JP2005135440A - 図形データ管理方法およびシステム、記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 格納された図形データについてその外接矩形の座標値をインデックスとして格納したインデックス格納手段を備え、図形データの検索要求に対し、当該検索要求で指定された検索範囲に属する図形を前記インデックスを参照して検索するた図形データ管理方法において、検索要求で指定された検索範囲内に、外接矩形の頂点が全く存在しない図形、1つの頂点のみが存在する図形、検索範囲外の2つの頂点を結ぶ線分が検索範囲と交差しない図形を、前記インデックスのみの参照によって検索範囲外の図形として決定するステップを備えることを特徴とする。
【選択図】 図17
Description
また、除算、排他的論理和演算などの演算処理によって対象図形の外接矩形の座標値を格納する際の最適なインデックス階層を求めるようにしたため、その最適なインデックス階層を高速に求めることができ、図形データの格納時間のさらなる短縮を図ることができる。
また、検索処理において、外接矩形と検索範囲の関係を分類し、外接矩形の検索範囲外の2つの頂点を結ぶ線分が検索範囲と交差しない図形については検索結果として採用しないようにしたため、外接矩形が検索範囲に接触するような図形が多く含まれるような場合であっても、図形検索インデックス内のみの検索だけで済み、図形データベースからの図形データの読出しを行わなくてもよいので、検索時間を短縮することができる。この結果、階層数が多い地図データなどを扱うシステムにおいて極めて有効なものとなる。
図1は、本発明を適用した図形データ管理システムの一実施形態を示すシステム構成図である。この実施形態のシステムは、図形の検索を行うユーザが使用するクライアントコンピュータとしての中央処理装置101、図形の検索および登録を行う図形管理サーバコンピュータ102とから構成されている。中央処理装置101には、ユーザが使用する座標入力装置103や検索結果を表示する表示装置104が付属している。また、図形管理サーバコンピュータ102は、図形検索装置105、図形登録装置106、地図データなどを構成する各種の図形を階層構造のインデックスで管理される格納領域に格納する図形データベース107、図形検索のための階層構造のインデックスを格納した図形検索インデックスファイル108、図形を登録する際に用いる図形入力装置109から構成されている。
なお、図形入力装置109は、1つの図形を構成する頂点や中心点の座標値、半径の値などを入力するポインティングデバイスあるいはデジタイザまたはキーボード、あるいはイメージスキャナなどで構成されるものである。また、クライアントコンピュータとしての中央処理装置101は、図形管理サーバコンピュータ102に直接接続する構成、あるいはLANやWANなどのネットワークを介して接続する構成にすることができる。
本実施形態において、矩形領域は、図2に示すように、最浅層(レベル0)の矩形領域を最深層に向って順次4分割され、それぞれの分割矩形領域毎に1つのインデックスが対応付けられる。ここで、分割矩形領域をメッシュ領域と定義するものとすると、図2の例では、レベル0の階層は1つのメッシュ領域、その下層であるレベル1の階層は4つのメッシュ領域、最深層のメッシュ領域は16個のメッシュ領域から構成され、それぞれのメッシュ領域毎に1つのインデックスが対応付けられる。これらのインデックスは、木構造に階層化され、4分木インデックスを構成している。
図2に例示するような図形201〜204を格納する場合、図形203と204は当該図形の大きさがレベル2のメッシュ領域に包含し得る大きさであるので、レベル2のメッシュ領域に対応するインデックスで管理される図形データ格納領域に格納する。この場合、図形203はレベル2の16個のメッシュ領域のうち当該図形203が存在する座標領域の1つのメッシュ領域に対応するインデックスで管理される図形データ格納領域に格納する。また、図形204も同様に、レベル2の16個のメッシュ領域のうち当該図形204が存在する座標領域の1つのメッシュ領域に対応するインデックスで管理される図形データ格納領域に格納する。また、図形202は、当該図形202の大きさがレベル1のメッシュ領域に包含し得る大きさであるので、レベル1の4つのメッシュ領域のうち、図形202が存在する座標領域の1つのメッシュ領域に対応するインデックスで管理される図形データ格納領域に格納する。また、図形201は、当該図形201の大きさがレベル0のメッシュ領域に包含し得る大きさであるので、レベル0のメッシュ領域に対応するインデックスで管理される図形データ格納領域に格納する。
