少なくすることが可能になる。
タ圧縮方法は、複数の部品に分割された各部品ごとに、
形状データの各座標値の各々の分布を求め、量子化パラ
メータを決定し、形状データの各座標値を量子化するこ
とにより、各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行な
うことができるので、座標値を表現するために必要なビ
ット数を少なくすることが可能になる。
【００５１】また、本実施例の第１の形状データ伸長方
法は、上記各部品ごとに逆量子化パラメータにしたがっ
て逆量子化し伸長することにより、各部品ごとに各座標
値の最適な逆量子化を行なうことができるので、座標値
を表現するために必要なビット数を少なくすることが可
能になる。
法は、上記各部品ごとに逆量子化パラメータにしたがっ
て逆量子化し伸長することにより、各部品ごとに各座標
値の最適な逆量子化を行なうことができるので、座標値
を表現するために必要なビット数を少なくすることが可
能になる。
【００５２】さらに、本実施例の第２の圧縮方法および
伸長方法は、部品形状座標変換パラメータに基づいて両
者を合成した逆量子化座標変換パラメータを用いること
により、逆量子化パラメータと座標変換パラメータを個
別に表現する必要がないので、形状データ量を削減する
ことができると同時に、伸長時に、逆量子化処理と座標
変換処理をまとめて行なえるので、演算量を削減でき
る。
伸長方法は、部品形状座標変換パラメータに基づいて両
者を合成した逆量子化座標変換パラメータを用いること
により、逆量子化パラメータと座標変換パラメータを個
別に表現する必要がないので、形状データ量を削減する
ことができると同時に、伸長時に、逆量子化処理と座標
変換処理をまとめて行なえるので、演算量を削減でき
る。
【００５３】本実施例の第３の圧縮方法および伸長方法
は、部品組み立ての階層構造に沿って再帰的に実行する
ことにより、形状データの各座標値の分布範囲を階層的
に狭めることができ、最適な量子化を行なうことが可能
になる。
は、部品組み立ての階層構造に沿って再帰的に実行する
ことにより、形状データの各座標値の分布範囲を階層的
に狭めることができ、最適な量子化を行なうことが可能
になる。
【００５４】本実施例の第４の圧縮方法および伸長方法
は、各部品形状データの各座標値を主軸変換し、主軸変
換パラメータに基づいて補正した部品形状座標変換パラ
メータを用いることにより、形状データの各座標値の分
布範囲を狭めることができ、最適な量子化を行なうこと
が可能になると同時に、伸長時に、逆量子化処理と主軸
逆変換処理と座標変換処理とをまとめて行なえるので、
演算量を削減可能になる。
は、各部品形状データの各座標値を主軸変換し、主軸変
換パラメータに基づいて補正した部品形状座標変換パラ
メータを用いることにより、形状データの各座標値の分
布範囲を狭めることができ、最適な量子化を行なうこと
が可能になると同時に、伸長時に、逆量子化処理と主軸
逆変換処理と座標変換処理とをまとめて行なえるので、
演算量を削減可能になる。
【００５５】本実施例の第５の圧縮方法および伸長方法
は、各部品形状データの各座標値を円筒座標系または球
座標系に変換し、前記変換パラメータに基づいて補正し
た部品形状座標変換パラメータを用いることにより、球
面もしくは円筒面上の点の座標値および単位長のベクト
ルの座標値の最適な量子化を行なうことが可能になると
同時に、伸長時に、逆量子化処理と座標系逆変換処理と
座標変換処理とをまとめて行なえるので、演算量を削減
可能になる。
は、各部品形状データの各座標値を円筒座標系または球
座標系に変換し、前記変換パラメータに基づいて補正し
た部品形状座標変換パラメータを用いることにより、球
面もしくは円筒面上の点の座標値および単位長のベクト
ルの座標値の最適な量子化を行なうことが可能になると
同時に、伸長時に、逆量子化処理と座標系逆変換処理と
座標変換処理とをまとめて行なえるので、演算量を削減
可能になる。
【００５６】本実施例の第６の圧縮方法および伸長方法
は、逆量子化座標変換パラメータの各座標値の一部また
は全部を、上の階層の部品形状データとして圧縮し伸長
することにより、各部品ごとに逆量子化座標変換パラメ
ータの各座標値の最適な量子化を行なうことができるの
で、座標値を表現するために必要なビット数を少なくす
ることが可能になる。
は、逆量子化座標変換パラメータの各座標値の一部また
は全部を、上の階層の部品形状データとして圧縮し伸長
することにより、各部品ごとに逆量子化座標変換パラメ
ータの各座標値の最適な量子化を行なうことができるの
で、座標値を表現するために必要なビット数を少なくす
ることが可能になる。
【００５７】本実施例の第７の圧縮方法は、部品化され
ていない形状データを入力し、入力した形状データの各
座標値の分布を求め、分布範囲を分割し、部品化した形
状データを得たのち、形状データ圧縮方法を実行するこ
とにより、部品化されていない形状データを部品化し、
各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行なうことがで
きるので、座標値を表現するために必要なビット数を少
なくすることが可能になる。
ていない形状データを入力し、入力した形状データの各
座標値の分布を求め、分布範囲を分割し、部品化した形
状データを得たのち、形状データ圧縮方法を実行するこ
とにより、部品化されていない形状データを部品化し、
各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行なうことがで
きるので、座標値を表現するために必要なビット数を少
なくすることが可能になる。
