JP2009116725A - 皮革形状データ生成装置、皮革形状データ生成方法及び皮革形状データ生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】天然皮革などの表面に形成された毛穴の配置パターンを自然に再現する。
【解決手段】皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段と、皮革表面における毛穴の位置を特定する毛穴位置特定手段と、密集している毛穴を認定し、当該密集している毛穴を同一のグループに分類することによって、皮革表面における毛穴グループを特定する毛穴グループ特定手段と、特定された毛穴グループ内における各毛穴の位置を特定し、当該位置を確率変数として、毛穴分布データを生成する毛穴分布データ生成手段と、特定された毛穴グループに隣接する毛穴グループを特定し、毛穴グループの皮革表面における位置からの相対的な位置を確率変数として、毛穴グループ分布データを生成する毛穴グループ分布データ生成手段と、生成された毛穴分布データと生成された毛穴グループ分布データとに従って、新たな皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、皮革表面の凹凸形状を表現するコンピュータグラフィックスや、合成皮革等の製造の際にその表面の凹凸形状を形成するためなどに用いられるデータを生成する皮革形状データ生成装置、皮革形状データ生成方法及び皮革形状データ生成プログラムの技術分野に関する。

皮革表面上に形成されている毛穴（毛孔）や溝などの微細な凹凸形状（革シボの形状）は、自然な風合いを演出することから、こうした凹凸形状が形成された合成皮革などの素材は、自動車の内装材やハンドバッグの素材など、各種工業製品の表面装飾用の素材として利用されている。こうした素材に皮革表面の凹凸形状を形成するための元となるイメージ画像として、ＣＧ（Computer Graphics）画像が利用されてきており、このＣＧ画像制作において、皮革表面の微細な凹凸形状を再現することが求められている。

従来、ＣＧ画像制作における皮革形状の生成方法としては、大別して２つに分類される。

先ず、第１の方法は、天然皮革の柄を写真撮影し、その画像を皮革形状とみなし再現する方法である。具体的には、その写真の一部を抜き出し、その抜き出した画像を並べてつなぎ合わせ、大きなサイズの皮革柄の画像を生成し、画像のつなぎ目を目立たなくするシームレス処理を施した後、テクスチャ画像やバンプマッピング画像、ディスプレイスメント画像として３次元形状に貼り付けることにより、擬似的に皮革の質感を再現するのである。

次に、第２の方法は、アルゴリズムのみで皮革の微細な凹凸形状を生成し、それを画像に変換した後、３次元形状に貼り付け、擬似的に皮革の質感や風合いを再現する完全にプロシージャルな方法である。この方法に関しては、例えば、非特許文献１及び２において提案されている。

非特許文献１には、表面の平面形状をボロノイ分割で生成し、分割された多角形に対して揺らぎを与え、次いで、この多角形に対して方向性に基づく伸縮変換を与え、これら一連の処理を、分割された各多角形に対して再帰的に行って階層構造とし、表面の断面形状をペジェ曲線で表現して、このペジェ曲線の制御点を円弧状に変化させて丸みを与え、これらによって、皮丘や皮溝などを表現する方法が開示されている。

また、非特許文献２には、いくつかの細胞をクラスタ化したものをマクロレベルでの皮革細胞とし、この皮革細胞をパーティクルに見立て、このパーティクルの配向を制御する場のポテンシャルを定義し、粒子間力とポテンシャルによる斥力を合力して、Ｒｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ法により皮革細胞の成長シミュレーションを行い、生成された皮革細胞の基底形状に対して丸め操作と掃引を行い、基底形状の表面にメタボールによる凹凸付け行い、これらによって、皮丘や皮溝などを表現する方法が開示されている。
石井、外3名、"表面の微細形状に注目した皮膚の質感表現の一手法"、情報処理学会論文誌、社団法人情報処理学会、1991年、第32巻、第5号、p.645-654 宮田、外3名、"パーティクルとメタボールを用いた皮革テクスチャの生成法"、研究報告、社団法人情報処理学会、2006年、第2006巻、第119号、p.13-18

しかしながら、上述した第１の方法では、写真撮影時における照明環境と、ＣＧによる画像制作時における仮想３次元空間内での照明環境とが異なることから、作成されたテクスチャ画像などによって表現された皮革の質感が、撮影された皮革の質感と異なるなってしまうことがある。また、第１の方法では、抜き出した皮革の画像をつなぎ合わせて大きな皮革の画像を生成することとなるので、このとき、撮影された皮革表面の凹凸形状のパターンが繰り返し現れることとなり、皮革表面の形状が自然に表現されているといえるものではなかった。

一方、上述した非特許文献１及び２では、皮丘や皮溝などを表現する方法については開示されているが、皮革表面に形成されている毛穴の表現に関しては何ら開示されていない。

こうしたことから、従来では、毛穴の配置パターンなどを自然に表現することができなかった。

本発明は、以上の問題に鑑みてなされたものであり、天然皮革などの表面に形成された毛穴の配置パターンを自然に再現することを可能とする皮革形状データ生成装置、皮革形状データ生成方法及び皮革形状データ生成プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段と、前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における毛穴の位置を特定する毛穴位置特定手段と、前記特定された毛穴の位置に基づいて、密集している毛穴を認定し、当該密集している毛穴を同一のグループに分類することによって、前記皮革表面における毛穴グループを特定する毛穴グループ特定手段と、前記特定された毛穴グループ内における各毛穴の位置を特定し、当該位置を確率変数として、前記毛穴グループ内において毛穴が配置される確率の分布を示す毛穴分布データを生成する毛穴分布データ生成手段と、前記特定された毛穴グループに隣接する前記毛穴グループを特定し、前記毛穴グループの前記皮革表面における位置からの相対的な位置を確率変数として、当該毛穴グループに隣接する前記毛穴グループが配置される確率の分布を示す毛穴グループ分布データを生成する毛穴グループ分布データ生成手段と、前記生成された毛穴分布データと前記生成された毛穴グループ分布データとに従って、新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、皮革表面において毛穴グループに隣接する毛穴グループが配置される確率分布を示す毛穴グループ分布データと、毛穴グループ内において毛穴が配置される確率分布を示す毛穴分布データとに従って毛穴グループと毛穴とを配置して新たな皮革形状データを生成するので、この生成された皮革形状データによって、天然皮革などの表面に形成された毛穴グループの配置パターンと毛穴の配置パターンとを自然に再現することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の皮革形状データ生成装置において、前記生成された毛穴グループ分布データに基づいて、当該毛穴グループ分布データが示す確率分布を近似するための近似式に用いられるパラメータを生成するパラメータ生成手段と、前記生成されたパラメータと前記生成された毛穴分布データとを対応付けて記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された複数の前記パラメータ同士を合成して合成パラメータを生成する合成手段と、を更に備え、前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された合成パラメータと前記近似式とに基づいて前記毛穴グループ分布データを生成し、前記複数のパラメータに対応する複数の前記毛穴分布データのうち少なくとも何れか一つと、当該毛穴グループ分布データとに従って、前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする。

この発明によれば、複数の皮革の表面の毛穴グループの配置パターンの特徴の中間的な特徴を有する新たな皮革形状データを容易に生成することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の皮革形状データ生成装置において、前記皮革形状データは、各要素が、皮革表面において当該要素が対応する位置における当該表面の高度を示す、２次元配列で表現されたデータであることを特徴とする。

