JP2003323637A - 画像データ圧縮処理方法および画像処理装置 - Google Patents
画像データ圧縮処理方法および画像処理装置Info
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- 239000000284 extract Substances 0.000 claims 1
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/001—Model-based coding, e.g. wire frame
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- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
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- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】医療や産業用のＣＴやＭＲＩで取得された三次
元データからデータ量を抑えて高速に正確な等値面デー
タを作成できるデータ圧縮手段を実現することである。 【解決手段】生成されている三角形の等値面データにつ
いて、任意に設定された削減率に応じて、削減しても精
度にあまり支障が生じないように元の三次元データで検
証しつつ、小さい三角形から順次選択して削減する。三
角形を削減した後、隣接する三角形も削除あるいは変形
させる。データ量の任意の削減に対応して常に最良の精
度で等値面データを生成することができる。このため、
三次元画像処理において、必要に応じて少ないデータ量
の等値面を用いながら、正確な画像を高速に作成し、処
理することができる。
元データからデータ量を抑えて高速に正確な等値面デー
タを作成できるデータ圧縮手段を実現することである。 【解決手段】生成されている三角形の等値面データにつ
いて、任意に設定された削減率に応じて、削減しても精
度にあまり支障が生じないように元の三次元データで検
証しつつ、小さい三角形から順次選択して削減する。三
角形を削減した後、隣接する三角形も削除あるいは変形
させる。データ量の任意の削減に対応して常に最良の精
度で等値面データを生成することができる。このため、
三次元画像処理において、必要に応じて少ないデータ量
の等値面を用いながら、正確な画像を高速に作成し、処
理することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，医療や産業用のＣ
ＴあるいはＭＲＩなどから得られる三次元データから、
データ量を抑えて正確な立体画像を表示する三角形ポリ
ゴン（等値面）データを得るための画像データ圧縮処理
方法および画像処理装置に関するものである。
ＴあるいはＭＲＩなどから得られる三次元データから、
データ量を抑えて正確な立体画像を表示する三角形ポリ
ゴン（等値面）データを得るための画像データ圧縮処理
方法および画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】医療分野において、Ｘ線ＣＴやＭＲＩ等
によって得られたボリュームデータからの立体画像再構
成の手法は、これまでにも数多くなされている。その中
で、等値面生成の技術は、三次元画像の世界では多く使
われ議論されてきた。等値面とは、３次元フィールドに
おいて同じ値を面で表現することであり、ボクセルデー
タで定義される三次元関数をＦ（ｘ，ｙ，ｚ）と定数Ｃ
により、式（１）を満たす集合を求めることである。
によって得られたボリュームデータからの立体画像再構
成の手法は、これまでにも数多くなされている。その中
で、等値面生成の技術は、三次元画像の世界では多く使
われ議論されてきた。等値面とは、３次元フィールドに
おいて同じ値を面で表現することであり、ボクセルデー
タで定義される三次元関数をＦ（ｘ，ｙ，ｚ）と定数Ｃ
により、式（１）を満たす集合を求めることである。
【０００３】
Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｃ （１）
このような等値面を用いることにより、解像度の高い三
次元画像が高速に取得出来るようになってきた。しか
し、等値面生成を行なうと、大量のポリゴンが発生し
て、ＣＰＵ処理に時間がかかりまた多量のメモリ資源が
消費されることから、対話的処理が困難になりやすい。
このため、画像データの圧縮技術に対する強い要望があ
る。
次元画像が高速に取得出来るようになってきた。しか
し、等値面生成を行なうと、大量のポリゴンが発生し
て、ＣＰＵ処理に時間がかかりまた多量のメモリ資源が
消費されることから、対話的処理が困難になりやすい。
このため、画像データの圧縮技術に対する強い要望があ
る。
【０００４】これまでに提案されてきたデータ圧縮手法
の中で、ＱＥＭ（ Quadric ErrorMetrics ）は、局所
的に平面に近い点を探すもので、高密度なオリジナルメ
ッシュと簡略後のメッシュとの誤差に関するエネルギー
最小問題を２次の評価関数を用いて高速に解くもので、
エッジ消去を繰り返すことにより三角形を削減していく
ものである。速度的には有効であるとされてきたが、Ｑ
ＥＭは等値面で生成されたデータを基に削減していく手
法であるために、元々ＱＥＭが保持している情報には限
界がある。そのため、限界がある中で等値面データを削
減することから、元の形状を損なうような削減をしてし
まう可能性があった。
の中で、ＱＥＭ（ Quadric ErrorMetrics ）は、局所
的に平面に近い点を探すもので、高密度なオリジナルメ
ッシュと簡略後のメッシュとの誤差に関するエネルギー
最小問題を２次の評価関数を用いて高速に解くもので、
エッジ消去を繰り返すことにより三角形を削減していく
ものである。速度的には有効であるとされてきたが、Ｑ
ＥＭは等値面で生成されたデータを基に削減していく手
法であるために、元々ＱＥＭが保持している情報には限
界がある。そのため、限界がある中で等値面データを削