【００５８】なお、本実施例では形状データの特徴点と
して頂点について説明したが、特徴点として、線の端点
または線の中心点または面の頂点または面の中心点また
は曲面の制御点または楕円の中心点または楕円体の中心
点のいずれかを用いる場合にも、同一の方法で同じ効果
が得られる。
して頂点について説明したが、特徴点として、線の端点
または線の中心点または面の頂点または面の中心点また
は曲面の制御点または楕円の中心点または楕円体の中心
点のいずれかを用いる場合にも、同一の方法で同じ効果
が得られる。
【００５９】
【発明の効果】以上のように、本発明の第１の形状デー
タ圧縮方法は、複数の部品に分割された各部品ごとに、
形状データの各座標値の各々の分布を求め、量子化パラ
メータを決定し、形状データの各座標値を量子化するこ
とにより、各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行な
うことができるので、座標値を表現するために必要なビ
ット数を少なくすることが可能になる。
タ圧縮方法は、複数の部品に分割された各部品ごとに、
形状データの各座標値の各々の分布を求め、量子化パラ
メータを決定し、形状データの各座標値を量子化するこ
とにより、各部品ごとに各座標値の最適な量子化を行な
うことができるので、座標値を表現するために必要なビ
ット数を少なくすることが可能になる。
【００６０】また、上記第１の方法で圧縮された形状デ
ータを伸長する形状データ伸長方法は、上記各部品ごと
に逆量子化パラメータにしたがって逆量子化し伸長する
ことにより、各部品ごとに各座標値の最適な逆量子化を
行なうことができるので、座標値を表現するために必要
なビット数を少なくすることが可能になる。
ータを伸長する形状データ伸長方法は、上記各部品ごと
に逆量子化パラメータにしたがって逆量子化し伸長する
ことにより、各部品ごとに各座標値の最適な逆量子化を
行なうことができるので、座標値を表現するために必要
なビット数を少なくすることが可能になる。
【００６１】さらに、本発明の伸長方法は、第１の方法
の逆量子化パラメータの代わりに、部品形状座標変換パ
ラメータに基づいて両者を合成した逆量子化座標変換パ
ラメータを用いることにより、逆量子化パラメータと座
標変換パラメータを個別に表現する必要がないので、形
状データ量を削減することができると同時に、伸長時
に、逆量子化処理と座標変換処理をまとめて行なえるの
で、演算量を削減できる。
の逆量子化パラメータの代わりに、部品形状座標変換パ
ラメータに基づいて両者を合成した逆量子化座標変換パ
ラメータを用いることにより、逆量子化パラメータと座
標変換パラメータを個別に表現する必要がないので、形
状データ量を削減することができると同時に、伸長時
に、逆量子化処理と座標変換処理をまとめて行なえるの
で、演算量を削減できる。
【００６２】
【００６３】本発明の圧縮方法および伸長方法は、各部
品形状データの各座標値を主軸変換し、主軸変換パラメ
ータに基づいて補正した部品形状座標変換パラメータを
用いることにより、形状データの各座標値の分布範囲を
狭めることができ、最適な量子化を行なうことが可能に
なると同時に、伸長時に、逆量子化処理と主軸逆変換処
理と座標変換処理とをまとめて行なえるので、演算量を
削減可能になる。
品形状データの各座標値を主軸変換し、主軸変換パラメ
ータに基づいて補正した部品形状座標変換パラメータを
用いることにより、形状データの各座標値の分布範囲を
狭めることができ、最適な量子化を行なうことが可能に
なると同時に、伸長時に、逆量子化処理と主軸逆変換処
理と座標変換処理とをまとめて行なえるので、演算量を
削減可能になる。
【００６４】
【００６５】
【００６６】本発明の圧縮方法は、部品化されていない
形状データを入力し、入力した形状データの各座標値の
分布を求め、分布範囲を分割し、部品化した形状データ
を得たのち、第１の方法を実行することにより、部品化
されていない形状データを部品化し、各部品ごとに各座
標値の最適な量子化を行なうことができるので、座標値
を表現するために必要なビット数を少なくすることが可
能になる。
形状データを入力し、入力した形状データの各座標値の
分布を求め、分布範囲を分割し、部品化した形状データ
を得たのち、第１の方法を実行することにより、部品化
されていない形状データを部品化し、各部品ごとに各座
標値の最適な量子化を行なうことができるので、座標値
を表現するために必要なビット数を少なくすることが可
能になる。
【図１】本発明の実施例の画像生成システムのブロック
図
図
【図２】階層的に構成された部品形状例を示す図
【図３】階層的に構成された部品形状例の本実施例にお
ける圧縮形状データの構成図
ける圧縮形状データの構成図
【図４】本発明の実施例の形状データ圧縮方法の流れ図
【図５】本発明の実施例の形状データ伸長方法の流れ図
【図６】従来のデータ量削減のための曲面を多角形パッ
チで近似する方法を示す図
チで近似する方法を示す図
１ 形状データ入力部 ２ 形状データ処理部 ３ 形状データ表示部 ４ 形状データ記憶部 １０ 天板 １１〜１４ 足Ａ〜Ｄ １５ａ〜ｆ 頂点Ａ〜Ｆ １６ 座標原点 １７ａ〜ｃ 座標軸Ｘ〜Ｚ １８ｉ〜ｋ 法線Ｉ〜Ｋ ２１ａ 机 ２１ｂ 天板 ２１ｃ〜ｆ 足Ａ〜Ｄ ２６ａ〜ｈ 頂点Ａ〜Ｈ ２９ｉ〜ｎ 法線Ｉ〜Ｎ
Claims (4)
- 【請求項１】形状データ入力部、形状データ記憶部、形
状データ処理部からなる画像生成装置で使用される形状
データ処理部による形状データの圧縮方法であって、形
状データ入力部から入力された部品毎に分割された複数
の特徴点からなる部品形状データを形状データ記憶部に