この発明によれば、毛穴分布データ及び毛穴グループ分布データを容易に生成することができる。

請求項４に記載の発明は、皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得工程と、前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における毛穴の位置を特定する毛穴位置特定工程と、前記特定された毛穴の位置に基づいて、密集している毛穴を認定し、当該密集している毛穴を同一のグループに分類することによって、前記皮革表面における毛穴グループを特定する毛穴グループ特定工程と、前記特定された毛穴グループ内における各毛穴の位置を特定し、当該位置を確率変数として、前記毛穴グループ内において毛穴が配置される確率の分布を示す毛穴分布データを生成する毛穴分布データ生成工程と、前記特定された毛穴グループに隣接する前記毛穴グループを特定し、前記毛穴グループの前記皮革表面における位置からの相対的な位置を確率変数として、当該毛穴グループに隣接する前記毛穴グループが配置される確率の分布を示す毛穴グループ分布データを生成する毛穴グループ分布データ生成工程と、前記生成された毛穴分布データと前記生成された毛穴グループ分布データとに従って、新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成工程と、を備えることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、コンピュータを、請求項１乃至３の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、新たに生成された皮革形状データによって、天然皮革などの表面に形成された毛穴グループの配置パターンと毛穴の配置パターンとを自然に再現することができる。

［１．基本原理］
以下、本発明を実施するための最良の実施形態について、図面に基づいて説明するが、それに先立ち、実施形態における基本原理について、図１を用いて説明する。

図１（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、毛穴を有する天然皮革の表面の凹凸パターンの例を示す図であり、図１（ｄ）は、図１（ａ）の一部を拡大した図である。各図ともに、黒色で表現されている斑点は毛穴を示しており、皮革表面に対する法線方向における高度が、白色で表現されている部分よりも低くなっている。つまり、黒色で表現された斑点が、皮革表面における凹部である。なお、毛穴の凹形状は、通常なだらかに形成されている場合が多いが、図１においては、説明の便宜上、黒色と白色の２値で高度を表現している。

ここで、図１（ｄ）の例においては、３個の毛穴が密集しており、この密集している毛穴でグループを形成していることが分かる（図中、各グループを、破線の楕円で囲んで示している。）。或るグループ内の毛穴から他のグループ内の毛穴までの距離は、通常グループ内の毛穴同士の距離よりも長いため、遠目でこの皮革表面を眺めると、このグループ自体が、一つの毛穴のように見える場合がある。以下、このグループのことを、複合毛包（毛穴グループの一例）と呼ぶ。

図１（ｄ）に示すように、複合毛包内における毛穴の数及び配置は、複合毛包間において類似性があることが見てとれる。つまり、複合毛包内における毛穴の配置パターンが見えるのである。また、図１（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）に示すように、複合毛包の配置についても、皮革毎にパターンが見られる。例えば、図１（ａ）の場合においては、紙面上方向を角度０とすると、右約５０度の方向に複合毛包が連なっているように見える。

以下に説明する実施形態においては、実物の皮革から、複合毛包の配置パターンと複合毛包内における毛穴の配置パターンとを読み取り、これらの配置パターンに従って、新たな皮革形状データを生成するようになっている。

具体的には、各複合毛包についてその複合毛包に隣接する複合毛包を特定し、複合毛包点を原点として、この複合毛包に隣接する複合毛包の相対的な位置（２次元座標で表現される）を求め、この相対的な位置を確率変数として、隣接する複合毛包の出現確率分布、すなわち、隣接する複合毛包が、どの位置にどのような確率で配置されるかを示す複合毛包分布図（毛穴グループ分布データの一例）を生成し、これを複合毛包の配置パターンとする。

また、複合毛包内における各毛穴の位置を求め、複合毛包内における位置を確率変数として、各毛包の出現確率分布、すなわち、複合毛包内の各毛穴が、当該複合毛包内においてどの位置にどのような確率で配置されるかを示す毛穴分布図（毛穴分布データの一例）を生成し、これを毛穴の配置パターンとする。

そして、実施形態においては、複合毛包分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに複合毛包を配置し、各複合毛包内に、毛穴分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに毛穴を配置していく。これにより、皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データが生成される。

このようにして生成された皮革形状データは、実物の皮革における複合毛包の配置パターンと複合毛包内における毛穴の配置パターンの特徴をとらえたデータであることは無論である。また、新たに生成する皮革形状データの画像サイズをどのような大きさにしたとしても、皮革表面の凹凸形状を自然に表現することができる。

また、実施形態においては、複数の皮革の特徴をかけあわせて皮革形状データを生成する。このとき、皮革表面の凹凸形状の特徴は、複合毛包の配置パターンに特に依存することから、実施形態においては、夫々の皮革の複合毛包の配置パターンをかけあわせるのである。

具体的には、複合毛包分布図が示す出現確率分布の近似式を予め用意しておくとともに、この近似式に用いるパラメータ（以下、「特徴パラメータ」と称する）を、特徴をかけあわせる皮革夫々について、前もって算出し、保存しておく。そして、保存してある特徴パラメータを合成して、この合成された特徴パラメータを用いて、近似式により、出現確率分布を算出し、新たな複合毛包分布図を生成する。

この新たな複合毛包分布図に従うことにより、複数の皮革の特徴をかけあわせたような皮革形状データを生成することができる。
［２．実施形態］
次に、皮革形状データ生成装置に対して本発明を適用した場合の実施形態について説明する。
［２．１ 皮革形状データ生成装置の構成及び機能概要］
先ず、図２を参照して、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置の構成及び概要機能について説明する。

図２は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの概要構成例を示す図である。

図２に示すように、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１７、ＲＯＭ（Read Only Memory）１８、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９等を備える制御部１０と、各種プログラム（例えば、皮革形状生成データプログラム）及びデータ等を記憶する記憶手段の一例としての記憶部２０（例えば、ハードディスクドライブ等）と、を含んで構成されている。そして、制御部１０は、形状測定装置の一例としての３次元入力装置１、外部入力装置２（例えば、キーボード、マウス等）及び表示装置３（例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ等）と接続されている。皮革形状データ生成装置Ｓとしては、例えば、パーソナルコンピュータなどを適用することができる。

３次元入力装置１は、皮革表面の３次元座標を、数μｍから数十μｍピッチで測定して、測定対象物である皮革表面の皮革形状データを生成し、この皮革形状データを、皮革形状データ生成装置に対して出力するようになっている。

この皮革形状データの形式は、所謂、ハイトフィールドと呼ばれるものである。具体的に、この形式においては、測定された皮革表面上の或る位置を原点として、この原点を通り且つ皮革表面と略平行する平面上の各座標における皮革表面の高度を、２次元配列で表現したものである。この高度は、例えば、０〜２５５の２５６段階で表され、０を黒色、２５５を白色、１〜２５４を、それぞれの値に応じた灰色で表現すると、ハイトフィールドにより、皮革表面の凹凸形状を、グレースケールの２次元画像で表現することができる。

この３次元入力装置１としては、例えば、レーザーを利用した非接触式計測装置（例えば、３次元スキャナー）や、針を利用した接触式計測装置を適用することができる。

また、３次元入力装置１としては、２次元スキャナーを適用することもできる。２次元スキャナーは、本来、２次元平面上の反射率から、対象物の濃淡値を測定する装置であるが、皮革表面の形状のような微細な凹凸形状を測定した場合、この凹凸形状の傾きによって反射率が変化することから、この変化から、対象物の凹凸形状をとらえることができる。

なお、２次元スキャナーを適用した場合には、３次元スキャナー等と比較して、システムを安価に構成することができるが、測定精度は低くなる。

制御部１０は、３次元入力装置制御部１１と、皮革形状データ取得手段、毛穴位置特定手段、毛穴グループ特定手段、毛穴分布データ生成手段、毛穴グループ分布データ生成手段、パラメータ生成手段の一例としての特徴抽出部１２と、合成手段の一例としての特徴合成部１３と、皮革形状データ生成手段の一例としての皮革形状生成部１４とを含んで、論理的に構成されている。