減することから、元の形状を損なうような削減をしてし
まう可能性があった。
【０００５】
【発明が解決しょうとする課題】従来、ＣＴやＭＲＩで
計測した三次元画像データ（ベースデータ）から立体画
像を形成する場合には、データの一部を削減して、メモ
リ使用量を軽減するとともに時間の短縮を図ることが行
なわれているが、これまでのデータ圧縮手法では、現実
的な処理時間で画像化しようとすると、元画像の劣化が
ある程度大きくなるのを受容せざるを得ないという問題
があった。
計測した三次元画像データ（ベースデータ）から立体画
像を形成する場合には、データの一部を削減して、メモ
リ使用量を軽減するとともに時間の短縮を図ることが行
なわれているが、これまでのデータ圧縮手法では、現実
的な処理時間で画像化しようとすると、元画像の劣化が
ある程度大きくなるのを受容せざるを得ないという問題
があった。
【０００６】またＱＥＭでは、各エッジを順次削減しな
がら三角形を削減するが、非常に小さい三角形を大量に
含む等値面データの場合は、処理時間が長くなるという
問題があった。
がら三角形を削減するが、非常に小さい三角形を大量に
含む等値面データの場合は、処理時間が長くなるという
問題があった。
【０００７】本発明の課題は、医療や産業用のＣＴやＭ
ＲＩで取得された三次元データからデータ量を抑えて高
速に正確な等値面データを作成できるデータ圧縮手段を
実現することにある。
ＲＩで取得された三次元データからデータ量を抑えて高
速に正確な等値面データを作成できるデータ圧縮手段を
実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】小さい三角形を大量に含
む等値面データの場合は、従来手法のＱＥＭのようにエ
ッジ単位で削減するよりも、三角形単位で削減した方が
効率的である。本発明では、三角形を小さい方から順次
選択して削減処理を行ない、等値面が効率的に削減され
るようにした。また、削減処理により生じる画像劣化を
一定の範囲にとどめるため、誤差の評価を等値面生成に
用いたベースデータ上で行なうようにした。従来の手法
では、生成された等値面データを元にして削減していた
が、本発明では、等値面を削減する際に、等値面生成時
のベースデータを参照して誤差を評価し、削減後の定数
値を求めることにより、形状の変化を極力抑えながら削
減していくことを可能にする。ベースデータとは、等値
面を生成する際に必ず必要となる基のデータ（３次元画
像、構造格子、非構造格子）である。
む等値面データの場合は、従来手法のＱＥＭのようにエ
ッジ単位で削減するよりも、三角形単位で削減した方が
効率的である。本発明では、三角形を小さい方から順次
選択して削減処理を行ない、等値面が効率的に削減され
るようにした。また、削減処理により生じる画像劣化を
一定の範囲にとどめるため、誤差の評価を等値面生成に
用いたベースデータ上で行なうようにした。従来の手法
では、生成された等値面データを元にして削減していた
が、本発明では、等値面を削減する際に、等値面生成時
のベースデータを参照して誤差を評価し、削減後の定数
値を求めることにより、形状の変化を極力抑えながら削
減していくことを可能にする。ベースデータとは、等値
面を生成する際に必ず必要となる基のデータ（３次元画
像、構造格子、非構造格子）である。
【０００９】等値面削減処理では、データの中心値から
一定の幅を許容誤差範囲として設定するとともに、小さ
い方から順次選択した削除候補の三角形について代表点
を求め、その代表点で誤差を評価し、三角形の削除可否
判定を行なうようにして効率化を図っている。削減処理
では、初期値として、等値面を生成して出来た三角形数
に応じて全体の目標削減割合を与え、三角形を小さい
方、たとえば面積の小さい方あるいは形の細長い方から
順次選択して削減の可否を判定し、目標削減割合に達す
るまで、削減処理を繰り返す。三角形は、点あるいは線
にして削除し、削除した三角形に隣接していた三角形
も、それに応じて削除あるいは変形する。図１により、
本発明による等値面削除処理の原理を具体的に説明す
る。
一定の幅を許容誤差範囲として設定するとともに、小さ
い方から順次選択した削除候補の三角形について代表点
を求め、その代表点で誤差を評価し、三角形の削除可否
判定を行なうようにして効率化を図っている。削減処理
では、初期値として、等値面を生成して出来た三角形数
に応じて全体の目標削減割合を与え、三角形を小さい
方、たとえば面積の小さい方あるいは形の細長い方から
順次選択して削減の可否を判定し、目標削減割合に達す
るまで、削減処理を繰り返す。三角形は、点あるいは線
にして削除し、削除した三角形に隣接していた三角形
も、それに応じて削除あるいは変形する。図１により、
本発明による等値面削除処理の原理を具体的に説明す
る。
【００１０】図１の（ａ）は、面積の小さい三角形を点
にして削減していく手法である。図中の１は、図示され
ている等値面（ポリゴン）の中で面積がもっとも小さい
三角形であり、最初に削除候補として選択される。また
２は、三角形１の代表点であり、たとえば重心点が用い
られる。この代表点２の座標をベースデータの対応座標
に変換して削減時に生じる誤差を評価する。削減可能で
ある場合には、三角形１を削減して、代表点２に点化す
るとともに、三角形１の三つの辺にそれぞれ辺で隣接し
ていた他の三つの三角形も同時に削除する。また三角形
１の三つの頂点に頂点で接していた他の三角形は、三角
形１の代表点２へ拡張するように変形する。最大で４つ
の三角形を一度に削減することになるため、残った三角
形の形状は大きく変化する可能性があり、三角形削減と
同時に隣接三角形の情報を更新する。
にして削減していく手法である。図中の１は、図示され
ている等値面（ポリゴン）の中で面積がもっとも小さい
三角形であり、最初に削除候補として選択される。また
２は、三角形１の代表点であり、たとえば重心点が用い
られる。この代表点２の座標をベースデータの対応座標
に変換して削減時に生じる誤差を評価する。削減可能で
ある場合には、三角形１を削減して、代表点２に点化す
るとともに、三角形１の三つの辺にそれぞれ辺で隣接し
ていた他の三つの三角形も同時に削除する。また三角形
１の三つの頂点に頂点で接していた他の三角形は、三角
形１の代表点２へ拡張するように変形する。最大で４つ
の三角形を一度に削減することになるため、残った三角
形の形状は大きく変化する可能性があり、三角形削減と
同時に隣接三角形の情報を更新する。
【００１１】図１の（ｂ）は、形の細長い三角形を辺に
して削減していく手法である。図中の３，４は、形の細
長い三角形の例である。細長い三角形は、三角形の辺の
長さがもっとも短いものと、次に短い辺の長さとの差で
選択され、この差が大きい順に三角形の削減処理を行な
う。三角形３に注目すると、削減される三角形３は、も
っとも短い辺の長さを零にすることで線になる。このた
め、削減される三角形３のもっとも短い辺に辺で隣接す
る他の三角形４も同時に削除され、三角形は一度に最大
２つ削減されることとなる。初期値の与え方、連続的な
削減処理に関しては、（ａ）の面積の小さい三角形の場
合と同様である。
して削減していく手法である。図中の３，４は、形の細
長い三角形の例である。細長い三角形は、三角形の辺の
長さがもっとも短いものと、次に短い辺の長さとの差で
選択され、この差が大きい順に三角形の削減処理を行な
う。三角形３に注目すると、削減される三角形３は、も
っとも短い辺の長さを零にすることで線になる。このた
め、削減される三角形３のもっとも短い辺に辺で隣接す
る他の三角形４も同時に削除され、三角形は一度に最大
２つ削減されることとなる。初期値の与え方、連続的な
削減処理に関しては、（ａ）の面積の小さい三角形の場
合と同様である。
【００１２】本発明による画像データ圧縮処理方法およ
び画像処理装置は、以下のように構成できる。 （１） 三次元データに基づいて生成した三角形の等値
面を削減する画像データ圧縮処理方法において、生成さ
れた等値面について、三角形を小さい方から順次取り出
して、その三角形を削減した場合に生じる誤差が許容し
うるものかどうかを該三角形の代表点を用いて判定し、
誤差が許容できる場合に該三角形を削除および隣接する
関連三角形を削除あるいは変化させる処理を行ない、ま
た誤差が許容できない場合には該三角形を削除せずに、
次の順番の三角形を取り出して同様な処理を繰り返すこ
とを特徴とする画像データ圧縮処理方法の構成。 （２） 三角形を取り出す順序は、面積が小さい方ある
いは形が細長い方から行なうことを特徴とする前項
（１）に記載の画像データ圧縮処理方法の構成。 （３） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
等値面の生成に用いたベースデータ上で行なうことを特
徴とする前項（１）または（２）に記載の画像データ圧
縮処理方法の構成。 （４） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
該三角形の代表点として重心点を用い、ベースデータか
ら、該三角形の重心点の座標を含む立方格子体を取り出
してその中心位置を補間し、得られた座標が許容誤差内
に入るかどうかにより判定することを特徴とする前項
（３）に記載の画像データ圧縮処理方法の構成。 （５） 予め等値面の目標削減率を設定しておき、目標
削減率に達するまで三角形の削減処理を繰り返すことを
特徴とする前項（１）ないし（４）の何れかに記載の画
像データ圧縮処理方法の構成。 （６） 三次元データに基づいて三角形の等値面を生成
する機能をもつ三次元画像処理装置において、生成され
た等値面について、三角形を小さい方から順次取り出し
て、その三角形を削減した場合に生じる誤差が許容しう
るものかどうかを該三角形の代表点を用いて判定し、誤
差が許容できる場合に該三角形を削除および隣接する関
連三角形を削除あるいは変化させる処理を行ない、また
誤差が許容できない場合には該三角形を削除せずに、次
の順番の三角形を取り出して同様な処理を繰り返す等値
面削減処理部を備えていることを特徴とする三次元画像
処理装置の構成。 （７） 三角形を取り出す順序は、面積が小さい方ある
いは形が細長い方から行なうことを特徴とする前項
（６）に記載の三次元画像処理装置の構成。 （８） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
等値面の生成に用いたベースデータ上で行なうことを特
徴とする前項（６）または（７）に記載の三次元画像処
理装置の構成。 （９） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
該三角形の代表点として重心点を用い、ベースデータか
ら、該三角形の重心点の座標を含む立方格子体を取り出
してその中心位置を補間し、得られた座標が許容誤差内
に入るかどうかにより判定することを特徴とする前項
（８）に記載の三次元画像処理装置の構成。 （１０） 予め等値面の目標削減率を設定しておき、目
標削減率に達するまで三角形の削減処理を繰り返すこと
を特徴とする請求項６ないし請求項９の何れかに記載の
三次元画像処理装置の構成。
び画像処理装置は、以下のように構成できる。 （１） 三次元データに基づいて生成した三角形の等値
面を削減する画像データ圧縮処理方法において、生成さ
れた等値面について、三角形を小さい方から順次取り出
して、その三角形を削減した場合に生じる誤差が許容し
うるものかどうかを該三角形の代表点を用いて判定し、
誤差が許容できる場合に該三角形を削除および隣接する
関連三角形を削除あるいは変化させる処理を行ない、ま
た誤差が許容できない場合には該三角形を削除せずに、
次の順番の三角形を取り出して同様な処理を繰り返すこ
とを特徴とする画像データ圧縮処理方法の構成。 （２） 三角形を取り出す順序は、面積が小さい方ある
いは形が細長い方から行なうことを特徴とする前項
（１）に記載の画像データ圧縮処理方法の構成。 （３） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
等値面の生成に用いたベースデータ上で行なうことを特
徴とする前項（１）または（２）に記載の画像データ圧
縮処理方法の構成。 （４） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
該三角形の代表点として重心点を用い、ベースデータか
ら、該三角形の重心点の座標を含む立方格子体を取り出
してその中心位置を補間し、得られた座標が許容誤差内
に入るかどうかにより判定することを特徴とする前項
（３）に記載の画像データ圧縮処理方法の構成。 （５） 予め等値面の目標削減率を設定しておき、目標
削減率に達するまで三角形の削減処理を繰り返すことを
特徴とする前項（１）ないし（４）の何れかに記載の画
像データ圧縮処理方法の構成。 （６） 三次元データに基づいて三角形の等値面を生成
する機能をもつ三次元画像処理装置において、生成され
た等値面について、三角形を小さい方から順次取り出し
て、その三角形を削減した場合に生じる誤差が許容しう
るものかどうかを該三角形の代表点を用いて判定し、誤
差が許容できる場合に該三角形を削除および隣接する関
連三角形を削除あるいは変化させる処理を行ない、また
誤差が許容できない場合には該三角形を削除せずに、次
の順番の三角形を取り出して同様な処理を繰り返す等値
面削減処理部を備えていることを特徴とする三次元画像
処理装置の構成。 （７） 三角形を取り出す順序は、面積が小さい方ある
いは形が細長い方から行なうことを特徴とする前項
（６）に記載の三次元画像処理装置の構成。 （８） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
等値面の生成に用いたベースデータ上で行なうことを特
徴とする前項（６）または（７）に記載の三次元画像処
理装置の構成。 （９） 三角形を削減した場合に生じる誤差の判定は、
該三角形の代表点として重心点を用い、ベースデータか
ら、該三角形の重心点の座標を含む立方格子体を取り出
してその中心位置を補間し、得られた座標が許容誤差内
に入るかどうかにより判定することを特徴とする前項
（８）に記載の三次元画像処理装置の構成。 （１０） 予め等値面の目標削減率を設定しておき、目
標削減率に達するまで三角形の削減処理を繰り返すこと
を特徴とする請求項６ないし請求項９の何れかに記載の
三次元画像処理装置の構成。
【００１３】
【作用】本発明の等値面削減処理は、ベースデータを基
本にして行なわれる。等値面の生成処理では、ベースデ
ータを基に等値面（３角形ポリゴン）が生成される。等
値面を削減する際にもこのベースデータを使用すれば、
正確な情報を得ることが可能となり、従来技術に見られ
る画像劣化の原因の誤差を無くすことが出来る。誤差が
無くなることにより、削減可能な部分とそれ以外の部分
とを明確に分けることが可能になる。その結果、削減し
たにもかかわらず高品質な形状を保持した等値面データ
が得られる。
本にして行なわれる。等値面の生成処理では、ベースデ
ータを基に等値面（３角形ポリゴン）が生成される。等
値面を削減する際にもこのベースデータを使用すれば、
正確な情報を得ることが可能となり、従来技術に見られ
る画像劣化の原因の誤差を無くすことが出来る。誤差が
無くなることにより、削減可能な部分とそれ以外の部分
とを明確に分けることが可能になる。その結果、削減し
たにもかかわらず高品質な形状を保持した等値面データ
が得られる。
【００１４】
【発明の実施の形態】次に図２ないし図６を用いて、本
発明の好適な実施の形態について説明する。
発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１５】図２は、本発明による画像処理装置の実施
例構成を示す。図中、１０はＣＴやＭＲＩなどから取得
されたボクセルデータ形式の原三次元画像データ、１１
は画像処理装置、１２は原三次元画像データに基づいて
等値面を生成する等値面生成部、１３は生成された等値
面データ、１４は本発明により等値面削減処理を行なう
等値面削減処理部、１５は削減結果の等値面データ、１
６は等値面削減処理で用いられる構造格子データおよび
非構造格子データと三次元画像データを含むベースデー
タである。
例構成を示す。図中、１０はＣＴやＭＲＩなどから取得
されたボクセルデータ形式の原三次元画像データ、１１
は画像処理装置、１２は原三次元画像データに基づいて
等値面を生成する等値面生成部、１３は生成された等値
面データ、１４は本発明により等値面削減処理を行なう
等値面削減処理部、１５は削減結果の等値面データ、１
６は等値面削減処理で用いられる構造格子データおよび
非構造格子データと三次元画像データを含むベースデー
タである。
【００１６】原三次元画像データ１０に基づいて任意の
立体画像表示を行なう場合、等値面生成部１２は、たと
えばMarching Cubesによりボクセルデータから立体の構
造格子および非構造格子を作成し、三角形の等値面生成
を行なう。生成された等値面データ１３は、多量の小さ
い三角形を含んでいる。等値面データ１３のデータ量を
削減する場合、等値面削減処理部１４が起動される。等
値面削減処理部１４は、等値面データ１３から削減候補
の小さい三角形を順次取り出す削減候補選択処理と、取
り出した削減候補三角形の削減により生じる誤差量をベ
ースデータ１６に基づいて評価する誤差判定処理と、誤
差量が許容可能かどうかを評価して三角形の削減可否を
判定する削減可否判定処理と、三角形の削減により生じ
た隣接三角形の変更を計算する変更等値面計算処理を行
ない、削減結果の等値面データ１５を出力する。
立体画像表示を行なう場合、等値面生成部１２は、たと
えばMarching Cubesによりボクセルデータから立体の構
造格子および非構造格子を作成し、三角形の等値面生成
を行なう。生成された等値面データ１３は、多量の小さ
い三角形を含んでいる。等値面データ１３のデータ量を
削減する場合、等値面削減処理部１４が起動される。等
値面削減処理部１４は、等値面データ１３から削減候補
の小さい三角形を順次取り出す削減候補選択処理と、取
り出した削減候補三角形の削減により生じる誤差量をベ
ースデータ１６に基づいて評価する誤差判定処理と、誤
差量が許容可能かどうかを評価して三角形の削減可否を
判定する削減可否判定処理と、三角形の削減により生じ
た隣接三角形の変更を計算する変更等値面計算処理を行
ない、削減結果の等値面データ１５を出力する。
【００１７】本発明の等値面削減処理については、さら
に図３の実施例フローを参照して詳述する。以下、フロ
ーのステップ（Ｓ１）〜（Ｓ８）にしたがって、処理内
容を順に説明する。なお、小さい三角形の例として、面
積の小さい三角形を用いる。 （Ｓ１）： 初期値として削減割合を設定する。等値面
生成で得られる三角形の数は画像により異なるため、削
減数ではなく削減割合を目標にして削減処理を行なうよ
うにする。 （Ｓ２）： 小さい三角形を見つける。小さい三角形と
しては、図１の（ａ），（ｂ）で述べたように、面積の
小さい方あるいは形の細長い方から順に選択する。 （Ｓ３）： 選択した三角形について、等値面データか
ら誤差を判定するための代表点の座標値を求める。代表
点は、たとえば三角形の重心点とする。 （Ｓ４）： 図４に示すように、等値面データで求めた
三角形の代表点（◎）の座標値を含む立方格子体を、ベ
ースデータの構造格子から探し出す。 （Ｓ５）： ベースデータから取り出した立方格子体に
より座標値を線形補間する。ベースデータは整数座標値
（立方格子体の格子点座標）しか値を持っていないた
め、計算した代表点（◎）の座標値が整数座標値でない
ときには、図４のように立方格子体上で線形補間により
求める。 （Ｓ６）： 三角形の削減可否を判定する。図４におい
て、Ｃは等値面をとった時の座標値であり、ｅは削減可
能幅である。代表点（◎）の座標値が、削減可能幅内に
入るかどうかを比較する。座標値Ｃが、削減可能幅から
外れるときは、その三角形の削減をやめて（Ｓ２）へ戻
り、つぎの小さい三角形を探し出して、同様に削減処理
を繰り返す。 （Ｓ７）： 代表点（◎）の座標値が、削減可能幅内に
入ったときは、その三角形を削減して点にする。同時
に、隣接する三角形の削除、変形を行ない、関連する各
三角形の定数を再計算する。 （Ｓ８）： 三角形を削減した結果として、目標の削減
割合が達成されたかどうかを判定する。目標の削減割合
が達成された場合は削減処理を終了し、まだ達成されな
いばあいは、（Ｓ２）へ戻り、つぎの小さい三角形を探
し出して、同様に削減処理を繰り返す。
に図３の実施例フローを参照して詳述する。以下、フロ
ーのステップ（Ｓ１）〜（Ｓ８）にしたがって、処理内
容を順に説明する。なお、小さい三角形の例として、面
積の小さい三角形を用いる。 （Ｓ１）： 初期値として削減割合を設定する。等値面
生成で得られる三角形の数は画像により異なるため、削
減数ではなく削減割合を目標にして削減処理を行なうよ
うにする。 （Ｓ２）： 小さい三角形を見つける。小さい三角形と
しては、図１の（ａ），（ｂ）で述べたように、面積の
小さい方あるいは形の細長い方から順に選択する。 （Ｓ３）： 選択した三角形について、等値面データか
ら誤差を判定するための代表点の座標値を求める。代表
点は、たとえば三角形の重心点とする。 （Ｓ４）： 図４に示すように、等値面データで求めた
三角形の代表点（◎）の座標値を含む立方格子体を、ベ
ースデータの構造格子から探し出す。 （Ｓ５）： ベースデータから取り出した立方格子体に
より座標値を線形補間する。ベースデータは整数座標値
（立方格子体の格子点座標）しか値を持っていないた
め、計算した代表点（◎）の座標値が整数座標値でない
ときには、図４のように立方格子体上で線形補間により
求める。 （Ｓ６）： 三角形の削減可否を判定する。図４におい
て、Ｃは等値面をとった時の座標値であり、ｅは削減可
能幅である。代表点（◎）の座標値が、削減可能幅内に
入るかどうかを比較する。座標値Ｃが、削減可能幅から
外れるときは、その三角形の削減をやめて（Ｓ２）へ戻
り、つぎの小さい三角形を探し出して、同様に削減処理
を繰り返す。 （Ｓ７）： 代表点（◎）の座標値が、削減可能幅内に
入ったときは、その三角形を削減して点にする。同時
に、隣接する三角形の削除、変形を行ない、関連する各
三角形の定数を再計算する。 （Ｓ８）： 三角形を削減した結果として、目標の削減
割合が達成されたかどうかを判定する。目標の削減割合
が達成された場合は削減処理を終了し、まだ達成されな
いばあいは、（Ｓ２）へ戻り、つぎの小さい三角形を探
し出して、同様に削減処理を繰り返す。
【００１８】図５は、具体例を用いて削減するかどうか
の判定の様子を示したものである。case１では、×印が
ついた点を削減する。case２では、その後に出来る形状
で◎の点を、ベースデータを用いて判定する。この場
合、判定点は削減可能幅内に含まれており、形状の変化
はあまりないとみなして、小さい×印が付いている点は
削減されることになる。case３では、小さい×印が削減
された時の形状の変化を、同様に◎の点で判定してい
る。この場合削減可能幅の外にあり、×印の点を削減す
ることによって起こる形状の変化が大きいとみなし、×
印の点は削減しないことになる。
の判定の様子を示したものである。case１では、×印が
ついた点を削減する。case２では、その後に出来る形状
で◎の点を、ベースデータを用いて判定する。この場
合、判定点は削減可能幅内に含まれており、形状の変化
はあまりないとみなして、小さい×印が付いている点は
削減されることになる。case３では、小さい×印が削減
された時の形状の変化を、同様に◎の点で判定してい
る。この場合削減可能幅の外にあり、×印の点を削減す
ることによって起こる形状の変化が大きいとみなし、×
印の点は削減しないことになる。
【００１９】図６は、上記（Ｓ７）で三角形の削減が行
なわれたとき、削減、変更が必要な三角形の範囲を示
す。図の左側のポリゴンの中央の三角形が、削減される
三角形であり、その各辺に隣接しているドットパターン
の三つの三角形は、付随して削減される三角形である。
図６の右側のポリゴン中のドットパターンを付された八
つの三角形は、三角形の削減の結果、定数値を再計算す
る必要のある三角形である。
なわれたとき、削減、変更が必要な三角形の範囲を示
す。図の左側のポリゴンの中央の三角形が、削減される
三角形であり、その各辺に隣接しているドットパターン
の三つの三角形は、付随して削減される三角形である。
図６の右側のポリゴン中のドットパターンを付された八
つの三角形は、三角形の削減の結果、定数値を再計算す
る必要のある三角形である。
【００２０】図６に示すように、小さい三角形が削減さ
れることにより、周りの三角形の位置や形状が変わって
くる。それらの変形した三角形の重心の定数値は、等値
面で生成したときの定数値とは異なっている。この定数
値が大きく外れているときは、小さな三角形でも削除に
よって形状が大きく変化するので、これを繰り返してい
くと、元の形状データとはかけ離れたものになってしま
う。逆に、定数値が等値面を生成たときの定数値とほと
んど差がないときには、その三角形を削減しても形状の
変化は最小限に抑えられる。この三角形の重心の定数値
を求めるときに、ベースデータを使用する。ベースデー
タには、等値面を生成するために必要な定数値が入って
いる。しかし、このベースデータは整数座標値しか値を
持っていないため、計算した座標値が整数座標値でない
ときには、線形補間により求める必要がある。具体的に
は、格子空間として計算するため、その点を含む８点の
定数値を使用しまた８点からのｋｙ利の比を用いること
により、正確な定数値を求める。線形補間により求めた
値が、等値面をとった時の定数値と比較して削減可能幅
内であれば、重心をとった三角形を点にする。逆に削減
可能幅外の場合は、形状が大きく変化してしまう可能性
があるため、三角形を点にする処理をせずに次の小さい
三角形を探し出す処理へと進む。また、さらに精度を上
げるため、三角形の線分長を基準として決め、線分長が
長くなってきた場合には比較する点を増やしていく。削
除可能幅は、式（２）により求める。式（２）のｅは削
減可能幅、Ｃｍａｘ、Ｃｍｉｎはそれぞれ定数Ｃの最大
値、最小値である。ｘは割合であり、５％の削減可能幅
にしたいときはｘ＝０．０５を代入する。
れることにより、周りの三角形の位置や形状が変わって
くる。それらの変形した三角形の重心の定数値は、等値
面で生成したときの定数値とは異なっている。この定数
値が大きく外れているときは、小さな三角形でも削除に
よって形状が大きく変化するので、これを繰り返してい
くと、元の形状データとはかけ離れたものになってしま
う。逆に、定数値が等値面を生成たときの定数値とほと
んど差がないときには、その三角形を削減しても形状の
変化は最小限に抑えられる。この三角形の重心の定数値
を求めるときに、ベースデータを使用する。ベースデー
タには、等値面を生成するために必要な定数値が入って
いる。しかし、このベースデータは整数座標値しか値を
持っていないため、計算した座標値が整数座標値でない
ときには、線形補間により求める必要がある。具体的に
は、格子空間として計算するため、その点を含む８点の
定数値を使用しまた８点からのｋｙ利の比を用いること
により、正確な定数値を求める。線形補間により求めた
値が、等値面をとった時の定数値と比較して削減可能幅
内であれば、重心をとった三角形を点にする。逆に削減
可能幅外の場合は、形状が大きく変化してしまう可能性
があるため、三角形を点にする処理をせずに次の小さい
三角形を探し出す処理へと進む。また、さらに精度を上
げるため、三角形の線分長を基準として決め、線分長が
長くなってきた場合には比較する点を増やしていく。削
除可能幅は、式（２）により求める。式（２）のｅは削
減可能幅、Ｃｍａｘ、Ｃｍｉｎはそれぞれ定数Ｃの最大
値、最小値である。ｘは割合であり、５％の削減可能幅
にしたいときはｘ＝０．０５を代入する。
【００２１】
ｅ＝（（Ｃｍａｘ）−（Ｃｍｉｎ））＊ｘ （２）
図７は、削減可能幅を変化させたときのポリゴン削減率
の変化を示している。データは、Ｆｅｍ１２８．ｖｄｆ
という人間の大腿骨のデータを使用した。削減可能幅の
違いによるポリゴン削減率の変化を示している。凡例部
分の等値面数は、削減処理を行っていない標準状態での
等値面数を示している。またＣの１９９６とは、このデ
ータでのＣの中心値である。
の変化を示している。データは、Ｆｅｍ１２８．ｖｄｆ
という人間の大腿骨のデータを使用した。削減可能幅の
違いによるポリゴン削減率の変化を示している。凡例部
分の等値面数は、削減処理を行っていない標準状態での
等値面数を示している。またＣの１９９６とは、このデ
ータでのＣの中心値である。
【００２２】削減可能幅が小さければ、それだけ削減さ
れる三角形は少なくなり、逆に削減可能幅を大きくすれ
ばするだけ、削減率も比例して大きくなっていくことが
わかる、データにより削減可能幅を見極めていくことが
必要である。
れる三角形は少なくなり、逆に削減可能幅を大きくすれ
ばするだけ、削減率も比例して大きくなっていくことが
わかる、データにより削減可能幅を見極めていくことが
必要である。
【００２３】図８〜図１０は、人間の大腿骨のデータを
用いて行なった等値面削減実験の結果の画像例である。
図８はＣ＝５００のもの、図９および図１０はＣ＝３０
０のものである。
用いて行なった等値面削減実験の結果の画像例である。
図８はＣ＝５００のもの、図９および図１０はＣ＝３０
０のものである。
【００２４】図８（ａ）は、とし、削減処理を行わずに
等値面をとった標準時のものであり、等値面数は６９４
４８ある。図８（ｂ）は、ポリゴン削減率９０％を与え
て削減したもので、等値面数は、７６０５となる。図８
（c ）は、ポリゴン削減率を９０％とし、さらに削減可
能幅５％を与えた時のものであり、等値面数は、５２０
８５となる。図９（ａ）は、小さい三角形をランダムに
３０％削減したものである。図９（ｂ）は、削減可能幅
５％を与えて３０％削減したときのものであり、等値面
数は、４６９２６となる。図１０（ａ）は、標準時の画
像である。図１０（ｂ）は、小さい三角形をランダムに
３０％削減した画像である。図１０（ｃ）は、削減可能
幅５％を用いてランダムに３０％削減したものである。
削減可能幅を用いたものは、細かな筋に関しても無くす
ことなく削減できていることがわかる。
等値面をとった標準時のものであり、等値面数は６９４
４８ある。図８（ｂ）は、ポリゴン削減率９０％を与え
て削減したもので、等値面数は、７６０５となる。図８
（c ）は、ポリゴン削減率を９０％とし、さらに削減可
能幅５％を与えた時のものであり、等値面数は、５２０
８５となる。図９（ａ）は、小さい三角形をランダムに
３０％削減したものである。図９（ｂ）は、削減可能幅
５％を与えて３０％削減したときのものであり、等値面
数は、４６９２６となる。図１０（ａ）は、標準時の画
像である。図１０（ｂ）は、小さい三角形をランダムに
３０％削減した画像である。図１０（ｃ）は、削減可能
幅５％を用いてランダムに３０％削減したものである。
削減可能幅を用いたものは、細かな筋に関しても無くす
ことなく削減できていることがわかる。
【００２５】
【発明の効果】本発明によれば、医療や産業用のＣＴや
ＭＲＩで取得された三次元データに基づく三角形の等値
面データについて、任意に設定された削減率に応じて、
削減しても精度にあまり支障が生じないように元の三次
元データで検証しつつ、小さい三角形を選択して削減す
るため、データ量の任意の削減に対応して常に最良の精
度で等値面データを生成することができる。このため、
三次元画像処理において、必要に応じて少ないデータ量
の等値面を用いながら、正確な画像を高速に作成し、処
理することができる。
ＭＲＩで取得された三次元データに基づく三角形の等値
面データについて、任意に設定された削減率に応じて、
削減しても精度にあまり支障が生じないように元の三次
元データで検証しつつ、小さい三角形を選択して削減す
るため、データ量の任意の削減に対応して常に最良の精
度で等値面データを生成することができる。このため、
三次元画像処理において、必要に応じて少ないデータ量
の等値面を用いながら、正確な画像を高速に作成し、処
理することができる。
【図１】本発明による等値面削減処理の原理説明図であ
る。
る。
【図２】本発明による画像処理装置の実施例構成図であ
る。
る。
【図３】本発明による等値面削減処理の実施例フロー図
である。
である。
【図４】等値面データで求めた三角形の代表点（◎）の
座標値を含む立方格子体の説明図である。
座標値を含む立方格子体の説明図である。
【図５】具体例を用いて削減するかどうかの判定の様子
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図６】三角形の削減が行なわれたとき、削減、変更が
必要な三角形の範囲を例示する説明図である。
必要な三角形の範囲を例示する説明図である。
【図７】削減可能幅を変化させたときのポリゴン削減率
の変化を示すグラフである。
の変化を示すグラフである。
【図８】人間の大腿骨のデータを用いて行なった等値面
削減実験の結果の画像例（その１）である。
削減実験の結果の画像例（その１）である。
【図９】人間の大腿骨のデータを用いて行なった等値面
削減実験の結果の画像例（その２）である。
削減実験の結果の画像例（その２）である。
【図１０】人間の大腿骨のデータを用いて行なった等値
面削減実験の結果の画像例（その３）である。
面削減実験の結果の画像例（その３）である。
１０：ＣＴやＭＲＩなどから取得された原三次元画像デ
ータ １１：画像処理装置 １２：原三次元画像データに基づいて等値面を生成する
等値面生成部 １３：生成された等値面データ １４：本発明により等値面削減処理を行なう等値面削減
処理部 １５：削減結果の等値面データ １６：等値面削減処理で用いられる構造格子データおよ
び非構造格子データと三次元画像データを含むベースデ
ータ
ータ １１：画像処理装置 １２：原三次元画像データに基づいて等値面を生成する
等値面生成部 １３：生成された等値面データ １４：本発明により等値面削減処理を行なう等値面削減
処理部 １５：削減結果の等値面データ １６：等値面削減処理で用いられる構造格子データおよ
び非構造格子データと三次元画像データを含むベースデ
ータ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０１Ｒ 33/32 Ｇ０１Ｎ 24/02 ５２０Ｙ
Claims (10)
- 【請求項１】 三次元データに基づいて生成した三角形
の等値面を削減する画像データ圧縮処理方法において、
生成された等値面について、三角形を小さい方から順次
取り出して、その三角形を削減した場合に生じる誤差が
許容しうるものかどうかを該三角形の代表点を用いて判
定し、誤差が許容できる場合に該三角形を削除および隣
接する関連三角形を削除あるいは変化させる処理を行な
い、また誤差が許容できない場合には該三角形を削除せ
ずに、次の順番の三角形を取り出して同様な処理を繰り
返すことを特徴とする画像データ圧縮処理方法。 - 【請求項２】 三角形を取り出す順序は、面積が小さい
方あるいは形が細長い方から行なうことを特徴とする請
求項１に記載の画像データ圧縮処理方法。 - 【請求項３】 三角形を削減した場合に生じる誤差の判
定は、等値面の生成に用いたベースデータ上で行なうこ
とを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像デ
ータ圧縮処理方法。 - 【請求項４】 三角形を削減した場合に生じる誤差の判
定は、該三角形の代表点として重心点を用い、ベースデ
ータから、該三角形の重心点の座標を含む立方格子体を
取り出してその中心位置を補間し、得られた座標が許容
誤差内に入るかどうかにより判定することを特徴とする
請求項３に記載の画像データ圧縮処理方法。 - 【請求項５】 予め等値面の目標削減率を設定してお
き、目標削減率に達するまで三角形の削減処理を繰り返
すことを特徴とする請求項１ないし請求項４の何れかに
記載の画像データ圧縮処理方法。 - 【請求項６】 三次元データに基づいて三角形の等値面
を生成する機能をもつ三次元画像処理装置において、生
成された等値面について、三角形を小さい方から順次取
り出して、その三角形を削減した場合に生じる誤差が許
容しうるものかどうかを該三角形の代表点を用いて判定
し、誤差が許容できる場合に該三角形を削除および隣接
する関連三角形を削除あるいは変化させる処理を行な
い、また誤差が許容できない場合には該三角形を削除せ
ずに、次の順番の三角形を取り出して同様な処理を繰り
返す等値面削減処理部を備えていることを特徴とする三
次元画像処理装置。 - 【請求項７】 三角形を取り出す順序は、面積が小さい
方あるいは形が細長い方から行なうことを特徴とする請
求項６に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項８】 三角形を削減した場合に生じる誤差の判
定は、等値面の生成に用いたベースデータ上で行なうこ
とを特徴とする請求項６または請求項７に記載の三次元
画像処理装置。 - 【請求項９】 三角形を削減した場合に生じる誤差の判
定は、該三角形の代表点として重心点を用い、ベースデ
ータから、該三角形の重心点の座標を含む立方格子体を
取り出してその中心位置を補間し、得られた座標が許容
誤差内に入るかどうかにより判定することを特徴とする
請求項８に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項１０】予め等値面の目標削減率を設定してお
き、目標削減率に達するまで三角形の削減処理を繰り返
すことを特徴とする請求項６ないし請求項９の何れかに
記載の三次元画像処理装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002128748A JP3967626B2 (ja) | 2002-04-30 | 2002-04-30 | 画像データ圧縮処理方法および画像処理装置 |
| US10/512,250 US20050219237A1 (en) | 2002-04-30 | 2003-04-28 | Image data compression method and image processing device |
| PCT/JP2003/005427 WO2003094117A1 (fr) | 2002-04-30 | 2003-04-28 | Procede de compression de donnees image et dispositif de traitement d'image |
| EP03725690A EP1510974A1 (en) | 2002-04-30 | 2003-04-28 | Image data compression method and image processing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002128748A JP3967626B2 (ja) | 2002-04-30 | 2002-04-30 | 画像データ圧縮処理方法および画像処理装置 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003323637A true JP2003323637A (ja) | 2003-11-14 |
| JP2003323637A5 JP2003323637A5 (ja) | 2005-05-26 |
| JP3967626B2 JP3967626B2 (ja) | 2007-08-29 |
Family
ID=29397278
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002128748A Expired - Fee Related JP3967626B2 (ja) | 2002-04-30 | 2002-04-30 | 画像データ圧縮処理方法および画像処理装置 |
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|---|---|
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| EP (1) | EP1510974A1 (ja) |
| JP (1) | JP3967626B2 (ja) |
| WO (1) | WO2003094117A1 (ja) |
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| JP2010117991A (ja) * | 2008-11-14 | 2010-05-27 | Chubu Electric Power Co Inc | 画像処理方法、そのプログラム及び画像処理装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| JP3199231B2 (ja) * | 1997-05-27 | 2001-08-13 | 日本アイ・ビー・エム株式会社 | ３次元形状モデルへの情報の埋め込み方法及びシステム |
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| EP1113400A3 (en) * | 1999-12-27 | 2011-08-03 | Minolta Co., Ltd. | Method and apparatus for reducing three-dimensional shape data |
-
2002
- 2002-04-30 JP JP2002128748A patent/JP3967626B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2003
- 2003-04-28 US US10/512,250 patent/US20050219237A1/en not_active Abandoned
- 2003-04-28 WO PCT/JP2003/005427 patent/WO2003094117A1/ja not_active Application Discontinuation
- 2003-04-28 EP EP03725690A patent/EP1510974A1/en not_active Withdrawn
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