記憶する第１の段階と、 前記形状データ記憶部に記憶された特徴点から、各部品
ごとの主軸変換パラメータ、量子化パラメータ、部品形
状座標変換パラメータと、複数の部品に共通する量子化
された座標値とを算出する第２の段階と、 前記各部品の主軸変換パラメータ、量子化パラメータ、
部品形状座標変換パラメータを各部品毎に、前記複数の
部品に共通する量子化された座標値を各部品で共有し
て、前記形状データ記憶部に記憶する第３の段階とを有
することを特徴とする形状データ圧縮方法。 - 【請求項２】部品形状データとして、面の法線ベクトル
を用いる請求項１記載の形状データ圧縮方法。 - 【請求項３】第１の段階に先立ち、部品化されていない
複数の特徴点からなる形状データを入力し、部品化した
形状データを得る請求項１記載の形状データ圧縮方法。 - 【請求項４】形状データ記憶部、形状データ処理部から
なる画像生成装置で使用される形状データ処理部による
形状データの伸長方法であって、請求項１記載の形状デ
ータ圧縮方法で圧縮された圧縮部品形状データと、前記
各圧縮部品形状データのスクリーン座標に対する逆量子
化座標変換パラメータを入力し前記形状データ記憶部に
記憶する第１の段階と、前記各部品ごとに前記逆量子化
座標変換パラメータに基づいて、前記形状データ記憶部
の前記各圧縮部品形状データの各座標値を逆量子化し座
標変換する第２の段階とを有する形状データ伸長方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5333859A JP2812168B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法 |
| US08/364,242 US5740281A (en) | 1993-12-27 | 1994-12-27 | Method of compressing and decoding shape-data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5333859A JP2812168B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07192146A JPH07192146A (ja) | 1995-07-28 |
| JP2812168B2 true JP2812168B2 (ja) | 1998-10-22 |
Family
ID=18270748
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5333859A Expired - Fee Related JP2812168B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 形状データ圧縮方法および形状データ伸長方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
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| JP (1) | JP2812168B2 (ja) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AUPQ131399A0 (en) * | 1999-06-30 | 1999-07-22 | Silverbrook Research Pty Ltd | A method and apparatus (NPAGE02) |
| JP3086396B2 (ja) * | 1995-03-10 | 2000-09-11 | シャープ株式会社 | 画像符号化装置及び画像復号装置 |
| US5842004A (en) * | 1995-08-04 | 1998-11-24 | Sun Microsystems, Inc. | Method and apparatus for decompression of compressed geometric three-dimensional graphics data |
| US6256041B1 (en) | 1995-08-04 | 2001-07-03 | Sun Microsystems, Inc. | Decompression of three-dimensional geometry data representing a regularly tiled surface portion of a graphical object |
| US6747644B1 (en) | 1995-08-04 | 2004-06-08 | Sun Microsystems, Inc. | Decompression of surface normals in three-dimensional graphics data |
| US6215500B1 (en) | 1995-08-04 | 2001-04-10 | Sun Microsystems, Inc. | Compression of three-dimensional geometry data representing a regularly tiled surface portion of a graphical object |
| US5793371A (en) * | 1995-08-04 | 1998-08-11 | Sun Microsystems, Inc. | Method and apparatus for geometric compression of three-dimensional graphics data |