そして、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部２０に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより、制御部１０が皮革形状データ生成装置Ｓの各部を制御するとともに、３次元入力装置制御部１１、特徴抽出部１２、特徴合成部１３及び皮革形状生成部１４が上述した各手段等として機能するようになっている。

なお、各種プログラム等は、例えば、サーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしても良いし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されてディスクドライブ等を介して読み込まれるようにしても良い。

３次元入力装置制御部１１は、３次元入力装置１の動作を制御するとともに、当該３次元入力装置１から出力された皮革形状データを皮革形状データベース２１に登録するようになっている。

特徴抽出部１２は、皮革形状データベース２１に登録された皮革形状データを読み出し、当該皮革形状データに基づいて、複合毛包分布図と毛穴分布図とを生成するとともに、生成された複合毛包分布図に基づいて、特徴パラメータを算出して、毛穴分布図と特徴パラメータとを、特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。

特徴合成部１３は、特徴パラメータデータベース２２に登録された複数の特徴パラメータを読み出し、これらの特徴パラメータを合成して新たな特徴パラメータを生成し、この特徴パラメータを特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。このとき、特徴合成部１３は、読み出された特徴パラメータにそれぞれ対応する毛穴分布図の一部または全部を、新たに生成された特徴パラメータと対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。なお、特徴合成部１３による合成処理によって新たに生成された特徴パラメータを、「合成特徴パラメータ」と称する。

皮革形状生成部１４は、特徴パラメータデータベース２２に登録された特徴パラメータと毛穴分布図とに基づいて新たな皮革形状データを生成し、この皮革形状データを皮革形状データベース２３に登録するようになっている。

なお、３次元入力装置制御部１１乃至皮革形状生成部１４の具体的な処理内容は、後述する。

記憶部２０には、皮革形状データベース２１、特徴パラメータデータベース２２、皮革形状データベース２３が構築されている。

皮革形状データベース２１には、３次元入力装置１から出力された皮革形状データが、その識別情報と対応付けて登録されている。

特徴パラメータデータベース２２には、制御部１０により生成された特徴パラメータと毛穴分布図とが、その識別情報と対応付けて登録されている。

皮革形状データベース２３には、制御部１０により生成された皮革形状データが、その識別情報と対応付けて登録されている。この皮革形状データベース２３に登録されている皮革形状デーが、テクスチャ画像、バンプ画像、ディスプレイスメントマッピング画像等として利用されることとなる。なお、皮革形状データベース２１と皮革形状データベース２３とを統合して、一つのデータベースで皮革形状データを管理しても良い。
［２．２ 皮革形状データ生成装置の動作］
次に、皮革形状データ生成装置Ｓの動作について説明する。
［２．２．１ 皮革形状データ抽出・合成・生成処理の概要］
はじめに、皮革形状データ生成装置Ｓにおける全体的な処理である皮革形状データ抽出・合成・生成処理について、図３及び図４を用いて説明する。図３は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮革形状データ抽出・合成・生成処理の処理例を示すフローチャートである。また、図４は、皮革形状データをグレースケール画像で表した場合の一例を示す図である。

先ず、外部入力装置２をオペレータが操作することによって、皮革形状データの入力が指示されると、図１に示すように、３次元入力装置制御部１１は、３次元入力装置１を制御して、皮革表面の凹凸形状を測定させて、３次元入力装置１から皮革形状データを入力し、新たに識別情報を割り当てて、皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベース２１に登録する（ステップＳ１）。このとき、３次元入力装置１は、例えば、皮革表面の９ｃｍ×９ｃｍの領域について、９０μｍピッチでその高度（例えば、２５６段階で表現）を測定し、１００１×１００１のハイトフィールドとして皮革形状データを生成する。

図４は、この皮革形状データをグレースケール画像で表現した例であり、同図においては、便宜上、画像サイズを６０ピッチ×６０ピッチ、高度を６段階で示している。

次いで、特徴量抽出部１２は、後述する特徴抽出処理を実行することにより、皮革形状データベース２１に登録されている皮革形状データに基づいて、特徴パラメータと毛穴分布図とを生成し、これらを特徴パラメータデータベース２２に登録する（ステップＳ２）。

次いで、制御部１０は、オペレータによる外部入力装置２の選択操作に基づいて、特徴パラメータを合成するか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、特徴パラメータを合成する場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、特徴合成部１３が、後述する後述する特徴合成処理を実行することにより、特徴パラメータデータベース２２に登録されている特徴パラメータデータを合成して、合成特徴パラメータを生成し、これを特徴パラメータデータベース２２に登録する（ステップＳ４）。その後、制御部１０は、ステップＳ５に移行する。一方、特徴パラメータを合成しない場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ５に移行する。

そして、ステップＳ５において、皮革形状生成部１４が、後述する皮革形状生成処理を実行することにより、特徴パラメータデータベース２２に登録されている特徴パラメータと毛穴分布図とに基づいて、新たな皮革形状データを生成し、これを皮革形状データベース２３に登録する。このとき、皮革形状生成部１４は、ステップＳ３において、特徴パラメータを合成すると判定されていた場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、合成特徴パラメータを用いて処理を行い、特徴パラメータを合成しないと判定されていた場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、通常の特徴パラメータを用いて処理を行う。

この処理を終えると、制御部１０は、皮革形状データ抽出・合成・生成処理を終了させる。
［２．２．２ 特徴抽出処理］
次に、前記ステップＳ２の特徴抽出処理について、図５乃至図２０を用いて説明する。

図５は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの特徴抽出処理の処理例を示すフローチャートである。また、図６は、毛穴候補の位置を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図７は、高度毎における毛穴の候補の出現個数の分布のグラフを示す図である。また、図８（ａ）及び（ｂ）は、毛穴の候補から毛穴を特定する方法の一例を示す図である。また、図９は、毛穴点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１０は、複合毛包の予測される位置、範囲、隣接関係を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。

また、図１１は、隣接する毛穴点間の距離毎における、隣接する毛穴点の出現個数の分布のグラフを示す図である。また、図１２は、特定された複合毛包点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１３は、毛穴分布図の一例を示す図である。また、図１４は、複合毛包分布図の一例を示す図である。また、図１５は、複合毛包点からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１４に示す複合毛包分布図を新たな座標系に変換して得られた図の一例を示す図である。

また、図１６は、隣接する複合毛包点の重心を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１７は、隣接する複合毛包点の重心から推定された楕円形状を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１８は、複合毛包の中心からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１７に示す図を変形して得られた図の一例を示す図である。また、図１９は、複合毛包点からの放射方向における、隣接する複合毛包が出現する確率密度関数から、偏差σ１と偏差σ２とを求める方法の一例を示す図である。また、図２０は、偏差σ１と偏差σ２のグラフ及び夫々に近似する正弦波のグラフの一例を示す図である。

オペレータが外部入力装置２を操作したことによって、処理に用いるべき皮革形状データが識別情報等によって指定されると、図５に示すように、特徴抽出部１２は、指定された皮革形状データを皮革形状データベースから読み出し、この皮革形状データから毛穴点の位置を抽出する（ステップＳ１１）。ここで、毛穴点とは、毛穴が配置されている位置を示す点であり、本実施形態においては、毛穴の中心を毛穴点とする。

具体的に、特徴抽出部１２は、先ず、皮革形状データのグレースケール画像から濃淡値（高度）の極小値を抽出し、この極小値の座標を毛穴点の候補の位置とする。より詳細には、特徴抽出部１２は、グレースケール画像上の注目画素の濃淡値と、周囲ｎ×ｎ（ｎは自然数）の各画素の濃淡値とを比較し、この中で、注目画素の濃淡値が最小値である場合に、この注目画素を毛穴点の候補の位置とする。この処理を、特徴抽出部１２は、グレースケール画像上の全画素について行う。この結果を表した図が、図６である。

このときの画素数ｌは、任意に決定することができるが、毛穴の縦または横の長さに相当する画素数であることが望ましいと考えられることから、例えば、皮革形状データのグレースケール画像を表示装置３に表示させ、この画像から毛穴の平均的な大きさをオペレータが判断して、画素数ｌを設定するようにしても良い。

特徴抽出部１２は、毛穴点の候補の位置を抽出すると、この中から、不要な候補を削除する。つまり、特徴抽出部１２は、毛穴の候補の中には毛穴ではない凹みであるものも含まれている可能性があることから、これらを排除するのである。

図７は、高度毎における毛穴の候補の出現個数の分布をグラフ化して表した図であり、同図においては、正規分布のような分布が２つ（紙面左側の分布をＰ１、右側の分布をＰ２とする）現れていることが見てとれる。ここで、毛穴の高度は、毛穴以外の凹みの高度よりも低いと考えられることから、毛穴の分布は分布Ｐ１、毛穴以外の凹みの分布は分布Ｐ２と考えられる（つまり、分布Ｐ１は分布Ｐ２よりも高度が低い）。そこで、分布Ｐ１と分布Ｐ２との間のある高度を閾値（毛穴点の最高高度）として、この閾値で分布Ｐ１と分布Ｐ２とを分割し、閾値から右側の分布を削除することによって、毛穴の位置を特定することができる。

具体的には、分布Ｐ１は、左右がほぼ対称な分布と考えられることから、特徴抽出部１２は、先ず、図８（ａ）に示すように、分布Ｐ１の最大値を求め、この最大値が得られる高度を境として左側の分布（図８（ａ）中太線）を特定し、この左側の分布を、最大値が得られる高度を通り且つｘ軸に垂直な線を対称軸として反転させて、図８（ｂ）に示すように、線対称な分布を得る（図８（ｂ）中太線）。そして、特徴抽出部１２は、この分布の面積を求め、この分布の面積と、この面積のうち０〜閾値までの面積との比率を、例えば、１００：９９（この比率は任意に決定することができる）とし、この比率になるように閾値を求める。

なお、場合によっては、３個以上の分布が現れたり、２つの分布が重なって、一見して分布が明確に区別できないようなこともあるが、上述した方法を用いることで、比較的良好に閾値を求めることができる。

特徴抽出部１２は、こうして求めた閾値より高い高度にある毛穴点の候補を削除して、毛穴点の位置を抽出する。この結果を表した図が、図９である。

次いで、特徴抽出部１２は、抽出された毛穴の位置に基づいて、密集している毛穴を同一の複合毛包に分類することによって、複合毛包を抽出し、複合毛包点の位置を算出する（ステップＳ１２）。ここで、複合毛包点とは、複合毛包が配置される位置を示す点であり、本実施形態においては、複合毛包内の毛穴点の重点をとする。

ここで、先ず、複合毛包の抽出方法について説明する。複合毛包は、複数の毛包が密集してできるものであるから、複合毛包内の毛穴間の距離は、複合毛包の各毛穴から他の複合毛包の毛穴までの距離よりも短いものと考えられる。従って、ある複合毛包に属する毛穴は、その複合毛包点を中心とした所定半径の円内に位置するものと推定することができる。そこで、この半径を求め、これに基づいて複合毛包を抽出すれば良いこととなる。

図１０においては、複合毛包の範囲を、その複合毛包点を中心とした半径Ｔの円として表し、複合毛包点をドロネー点してドロネー分割を行った場合のドロネー辺を、隣接する複合毛包点間の接続線として表している。同図から、この接続線で表される隣接する複合毛包間の平均距離の約１／２が、半径Ｔになると推測することができる。

ところが、先に複合毛包を抽出して複合毛包点の位置を算出しておかないと、複合毛包点間の距離を算出することができない。そこで、本実施形態においては、隣接する毛穴点間の距離に基づいて、半径Ｔを算出することとした。

具体的に、特徴抽出部１２は、抽出された毛穴点をドロネー点としてドロネー図を生成し、ドロネー辺によって直接接続されたドロネー点である毛穴点同士は隣接するものと認定する。そして、特徴抽出部１２は、全ての隣接する毛穴点間の距離を求め、この距離を整数に正規化した上で、この距離毎の出現個数をカウントする。このときの出現個数のグラフが、図１１である。

このグラフで示される分布から複合毛包点間の距離を算出して、これから閾値である半径Ｔを求めることとすると、３次元入力装置１において測定範囲を変える毎に閾値Ｔにバラツキが生じてしまうことがある。そこで、この分布の面積のうち閾値Ｔを超える部分の面積（図中、黒色で塗りつぶされた部分）が、当該分布全体の面積の５％であると仮定した場合に、この閾値Ｔが複合毛包間の平均距離の１／２に近いことが、本願発明の発明者等が或る皮革について閾値Ｔの算出を試行したときに判明していたことから、本実施形態においては、０〜閾値Ｔにおける当該分布の面積が当該分布全体の面積の９５％となるように、閾値Ｔを算出することとした。なお、閾値Ｔの算出方法は、これに限られるものではない。

特徴抽出部１２は、閾値Ｔを算出すると、この閾値Ｔに基づいて毛穴のグループ分けを行う。具体的に、特徴抽出部１２は、互いの距離が閾値Ｔ以下となる毛穴点同士をグループ化し、この処理を、互いの距離が最も短い毛穴点同士から開始して、閾値Ｔを超えた時点で終了させる。このとき、３個以上の毛穴点が一つの複合毛包に属するような場合には、既にグループ化されている毛穴点と、未だグループ化されていない毛穴点とをまとめて一つのグループにする必要があるが、特徴抽出部１２は、既にグループ化されている毛穴点の重心とグループ化されていない毛穴点との距離に基づいてグループ化を行う。つまり、特徴抽出部１２は、この距離が閾値Ｔ以下であれば、既にグループ化されている毛穴点とグループ化されていない毛穴点とをまとめて一つのグループにするのである。このようにすることで、複合毛包点を中心とした半径Ｔ以内に位置する毛穴点は、この複合毛包に属するとした前提に近い形でグループ化を行うことができる。

特徴抽出部１２は、グループ化を終えると、夫々のグループを複合毛包と認定し、複合毛包点の位置を算出して、この値を保持する。この結果を表した図が、図１２である。

次いで、特徴抽出部１２は、複合毛包内の毛穴同士の位置関係に基づいて、毛穴分布図を生成する（ステップＳ１３）。

具体的に、特徴抽出部１２は、複合毛包内における毛穴点の、その複合毛包点を原点とした相対位置（２次元座標）を求め、この処理を全複合毛包に対して行う。そして、特徴抽出部１２は、毛穴点の出現個数を、複合毛包点からの相対位置毎にカウントする。特徴抽出部１２は、このようにして求められた出現確率を表す２次元画像を毛穴分布図として生成し、これを、皮革形状データの識別情報と対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。

図１３は、出現確率が最も高い画素位置は白色とし、出現確率が最も低い位置を黒色として、毛穴分布図を表示させた場合の図であり、毛穴分布図上における各画素の位置は、複合毛包点からの相対的な位置に対応している。また、同図においては、便宜上、出現確率を６段階で示している。

次いで、特徴抽出部１２は、複合毛包分布図を生成する（ステップＳ１４）。

具体的に、特徴抽出部１２は、算出された複合毛包点をドロネー点としてドロネー図を生成し、ドロネー辺によって直接接続されたドロネー点である複合毛包点同士は隣接するものと認定する。

次いで、特徴抽出部１２は、注目する複合毛包点を原点として、これに隣接する複合毛包点の相対位置（２次元座標）を求め、この位置を整数に正規化し、この処理を全複合毛包点に対して行う。そして、特徴抽出部１２は、隣接する複合毛包点の出現個数を、注目する複合毛包点からの相対位置毎にカウントする。特徴抽出部１２は、このようにして求められた出現確率を表す２次元画像を複合毛包分布図として生成する。

図１４は、出現確率が最も高い画素位置は白色とし、出現確率が最も低い位置を黒色として、複合毛包分布図を表示させた場合の図であり、複合毛包分布図上における各画素の位置は、注目する複合毛包点からの相対的な位置に対応している。また、同図においては、便宜上、出現確率を６段階で示している。

次いで、特徴抽出部１２は、生成された複合毛包分布図に基づいて特徴パラメータを算出する（ステップＳ１５）。

具体的に、図１４に示すように、隣接する複合毛包点は、注目する複合毛包点を中心とした楕円上に分布していることから、特徴抽出部１２は、先ず、この楕円の式を求める。

より詳細に、特徴抽出部１２は、複合毛包分布図を、複合毛包点から所定方向（例えば、図１４中の紙面上方向）を基準とした角度θをｙ軸、複合毛包点からの放射方向における距離をｘ軸とする新たな座標系に変換する。このように変換された複合毛包分布図が、図１５である。

次いで、特徴抽出部１２は、新たな座標系に基づいて、各角度毎における隣接する複合毛包点の確率分布から、この角度における複合毛包点の重心を算出する。このようにして算出された重心を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた図が、図１６である。

特徴抽出部１２は、複合毛包の重心群から、最小二乗法を用いて、以下の式（１）で表される楕円形状を推定する。

上記式（１）において、βは楕円の傾きであり、a及びｂは楕円の長半径及び短半径である。このように推定された楕円を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた図が、図１７である。

次いで、特徴抽出部１２は、推定された楕円を、前述した新たな座標系に変換する。その結果を示す図が、図１８である。

次いで、特徴抽出部１２は、新たな座標系に変換された複合毛包分布図及び楕円を、角度毎に切り出し（図１９の上部参照）、確率分布を所定の確率密度関数で角度毎に近似する。この確率密度関数ｆ（ｘ）は、以下の式（２）により表すことができる。

ここで、

である。上記式において、σ(ｘ)は、注目する複合毛包点からの放射方向における距離ｘでの標準偏差であり、ｅは自然対数であり、μは推定した楕円形の角度θにおける半径である。また、図１９の分布を半径μを境に左右で別々の正規分布とみなし、σ１は、０≦ｘ≦μにおける図１９の分布図の偏差であり、σ２は、ｘ＞μにおける図１９の分布図の偏差である（図１９の下部グラフ参照）。また、σ_１とσ_２とは、σ_１＜σ_２を満たすものとする。

上記式により、角度毎における確率分布ｆ（ｘ）は、半径μ、偏差σ_１、偏差σ_２によって求められることが分かる。このとき、角度θをｘ軸、偏差をｙ軸とする、偏差σ_１と偏差σ_２とのグラフは、図２０に示すように折れ線グラフとなる。ここで、隣接する複合毛包点は、注目する複合毛包点を中心とした楕円上に分布しているので、この楕円形状に対応して、偏差σ_{１のグラフ}と偏差σ_{２のグラフ}とは夫々正弦波に近くなることから、特徴抽出部１２は、最小二乗法を用いて、以下の式（１）で、正弦波Ｓ（θ）を推定する。

上記式において、ｄは振幅であり、ψは原点における位相であり、２は周期であり、ｆは偏差の平均値である。図２０に示す２つの正弦波のグラフが、偏差σ_１を近似する正弦波と偏差σ_２を近似する正弦波のグラフである。

以上のように、複合毛包分布図が示す情報、すなわち、注目する複合毛包に隣接する複合毛包が、注目する複合毛包点を基準として出現する確率分布は、式（１）乃至式（４）及び式（６）で近似することができる。つまり、傾きβ、長半径ａ、短半径ｂ、半径μ、角度毎の偏差σ_１と偏差σ_２で複合毛包分布図を近似的に求めることができる。ここで、半径μは、楕円形状の式（１）から算出可能であるため、不要である。また、角度毎の偏差σ_１と偏差σ_２は、夫々式（６）で近似することができるので、偏差σ_１は、振幅ｄ_１、位相ψ_１、偏差の平均値ｆ_１で、また、偏差σ_２は、振幅ｄ_２、位相ψ_２、偏差の平均値ｆ_２で表すことができる。

従って、複合毛包分布図は、傾きβ、長半径ａ、短半径ｂ、振幅ｄ_１、位相ψ_１、偏差の平均値ｆ_１、振幅ｄ_２、位相ψ_２、偏差の平均値ｆ_２で求めることができるので、特徴抽出部１２は、この９個のパラメータを特徴パラメータとし、これを皮革形状データの識別情報と対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。これにより、毛穴分布図と特徴パラメータとが対応付けられることとなる。

この処理を終えると、特徴抽出部１２は、特徴抽出処理を終了させる。
［２．２．３ 特徴合成処理］
次に、前記ステップＳ４の特徴合成処理について説明する。

外部入力装置２をオペレータが操作することによって、合成を行う皮革が識別情報等により２以上指定されると、特徴合成部１３は、対応する毛穴分布図及び特徴パラメータを、指定された皮革分だけ特徴パラメータデータベース２２から読み出し、特徴パラメータを各パラメータ毎に合成することによって、合成特徴パラメータを生成する。このときの合成方法としては、例えば、線形補間を行ったり、加重平均を求めることなどが考えられる。

次いで、特徴合成部１３は、新たな識別情報を割り当てて、生成された合成特徴パラメータと、読み出された毛穴分布図の全部または一部とをこの識別情報に対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。

なお、厳密には合成とはいえないが、複数の特徴パラメータを合成せずに、１個の皮革の特徴パラメータに対してノイズを付加するなどして、合成特徴パラメータを生成しても良い。

この処理を終えると、特徴合成部は、特徴合成処理を終了させる。
［２．２．４ 皮革形状生成処理］
次に、前記ステップＳ５の皮革形状生成処理について、図２１乃至図２６を用いて説明する。

図２１は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮革形状生成処理の処理例を示すフローチャートである。また、図２２（ａ）は、或るｙ座標における複合毛包の確率分布のグラフの一例を示す図であり、図２２（ｂ）は、図２２（ａ）に示すグラフを一次微分したグラフの一例を示す図であり、図２２（ｃ）は、勾配データの一部の配列をベクトルで表した図である。

また、図２３（ａ）及び（ｂ）は、複合毛包非配置領域の生成方法の一例を示す図である。また、図２４（ａ）乃至（ｄ）は、複合毛包点の配置方法の一例を示す図である。また、図２５（ａ）乃至（ｄ）は、毛穴の形状の一例を示す図である。また、図２６（ａ）及び（ｂ）は、毛穴を形成する様子の一例を示す図である。

外部入力装置２をオペレータが操作することによって、処理に用いるべき特徴パラメータ（通常の特徴パラメータまたは合成特徴パラメータ）が識別情報等によって指定されると、皮革形状生成部１４は、図２１に示すように、指定された特徴パラメータを特徴パラメータデータベース２２から読み出し、この特徴パラメータと、式（１）乃至式（４）及び式（６）とを用いて、元の複合毛包分布図を復元する（ステップＳ２１）。

次いで、皮革形状生成部１４は、最終的に配置する複合毛包の個数を決定する（ステップＳ２２）。

具体的に、皮革形状生成部１４は、特徴抽出処理において特定された複合毛包の個数から、単位面積あたりの複合毛包の個数を算出し、新たに生成する皮革形状データの画像サイズに基づいて、配置する複合毛包の個数を決定する。例えば、１００ピクセル×１００ピクセルあたりの複合毛包の個数が８０であり、生成する皮革形状データのサイズが１０００ピクセル×１０００ピクセルである場合には、配置する複合毛包の個数＝（１０００÷１００）×（１０００÷１００）×８０＝８０００である。なお、個数の決定方法はこれに限られるものではなく、例えば、オペレータが指定しても良いし、読み出された特徴パラメータが合成特徴パラメータである場合には、合成前の特徴パラメータに夫々対応して特徴抽出処理において特定された複合毛包の個数の平均値としても良い。

次いで、皮革形状生成部１４は、復元された元の複合毛包分布図に基づいて、勾配データを生成する（ステップＳ２３）。ここで、勾配データとは、複合毛包分布図を、ｘ軸方向及びｙ軸方向に１次微分することによって算出された２次元ベクトルの２次元配列である（図２２（ｃ）参照）。この勾配データは、後述するステップＳ２９において、複合毛包位置を移動させる際の移動方向を決定する際に用いられる。

具体的に、皮革形状生成部１４は、例えば、座標（ｘ，ｙ）における隣接する複合毛包点の出現確率をＦ（ｘ，ｙ）とした場合に、Ｆ（ｘ，ｙ）−Ｆ（ｘ−１，ｙ）を求めて擬似的に１次微分し、これを座標（ｘ，ｙ）のｘ軸方向におけるベクトルとする。また、皮革形状生成部１４は、Ｆ（ｘ，ｙ）−Ｆ（ｘ，ｙ−１）を求めて、これを座標（ｘ，ｙ）のｙ軸方向におけるベクトルとする。そして、皮革形状生成部１４は、この処理を全座標について行う。このようにして算出された座標（ｘ，ｙ）のｘ軸方向におけるベクトルとｙ軸方向におけるベクトルとの和が、当該座標（ｘ，ｙ）における２次元ベクトルとなる。

図２２（ａ）は、ｙ座標＝ｙ１において複合毛包分布図を切り取った複合毛包の確率分布のグラフである。また、図２２（ｂ）は、ｙ座標＝ｙ１における勾配データ（ｘ軸方向のみ）のグラフである。そして、図２２（ｃ）は、勾配データの一部をベクトルで表した図である。これらの図において、原点は、注目する複合毛包点の位置である。

次いで、皮革形状生成部１４は、復元された元の複合毛包分布図に基づいて、複合毛包非配置領域図を生成する（ステップＳ２４）。ここで、複合毛包非配置領域図とは、複合毛包分布図において、隣接する複合毛包点が出現する分布の内側にあって、隣接する複合毛包点の存在しない領域を示す画像データである。この複合毛包非配置領域図は、後述するステップＳ２５の処理において、複合毛包を仮配置する際に、複合毛包点の配置を禁止する領域を示す図である。

具体的に、皮革形状生成部１４は、図２３（ａ）に示すような元の複合毛包分布図に基づいて、注目する複合毛包点から探索を開始して、図２３（ｂ）に示すように、隣接する複合毛包点の出現確率が０である画素をグループ化してこれを隣接する複合毛包点の存在しない領域とし、複合毛包非配置領域図を生成する。図２３（ｂ）中、ｒが複合毛包非配置領域である。

次いで、皮革形状生成部１４は、指定された画像サイズの描画領域を、例えば、ＲＡＭ上に設定し、元の複合毛包分布図、仮配置する複合毛包点の個数及び複合毛包非配置領域図に基づいて、この描画領域に複合毛包点を仮配置する（ステップＳ２５）。

具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず、仮配置する複合毛包点の個数を決定する。より詳細には、最終的に配置する個数よりも多い数を仮配置する個数とする。例えば、最終的に配置する個数に所定の係数を乗じて求めても良いし、オペレータが設定しても良い。

次いで、皮革形状生成部１４は、指定された画像サイズの描画領域上の任意の位置に、１番目の複合毛包点を配置し、これを中心として、描画領域上に複合毛包非配置領域図を重ねて描画する。そして、皮革形状生成部１４は、１番目の複合毛包点を中心として元の複合毛包分布図を重ね合わせ、この重ね合わせた複合毛包分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに２番目の複合毛包点を配置する。この結果を示した図が、図２４（ａ）であり、同図において、ａ１は１番目の複合毛包点であり、ａ２は２番目の複合毛包点であり、ｐ１はａ１の複合毛包分布図である。

次いで、皮革形状生成部１４は、２番目の複合毛包点を中心として、描画領域上に複合毛包非配置領域図を重ねて描画する。この結果を示した図が、図２４（ｂ）である。そして、皮革形状生成部１４は、１番目の複合毛包点を中心として元の複合毛包分布図を重ね合わせ、この重ね合わせた複合毛包分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに３番目の複合毛包点を配置する。このとき、皮革形状生成部１４は、複合毛包非配置領域図が示す領域には複合毛包点が配置されないように、複合毛包点を配置する。この結果を示した図が、図２４（ｃ）である、同図において、ａ３は３番目の複合毛包点である。次いで、皮革形状生成部１４は、３番目の複合毛包点を中心として、描画領域上に複合毛包非配置領域図を重ねて描画する（図２４（ｄ）参照）。

皮革形状生成部１４は、このようにして、複合毛包点を次々と配置していき、１番目の複合毛包点について、隣接する複合毛包点が配置できなくなると、２番目の複合毛包点、３番目の複合毛包点について、１番目の複合毛包点の場合と同様にして、複合毛包点を配置していく。そして、皮革形状生成部１４は、配置された複合毛包点の個数が、仮配置する複合毛包点の個数に達したところで、描画領域上から複合毛包非配置領域図を消去して、仮配置を終了させる。

この描画領域上の複合毛包点は、元の複合毛包分布図に従って配置されたので、この配置パターンは、複合毛包分布図が示す配置パターンの特徴が現れているといえる。従って、ここで配置された複合毛包点の位置を最終的な位置として、後述するステップＳ３１以降の毛穴の配置に移行しても良い。しかしながら、本実施形態では、複合毛包分布図が示す配置パターンの特徴に更に近づけるため、以下に説明する複合毛包点の削除及び移動を行うこととした。

皮革形状生成部１４は、複合毛包点の仮配置を終えると、描画領域に仮配置された複合毛包点の位置に基づいて、仮の複合毛包分布図を生成する（ステップＳ２６）。この複合毛包分布図の生成方法は、特徴抽出処理のステップＳ１４において説明した方法と同様である。

次いで、皮革形状生成部１４は、仮配置された夫々の複合毛包点に対してランク付けを行う（ステップＳ２７）。このランクは複合毛包点の価値を示し、この値が低いほど、価値が高いことを示している。

具体的に、皮革形状生成部１４は、元の複合毛包分布図が示す出現確率と仮の複合毛包分布図が示す出現確率との差を、座標毎に算出し、この差の絶対値をその座標におけるランクとする。そして、皮革形状生成部１４は、注目する複合毛包点に隣接する各複合毛包点（ドロネー分割により特定）について、注目する複合毛包点を原点とした位置に対応するランクをその隣接する複合毛包点のランクとして加算する。そして、皮革形状生成部１４は、全ての複合毛包点について同様の処理を行うことにより、各複合毛包点のランクを算出する。

次いで、皮革形状生成部１４は、算出されたランクに基づいて、描画領域から複合毛包点を削除する（ステップＳ２８）。

具体的に、皮革形状生成部１４は、ランクが高い複合毛包点から削除していき、削除数が所定数に達すると、複合毛包点の削除を終了させる。この削除数は任意であるが、例えば、最終的に配置する複合毛包の個数と、削除前の仮配置されている複合毛包の個数との差の１／２としても良いし、オペレータが設定しても良い。

次いで、皮革形状生成部１４は、ランクと勾配データとに基づいて、描画領域上に仮配置されている複合毛包点を移動させる（ステップＳ２９）。

具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず、注目する複合毛包点に隣接する複合毛包点をドロネー分割により特定する。そして、皮革形状生成部１４は、各複合毛包点の移動ベクトルＶ_ｉを、以下の式（７）により算出する。なお、ｉは、１≦ｉ≦現在仮配置されている複合毛包点の個数を満たす整数である。

上記式（７）において、ｍ_iは、複合毛包点ｉが隣接する複合毛包点の個数であり、ｖ_ｉｊは、複合毛包点ｉが隣接する複合毛包点ｉｊに対応する複合毛包点ｉの移動ベクトルであり、ｋ_ｉｊは係数である。

ここで、

である。上記式（８）において、ｘ_ｉｊ及びｙ_ｉｊは、複合毛包点ｉが隣接する複合毛包点ｉｊを原点とした、複合毛包点ｉのｘ座標及びｙ座標であり、Ｆ_１（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）は、元の複合毛包分布図上の座標（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）における出現確率であり、Ｆ_２（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）は、仮の複合毛包分布図上の座標（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）における出現確率である。

また、上記式（９）において、ｖｆ_１（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）は、座標（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）に対応して元の複合毛包分布図から生成された勾配データ（ベクトル）である。

また、上記式（１０）において、ｖｆ_２（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）は、座標（ｘ_ｉｊ，ｙ_ｉｊ）に対応して仮の複合毛包分布図から生成された勾配データである。この勾配データは、ステップＳ２３において説明した方法と同様にして生成される。

つまり、皮革形状生成部１４は、複合毛包点ｉの複合毛包点ｉｊからの相対位置に対応する元の複合毛包分布図と仮の複合毛包分布図とから生成された勾配データの差分のベクトルを算出し、この差分のベクトルを単位ベクトルに変換して、これを元の複合毛包分布図から得られる勾配データに加算して、これを更に単位ベクトルに正規化し、この単位ベクトルに対して、元の複合毛包分布図が示す出現確率と仮の複合毛包分布図が示す出現確率との差（複合毛包点ｉの複合毛包点ｉｊからの相対位置における差）を乗ずることによって、複合毛包点ｉｊを注目する複合毛包点とした場合における複合毛包点ｉの移動ベクトルを算出する。そして、皮革形状生成部１４は、複合毛包点ｉ１に対応する複合毛包点ｉの移動ベクトル、複合毛包点ｉ２に対応する複合毛包点ｉの移動ベクトル・・・複合毛包点ｉｍ_ｉに対応する複合毛包点ｉの移動ベクトルの和を求めることによって、複合毛包点ｉの移動ベクトルＶ_iを算出する。皮革形状生成部１４は、このような処理を、全複合毛包点について行うのである。

このとき、正規化された移動ベクトルＶ_ｉｊ／｜Ｖ_ｉｊ｜は、複合毛包点ｉｊを注目する複合毛包点とした場合における複合毛包点ｉの移動方向を示し、係数ｋ_ｉｊは、複合毛包点ｉの移動量、及び移動方向を反転させるか否かを示す。

皮革形状生成部１４は、最終的な移動ベクトルを算出すると、全複合毛包点を、夫々の最終的な移動ベクトルに従って移動させる。

次いで、皮革形状生成部１４は、現在仮配置されている複合毛包点の個数がステップＳ２２で決定した最終的な個数以下であるか否かを判定し（ステップＳ３０）、複合毛包点の個数が最終的な個数以下ではない場合には（ステップＳ３０：ＮＯ）、ステップＳ２６に移行する。つまり、皮革形状生成部１４は、複合毛包点の個数が最終的な個数以下になるまでは、ステップＳ２６〜Ｓ２９に示す、複合毛包点の削除及び移動を行うのである。

そして、皮革形状生成部１４は、複合毛包点の個数が最終的な個数以下となると（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、配置された複合毛包点の位置と毛穴分布図とに基づいて、毛穴点を配置する（ステップＳ３１）。

具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず、ステップＳ２１において読み出された特徴パラメータに対応する毛穴分布図を、特徴パラメータデータベース２２から読み出す。そして、皮革形状生成部１４は、配置された複合毛包点を中心として毛穴分布図を重ね合わせ、この重ね合わせた毛穴分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに毛穴点を配置していく。

このとき、１個の複合毛包点に対応して配置する毛穴の個数は、例えば、特徴抽出処理において特定された毛穴の個数から複合毛包の個数を除算して求めても良いし、１個の複合毛包点に対して配置する毛穴の確率分布を求めて、この分布に従って、複合毛包点毎にランダムに決定しても良い。また、合成特徴パラメータに基づいて複合毛包点が配置された場合には、例えば、合成前の特徴パラメータに夫々対応して特徴抽出処理において特定された毛穴の個数の平均値と、複合毛包の個数の平均値を求め、毛穴の個数の平均値から複合毛包の個数の平均値を除算しても読めても良い。なお、配置する毛穴の個数の算出に必要なデータは、特徴パラメータに対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録しておく。また、１個の複合毛包点に対して配置する毛穴の個数は、オペレータが設定しても良い。

更にまた、合成特徴パラメータに基づいて複合毛包点が配置された場合には、この合成特徴パラメータに複数の毛穴分布図が対応付けられて特徴パラメータデータベース２２に登録されている場合があるため、毛穴点の配置に用いる毛穴分布図を選択する必要がある。この場合は、例えば、オペレータにより指定された毛穴分布図を用いても良いし、複合毛包点毎にランダムに決定しても良い。

皮革形状生成部１４は、毛穴点の配置を終えると、描画領域上の夫々の毛穴点に対して毛穴を形成する（ステップＳ３２）。

例えば、図２５（ａ）乃至（ｄ）に示すように、毛穴の凹形状を示す毛穴形状データが、ハイトフィールドとして記憶部２０に複数登録されている。この登録されている毛穴形状データのうち一の毛穴形状データを、外部入力装置２をオペレータが操作することによって選択すると、皮革形状生成部１４は、選択された毛穴形状データを、毛穴点を中心として描画領域に描画する。そして、全毛穴点について毛穴形状データの描画が終了すると、この描画領域に描画された凹凸形状を示すデータが、新たな皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データとなる。図２６（ａ）は、毛穴点が配置された描画領域の一部であり、図２６（ｂ）は、この毛穴点に重ねて、図２５（ｃ）に示す毛穴形状データが描画された描画領域の一部であり、この描画領域上のデータが新たな皮革形状データとなる。

なお、例えば、特徴抽出処理において毛穴の形状の特徴を抽出し、この特徴に基づいて毛穴形状データを生成しておき、この毛穴形状データを用いて毛穴を形成しても良い。

皮革形状生成部１４は、毛穴を形成を終えると、新たに識別情報を割り当てて、生成された新たな皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベースに登録し、皮革形状生成処理を終了させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、特徴抽出部１２が、３次元入力装置１によって皮革表面の凹凸形状を測定することによって生成された皮革形状データを皮革形状データベース２１から読み出し、この皮革形状データに基づいて、毛穴点の位置を特定し、特定された毛穴点の位置に基づいて、密集している毛穴を認定し、当該密集している毛穴を同一のグループに分類することによって、複合毛包を特定し、複合毛包内における毛穴点の位置を特定し、当該位置を確率変数として、複合毛包内において毛穴点が配置される確率の分布を示す毛穴分布図を生成し、複合毛包に隣接する複合毛包を特定し、複合毛包の皮革表面における位置からの相対的な位置を確率変数として、複合毛包に隣接する複合毛包が配置される確率の分布を示す複合毛包分布図を生成するようになっている。

更に、特徴抽出部１２が、生成された複合毛包分布図が示す確率分布を近似するための式（１）乃至（４）及び（６）に用いられる特徴パラメータを生成し、このパラメータと、生成された毛穴分布図とを対応付けて、特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。そして、皮革形状生成部１４が、特徴パラメータと式（１）乃至（４）及び（６）とに基づいて元の複合毛包分布図を復元し、特徴パラメータに対応する毛穴分布図と復元された複合毛包分布図とに従って、新たな皮革形状データを生成するようになっている。

従って、新たな皮革形状データによって、天然皮革などの表面に形成された複合毛包の配置パターンと毛穴の配置パターンとを自然に再現することができる。

また、特徴合成部１３が、特徴パラメータデータベース２２に登録された複数の特徴パラメータ同士を合成して合成特徴パラメータを生成し、皮革形状生成部１４が、複数の特徴パラメータに対応する複数の毛穴分布図のうち少なくとも何れか一つと、合成特徴パラメータとに従って、新たな皮革形状データを生成するので、複数の皮革の表面の毛穴と複合毛包との配置パターンをかけあわせた特徴を有する新たな皮革形状データを容易に生成することができる。

また、皮革形状データは、各要素が、皮革表面において当該要素が対応する位置における当該表面の高度を示すハイトフィールドで表現されているので、毛穴分布図及び複合毛包分布図を容易に生成することができる。

なお、本実施形態においては、複数の皮革の特徴をかけあわせることがあるため、特徴抽出処理で生成された複合毛包分布図から特徴パラメータを生成し、この特徴パラメータを合成するようにしていたが、複数の皮革の特徴をかけあわせる必要がない場合には、特徴パラメータを生成する必要はない。この場合には、特徴抽出処理で生成された毛穴分布図と複合毛包分布図とを対応付けて記憶部２０等に記憶しておき、この毛穴分布図と複合毛包分布図とに従って新たな皮革形状データを生成すれば良い。

また、本実施形態においては、皮革形状データをハイトフィールドで表現していたが、皮革形状データの表現方法はこれに限られるものではない。

また、本実施形態においては、特徴抽出部１２による皮革形状データの取得先は、皮革形状データベース２１としていたが、これに限られるものではなく、例えば、３次元入力装置１から出力された皮革形状データを、３次元入力装置制御部１１を経由して取得しても良い。

（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、毛穴を有する天然皮革の表面の凹凸パターンの例を示す図であり、（ｄ）は、（ａ）の一部を拡大した図である。 本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの概要構成例を示す図である。 本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮革形状データ抽出・合成・生成処理の処理例を示すフローチャートである。 皮革形状データをグレースケール画像で表した場合の一例を示す図である。 本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの特徴抽出処理の処理例を示すフローチャートである。 毛穴候補の位置を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。 高度毎における毛穴の候補の出現個数の分布のグラフを示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、毛穴の候補から毛穴を特定する方法の一例を示す図である。 毛穴点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。 複合毛包の予測される位置、範囲、隣接関係を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。 隣接する毛穴点間の距離毎における、隣接する毛穴点の出現個数の分布のグラフを示す図である。 特定された複合毛包点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。 毛穴分布図の一例を示す図である。 複合毛包分布図の一例を示す図である。 複合毛包点からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１４に示す複合毛包分布図を新たな座標系に変換して得られた図の一例を示す図である。 隣接する複合毛包点の重心を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。 隣接する複合毛包点の重心から推定された楕円形状を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。 複合毛包の中心からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１７に示す図を変形して得られた図の一例を示す図である。 複合毛包点からの放射方向における、隣接する複合毛包が出現する確率密度関数から、偏差σ１と偏差σ２とを求める方法の一例を示す図である。 偏差σ１と偏差σ２のグラフ及び夫々に近似する正弦波のグラフの一例を示す図である。 本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮革形状生成処理の処理例を示すフローチャートである。 （ａ）は、或るｙ座標における複合毛包の確率分布のグラフの一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示すグラフを一次微分したグラフの一例を示す図であり、（ｃ）は、勾配データの一部の配列をベクトルで表した図である。 （ａ）及び（ｂ）は、複合毛包非配置領域の生成方法の一例を示す図である。 （ａ）乃至（ｄ）は、複合毛包点の配置方法の一例を示す図である。 （ａ）乃至（ｄ）は、毛穴の形状の一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、毛穴を形成する様子の一例を示す図である。

符号の説明

１ ３次元入力装置
２ 外部入力装置
３ 表示装置
１０ 制御部
１１ ３次元入力装置制御部
１２ 特徴抽出部
１３ 特徴合成部
１４ 皮革形状生成部
２０ 記憶部
２１、２３ 皮革形状データベース
２２ 特徴パラメータデータベース
Ｓ 皮革形状データ生成装置

Claims (5)

1. 皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段と、
   前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における毛穴の位置を特定する毛穴位置特定手段と、
   前記特定された毛穴の位置に基づいて、密集している毛穴を認定し、当該密集している毛穴を同一のグループに分類することによって、前記皮革表面における毛穴グループを特定する毛穴グループ特定手段と、
   前記特定された毛穴グループ内における各毛穴の位置を特定し、当該位置を確率変数として、前記毛穴グループ内において毛穴が配置される確率の分布を示す毛穴分布データを生成する毛穴分布データ生成手段と、
   前記特定された毛穴グループに隣接する前記毛穴グループを特定し、前記毛穴グループの前記皮革表面における位置からの相対的な位置を確率変数として、当該毛穴グループに隣接する前記毛穴グループが配置される確率の分布を示す毛穴グループ分布データを生成する毛穴グループ分布データ生成手段と、
   前記生成された毛穴分布データと前記生成された毛穴グループ分布データとに従って、新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段と、
   を備えることを特徴とする皮革形状データ生成装置。
2. 請求項１に記載の皮革形状データ生成装置において、
   前記生成された毛穴グループ分布データに基づいて、当該毛穴グループ分布データが示す確率分布を近似するための近似式に用いられるパラメータを生成するパラメータ生成手段と、
   前記生成されたパラメータと前記生成された毛穴分布データとを対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された複数の前記パラメータ同士を合成して合成パラメータを生成する合成手段と、を更に備え、
   前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された合成パラメータと前記近似式とに基づいて前記毛穴グループ分布データを生成し、前記複数のパラメータに対応する複数の前記毛穴分布データのうち少なくとも何れか一つと、当該毛穴グループ分布データとに従って、前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の皮革形状データ生成装置において、
   前記皮革形状データは、各要素が、皮革表面において当該要素が対応する位置における当該表面の高度を示す、２次元配列で表現されたデータであることを特徴とする皮革形状データ生成装置。
4. 皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得工程と、
   前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における毛穴の位置を特定する毛穴位置特定工程と、
   前記特定された毛穴の位置に基づいて、密集している毛穴を認定し、当該密集している毛穴を同一のグループに分類することによって、前記皮革表面における毛穴グループを特定する毛穴グループ特定工程と、
   前記特定された毛穴グループ内における各毛穴の位置を特定し、当該位置を確率変数として、前記毛穴グループ内において毛穴が配置される確率の分布を示す毛穴分布データを生成する毛穴分布データ生成工程と、
   前記特定された毛穴グループに隣接する前記毛穴グループを特定し、前記毛穴グループの前記皮革表面における位置からの相対的な位置を確率変数として、当該毛穴グループに隣接する前記毛穴グループが配置される確率の分布を示す毛穴グループ分布データを生成する毛穴グループ分布データ生成工程と、
   前記生成された毛穴分布データと前記生成された毛穴グループ分布データとに従って、新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成工程と、
   を備えることを特徴とする皮革形状データ生成方法。
5. コンピュータを、請求項１乃至３の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置として機能させることを特徴とする皮革形状データ生成プログラム。