図6において、まず、管理対象の図形の外接矩形を他のメッシュ領域に跨ぐことなく包含し得る最深層のメッシュ領域を探索する(ステップ601)。外接矩形が他のメッシュ領域に跨ぐとは、図7(a)に示すように、外接矩形701が複数のメッシュ領域702,703に跨いで存在する状態を指し、メッシュ跨りなしとは、図7(b)に示すように外接矩形701が1つのメッシュ領域704内に完全に包含される状態を指すものである。
図8の符号801で示す検索範囲が指定された場合でも同様に、レベル1のメッシュ領域m1(10)に対応する1つのインデックスのみを検索すればよく、他のインデックスは検索する必要がない。この他のインデックスを検索するのに必要な時間だけ検索時間が短縮され、高速検索が可能になる。
また、同図(c)の外接矩形903は検索範囲900の外部にあるので、この外接矩形903内の図形は検索範囲外のものであることを直ちに決定することができる。しかし、同図(b)の外接矩形902は一部が検索範囲の境界に跨って存在している。
すなわち、外接矩形が検索要求で指定された検索範囲内に完全に内包するか否かという処理を行い、次に検索範囲に跨る(または接触する)が外接矩形についてはその外接矩形内の図形の全ての頂点が検索範囲内に完全に内包されるかを調べる詳細チェック処理という2段構えの検索を常に行うようにしていた。
このため、検索範囲に跨る(または接触する)外接矩形が多い場合、対象となる図形を実際に読み出して判定することが多くなり、検索処理時間が長くなってしまうという問題があった。
すなわち、同図(a)の図形データの外接矩形1101は検索範囲1100に完全包含されているので、検索結果として採用する。同図(b)の図形データの外接矩形1102および1103は検索範囲1100に接触しているが、外接矩形1102の図形は検索範囲内に属し、一方の外接矩形1103の図形は1つの頂点が検索範囲外に突出している。
従って、実際に図形データを読み出して判定する詳細チェック要の図形として扱う。同様に、同図(c)の図形データの外接矩形1104および1105は検索範囲1100に接触しているが、外接矩形1104の図形は検索範囲内に属し、一方の外接矩形1105の図形は2つの頂点が検索範囲外に突出している。従って、実際に図形データを読み出して判定する詳細チェック要の図形として扱う。
また、同図(e)の図形データの外接矩形1107および1108は検索範囲1100に接触しているが、外接矩形1107の図形は検索範囲内に属し、一方の外接矩形1108の図形は1つの頂点が検索範囲外に突出している。
従って、実際に図形データを読み出して判定する詳細チェック要の図形として扱う。
また、同図(g)の図形データの外接矩形1110は検索範囲1100の外に属しているので、検索結果として採用しない。
このような分類に対応する検索論理を組み込んでおくことにより、図11(b),(c),(d)のような関係の場合のみ詳細チェックを行えばよいことになり、実際の図形データ読出し回数が少なくなり、その分だけ高速検索が可能になる。
まず、検索対象となる図形データが含まれる検索範囲の座標値の入力を受付ける(ステップ1201)。次に、入力された座標値の検索範囲内に外接矩形が完全包含される図形、外接矩形が検索範囲に接触する図形が格納されているかを図形検索インデックスファイル108を参照して探索する(ステップ1202)。すなわち、外接矩形が検索範囲内に完全包含される座標値を持つインデックス、および外接矩形が検索範囲に接触する座標値を持つインデックスが存在するか否かを4分木階層構造のインデックス400から探索し、存在する場合には、そのインデックスから該当する図形IDを取得する。次に、外接矩形が検索範囲内に完全包含される図形については、その図形IDによって対応する図形データを図形データベース107から検索して出力する。また、外接矩形が検索範囲に接触する図形については、その外接矩形と検索範囲との関係を調べる(ステップ1203)。
この結果、図11(d),(f),(g)に示すような関係であれば、検索範囲外のものとする(ステップ1204)。
しかし、図11(b),(c),(e)のような関係であれば、詳細チェック要とし、次に、詳細チェックを行うモードが設定されているかどうかを判定し(ステップ1205)、設定されている場合には、該当する図形データを図形IDによって図形データベース107から読出し、外接矩形の中の図形が検索範囲内に完全包含されているか否かをチェックし、完全包含されている図形データのみを検索結果として出力する(ステップ1206)。
しかし、詳細チェックを行うモードが設定されていない場合には、詳細チェックを行うことなく処理を終了する。なお、詳細チェックを行うモードについては、図形データの内容や検索時間を勘案し、必要に応じて設ける構成にすることができる。
ところで、本発明は、管理対象の図形の外接矩形を他のメッシュ領域に跨ぐことなく包含し得る最深層のメッシュ領域を探索し、当該メッシュ領域に対応するインデックスに対し管理対象の図形の外接矩形の座標値を識別情報を付加して格納することを1つの特徴とするものであるが、インデックスの探索の仕方が問題になる。
すなわち、例えば図2の図形203は当該図形を十分に包含する座標範囲を持つレベル1またはレベル0の階層にも格納可能であるが、レベル1またはレベル0の階層に格納した場合、検索範囲が広くなるために検索に要する処理時間が長くなってしまう。
これに対し、レベル2の階層に格納した場合、検索範囲が小さいので処理時間を短縮することができる。
したがって、図形を格納するに際しては、検索時間が最も短くなるように、対象となる図形を包含し得る最小領域のメッシュ領域、換言すれば、対象となる図形を包含し、かつ2つ以上のメッシュ領域に跨がらないような最深の階層(図2の図形203の場合、レベル2の階層)を探索し、その階層のインデックスに外接矩形の座標値を格納する必要がある。
(1)4分木の根から、順に1階層ずつ調査層を深めながら最適な階層を検索する。
(2)4分木の葉(最深部)から、順に1階層ずつ調査層を浅くしながら、最適な階層を検索する。
方法(1)を図示すると、図13のように表すことができ、(a)→(b)→(c)の順で検索を行う。
レベル0において「メッシュ跨りなし」であった場合、次の層であるレベル1の階層で同様の処理を行う。
図13の例ではレベル1の階層においても「メッシュ跨り」がないので、次のレベル2の階層での判定に進み、同様の処理を行う。図13の例では、「メッシュ跨り」があることが判明するので、このレベル2の階層が「メッシュを跨る最浅層」であるとわかる。よって、この層より1段浅いレベル1の階層が目的の「メッシュを跨らない最深層」となり、このレベル1の階層に格納する。
方法(2)を図示すると、図14のように表すことができる。方法(1)と同様に(a)→(b)の順で検索を行う。
まず、4分木の最深層から検索を行う。図14の例では最深層はレベル2である。
外接矩形1401はレベル2では「メッシュ跨り」があることが判明するので、1段浅い層であるレベル1の階層での判定に進み、同様の処理を行う。図14の例では、「メッシュ跨り」がないので、このレベル1の階層が目的の「メッシュを跨らない最深層」となる。
しかしながら、この(2)の方法でも、層の総数nに比例する回数の探索処理を行わなければ、最適な階層を決定することができず、探索時間が長くなってしまうという問題がある。
以下、この処理について詳細に説明する。本発明においては、管理対象となる図形を登録する際、当該図形の外接矩形の座標値(詳しくは、対角の座標値)を格納するインデックスを4分木階層インデックスとして求める。この4分木階層インデックスは、x軸の2分木階層インデックスとy軸の2分木階層インデックスで構成されるものであるが、説明を簡単にするために、x軸の2分木階層インデックスを代表して説明する。
図15に示すように、インデックス領域の幅(すなわち、レベル0の階層における矩形領域の幅)をxlen,最深階層までの深さをdepthとした場合に、最深階層の任意の座標点xが最深階層までどのような2分木を通るかを考える。なお、図15において、インデックス領域の幅xlen、インデックスの最深部の1つの矩形領域の幅dxは、次のように表すことができる。
(数1)
xlen=index.xmax−index.xmin
dx=xlen/2depth
図16から分かるように、図15の任意の座標点xは、“011”のビット列で表すことができる2分木を通ることが分かる。
このビット列は、次の計算式で求めることができる。
(数2)
meshid.x=int(x/dx)
但し、index.xmin≦x≦index.xmaxすなわち、図15の任意の座標点xの2分木インデックスmeshid.xは、meshid.x=3/1=3=“011”というビット列bで表すことができる。この場合、ビット列bの“011”は2進数表現である。
このことは、「数1」の計算(除算)を1回実行することによって、任意の座標点xの2分木階層インデックスを求めることができることを意味している。
本発明は、「数2」の計算(除算)を外接矩形の座標値xmin,ymin,xmax,ymaxについて実行し、それぞれの座標値の2分木インデックスに相当するビット列b(xmin),b(ymin),b(xmax),b(ymax)を求め、各座標点を共通に包含し得る最深の格納階層までの4分木階層インデックスを求め、その4分木階層インデックスで示される階層のインデックスに外接矩形の座標値を格納するものである。
(数3)
meshid.y=int(y/dy)
但し、index.ymin≦y≦index.ymaxによって任意の座標点yの2分木階層インデックスを求めることができる。この場合、矩形領域を2分割、4分割、8分割という具合に「2のべき乗個」に分割する場合、dx=dyとなる。
なお、本発明は「2のべき乗個」の分割だけでなく、2×3分割、3×4分割などの場合にも適用可能なものである。
図17において、
(1)xminについて、「数2」の除算を1回実行し、最深部までの2分木のビット列b(xmin)を算出する(ステップ1701)。
(2)yminについて、「数3」の除算を1回実行し、最深部までの2分木のビット列b(ymin)を算出する(ステップ1702)。
(3)xmaxについて、「数2」の除算を1回実行し、最深部までの2分木のビット列b(xmax)を算出する(ステップ1703)。
(4)ymaxについて、「数3」の除算を1回実行し、最深部までの2分木のビット列b(ymax)を算出する(ステップ1704)。
(5)xminの2分木のビット列b(xmin)とxmaxの2分木のビット列b(xmax)との排他的論理和演算を1回実行し、x軸で一致している最深層Lxを求める(ステップ1705)。
(6)yminの2分木のビット列bとymaxの2分木のビット列b(ymax)との排他的論理和演算を1回実行し、y軸で一致している最深層Lyを求める(ステップ1706)。
(7)上記ステップ1705と1705で求めたLxとLyの論理和演算を1回実行し、xyともに一致している最深層Lxyを求める(ステップ1707)。
(8)ステップ1701で求めたビット列b(xmin)またはステップ1703で求めたビット列b(xmax)と最深層Lxyまで“1”が続くビット列との論理積演算を1回実行し、最深層までのxの2分木Aを求める(ステップ1708)。この場合、最深層Lxyまで“1”が続くビット列は、このようなビット列を生成する処理を組み込んでおくことによって生成される。
(9)前記と同様に、ステップ1702で求めたビット列b(ymin)またはステップ1704で求めたビット列b(ymax)と最深層Lxyまで“1”が続くビット列との論理積演算を1回実行し、最深層までのyの2分木Bを求める(ステップ1709)。
(10)2分木AとBにより、各座標点を共通に包含し得る最深層までの4分木階層インデックスのビット列を求め、その4分木階層インデックスのビット列で示される階層のインデックスに対象図形データの外接矩形の座標値を格納する(ステップ1710)。
なお、上記の演算は、図形登録装置106に内蔵されるレジスタあるいは演算用に確保した記憶エリアを用いて実行することは言うまでもない。
図18のような座標目盛の2次元空間に多角形1801を登録するものと仮定すると、その外接矩形1802の2つの対角の座標値xmin,ymin,xmax,ymaxは、xmin=14.5ymin=25.5xmax=14・5ymax=29.5であるから、ステップ1701の演算を実行することにより、xminについての2分木ビット列b(xmin)として“01100”が得られる。
同様にして、ステップ1702の演算を実行することにより、yminについての2分木ビット列b(ymin)として“11001”が得られる。また、ステップ1703の演算を実行することにより、xmaxについての2分木ビット列b(xmax)として“01110”が得られる。また、ステップ1704の演算を実行することにより、ymaxについての2分木ビット列b(ymax)として“11101”が得られる。
この結果、図18に示した多角形1801は、これらの2分木A=“01000”と、2分木B=“11000”の両者を組み合わせた4分木の階層に格納される。
以上の演算過程をまとめると、図19のようになる。
図20に階層化しないインデックスの構造例を示している。
このインデックス2000には、外接矩形の大きさに関係無く、各種の図形304〜308の外接矩形の対角の座標値2002が図形ID2001を付加して格納される。
3次元空間の立体図形を扱う場合、図21に示すように、xyzの3次元空間を小さな直方体メッシュ2101に分割し、その直方体メッシュ2101を2×2×2など複数合成して1段上の直方体メッシュ2102を構成し、その合成直方体メッシュをまた複数合成してさらに大きな直方体メッシュ2103を合成することを繰り返すことにより、3次元空間を階層的に分割して管理することができる。
Claims (3)
- 図形データを格納する図形データ格納手段と、格納された図形データについてその外接矩形の座標値をインデックスとして格納したインデックス格納手段を備え、図形データの検索要求に対し、当該検索要求で指定された検索範囲に属する図形を前記インデックスを参照して検索する図形データ管理方法において、検索要求で指定された検索範囲内に、外接矩形の頂点が全く存在しない図形、1つの頂点のみが存在する図形、検索範囲外の2つの頂点を結ぶ線分が検索範囲と交差しない図形を、前記インデックスのみの参照によって検索範囲外の図形として決定するステップを備えることを特徴とする図形データ管理方法。
- 図形データを格納する図形データ格納手段と、格納された図形データについてその外接矩形の座標値をインデックスとして格納したインデックス格納手段を備え、図形データの検索要求に対し、当該検索要求で指定された検索範囲に属する図形を前記インデックスを参照して検索する図形データ管理システムにおいて、検索要求で指定された検索範囲内に、外接矩形の頂点が全く存在しない図形、1つの頂点のみが存在する図形、検索範囲外の2つの頂点を結ぶ線分が検索範囲と交差しない図形を、前記インデックスのみの参照によって検索範囲外の図形として決定する手段を備えることを特徴とする図形データ管理システム。
- 図形データを格納する図形データ格納手段と、格納された図形データについてその外接矩形の座標値をインデックスとして格納したインデックス格納手段を備え、図形データの検索要求に対し、当該検索要求で指定された検索範囲に属する図形を前記インデックスを参照して検索する図形データ管理システムにおいて図形データを検索するためのプログラムを記録した媒体であって、検索要求で指定された検索範囲内に、外接矩形の頂点が全く存在しない図形、1つの頂点のみが存在する図形、検索範囲外の2つの頂点を結ぶ線分が検索範囲と交差しない図形を、前記インデックスのみの参照によって検索範囲外の図形として決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
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