| US6525722B1 (en) | 1995-08-04 | 2003-02-25 | Sun Microsystems, Inc. | Geometry compression for regular and irregular mesh structures |
| DE69734628T2 (de) * | 1996-07-29 | 2006-07-20 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma | Verfahren und Vorrichtung zur Komprimierung von Formdaten |
| US6021228A (en) * | 1997-10-14 | 2000-02-01 | Netscape Communications Corporation | Integer-only short-filter length signal analysis/synthesis method and apparatus |
| US6529635B1 (en) * | 1997-12-15 | 2003-03-04 | Intel Corporation | Shape-based image compression/decompression using pattern matching |
| GB2349493B (en) * | 1999-04-29 | 2002-10-30 | Mitsubishi Electric Inf Tech | Method of representing an object using shape |
| US6549935B1 (en) | 1999-05-25 | 2003-04-15 | Silverbrook Research Pty Ltd | Method of distributing documents having common components to a plurality of destinations |
| GB2359913B (en) * | 2000-02-29 | 2003-12-03 | Mitsubishi Electric Inf Tech | A method for efficient coding of shape descriptor parameters |
| JP3740024B2 (ja) * | 2001-03-23 | 2006-01-25 | 大日本印刷株式会社 | 画像管理システム、サーバ、ユーザコンピュータ及び記憶媒体 |
| US6961803B1 (en) * | 2001-08-08 | 2005-11-01 | Pasternak Solutions Llc | Sliced crossbar architecture with no inter-slice communication |
| US8669977B2 (en) | 2009-10-01 | 2014-03-11 | Intel Corporation | Hierarchical mesh quantization that facilitates efficient ray tracing |
| US20150379759A1 (en) * | 2014-06-30 | 2015-12-31 | Jagonal Pty Ltd | System and method for rendering buildings in three dimensions |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62135976A (ja) * | 1985-12-10 | 1987-06-18 | Nec Corp | 画像表示方式 |
| US5231676A (en) * | 1990-06-08 | 1993-07-27 | Xerox Corporation | Hierarchical operations on border attribute data for image regions |
| US5280547A (en) * | 1990-06-08 | 1994-01-18 | Xerox Corporation | Dense aggregative hierarhical techniques for data analysis |
| US5546477A (en) * | 1993-03-30 | 1996-08-13 | Klics, Inc. | Data compression and decompression |
| US5533148A (en) * | 1993-09-30 | 1996-07-02 | International Business Machines Corporation | Method for restructuring physical design images into hierarchical data models |
-
1993
- 1993-12-27 JP JP5333859A patent/JP2812168B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-12-27 US US08/364,242 patent/US5740281A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07192146A (ja) | 1995-07-28 |
| US5740281A (en) | 1998-04-14 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |