JP2976512B2 - 2D image transformation device - Google Patents

2D image transformation device

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JP2976512B2
JP2976512B2 JP2266674A JP26667490A JP2976512B2 JP 2976512 B2 JP2976512 B2 JP 2976512B2 JP 2266674 A JP2266674 A JP 2266674A JP 26667490 A JP26667490 A JP 26667490A JP 2976512 B2 JP2976512 B2 JP 2976512B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION 【産業上の利用分野】[Industrial applications]

本発明は二次元のビットマップ画像の形状を変える画
像変形装置に関する。
The present invention relates to an image transformation device that changes the shape of a two-dimensional bitmap image.

【従来の技術】[Prior art]

二次元ビットマップ画像に対する変形機能の種類には
拡大/縮小や回転を始めとして、その用途や目的によっ
て様々なものが考えられ、またそれらの機能実現のため
に多くの手法が提案されている。その機能のひとつに二
次元の平面画像にパースをつける機能がある。これは平
面画像の三次元空間内で様々な視点から見たときの形と
なるように変形したり、二次元画像内にある立体物に貼
りつけ合成できるように変形する際に必要となる。この
機能を実現するための一般的な手法として二次射影変換
が知られており、工業技術院電子技術総合研究所の開発
した画像処理サブルーチン・パッケージ「SPIDER」の中
にもそのソウトウェアが創作されている。二次射影変換
は計算式中では三次元情報を用いていないが三次元空間
内での画像の配置に基づいて計算されているため、正確
なパースを表現できる。 しかしこの正確な計算法以外にも二次元情報だけを利
用した計算により凝似的にパースをつけたいとの要求が
あった。またこの他に変形する形状の種類の多様にする
ため、パースをただ単に本物らしくつけるだけでなく、
ユーザがパースの具合を設定できる機能もあれば好まし
いと考えられていた。
Various types of deformation functions for two-dimensional bitmap images, such as enlargement / reduction and rotation, are considered depending on the application and purpose, and many methods have been proposed for realizing those functions. One of the functions is a function to parse a two-dimensional plane image. This is necessary when the image is deformed so as to have a shape when viewed from various viewpoints in the three-dimensional space of the two-dimensional image, or when the two-dimensional image is deformed so as to be pasted and synthesized with a three-dimensional object. Secondary projection transformation is known as a general method for realizing this function, and its software has been created in the image processing subroutine package "SPIDER" developed by the Electronic Technology Research Institute of the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. ing. Although the secondary projective transformation does not use three-dimensional information in the calculation formula, it is calculated based on the arrangement of images in a three-dimensional space, so that an accurate perspective can be expressed. However, in addition to this accurate calculation method, there has been a demand that the parsing should be artificially performed by calculation using only two-dimensional information. In addition, in order to make various types of deformable shapes, not only give the perspective a real thing,
It was considered that a function that allows the user to set the condition of the perspective was desirable.

【発明が解決しようとする課題】[Problems to be solved by the invention]

本発明は、二次元のビットマップ画像にパースをつけ
る変形あるいは平面画像を二次元平面内にある球形ある
いは円筒形状等の立体形状の画像に貼りつけるような変
形等の種々の二次元画像の変形において、その立体形状
の画像を立体感の具合を調整することができる画像変形
装置を提供することを目的とするものである。
The present invention provides various deformations of a two-dimensional image such as a deformation that parses a two-dimensional bitmap image and a deformation that attaches a two-dimensional image to a three-dimensional image such as a sphere or a cylinder in a two-dimensional plane. It is an object of the present invention to provide an image deforming apparatus capable of adjusting the degree of a three-dimensional effect on an image having the three-dimensional shape.

【課題を解決するための手段】[Means for Solving the Problems]

本発明の二次元画像の変形装置は、所定の関数をもっ
て原画像の画素密度を変更する画素密度変更手段(第1
図1301)と、画素密度変更手段により処理された画像の
形状を変更する画像形状変更手段(第1図1302)と、画
素密度変更手段による画像密度の変更の割合を調整する
ため、前記所定の関数の係数を決定する指示点を入力す
る入力手段(第1図11)とを備えている。
The two-dimensional image deforming apparatus according to the present invention includes a pixel density changing unit (first unit) that changes a pixel density of an original image with a predetermined function.
FIG. 1301), an image shape changing means for changing the shape of the image processed by the pixel density changing means (FIG. 1302), and the predetermined image density adjusting means for adjusting the rate of image density change by the pixel density changing means. Input means (FIG. 1) for inputting an indication point for determining a coefficient of the function.

【作用】[Action]

本発明の二次元画像の変形装置においては、画素密度
変更手段は所定の関数をもって原画像の画素密度を変更
することにより、画像に奥行き感を与えるための処理を
行う。画像形状変更手段は画像の全体形状を遠近の距離
感を与える処理を行う。これらの密度と外形形状の処理
の組み合せによって、立体感のある画像に変形させるこ
とができる。その立体感の具合を指示する指示点情報が
入力手段によって入力され、その情報によって画素密度
変更手段の関数の係数が調整される。この指示点の調整
により、立体感を調整することができる。
In the two-dimensional image deforming apparatus of the present invention, the pixel density changing means performs a process for giving a sense of depth to the image by changing the pixel density of the original image with a predetermined function. The image shape changing means performs a process of giving a sense of distance to the entire shape of the image. By combining the processing of the density and the external shape, it is possible to transform the image into a three-dimensional image. Point information indicating the degree of the three-dimensional effect is input by the input unit, and the coefficient of the function of the pixel density changing unit is adjusted based on the input information. By adjusting the designated point, the stereoscopic effect can be adjusted.

【実施例】【Example】

第1の実施例 この実施例は、矩形形状である原画像に対して、水平
および垂直の両方向の画素密度を二次関数式を用いた座
標計算により連続的に変更し、さらに外形形状を変形さ
せようとする非矩形形状に凝似アフィン変換を用いた座
標計算により変換することにより、画像の形状を変形さ
せる装置に関するものである。 第2図は変形処理前後の画像の例であり、第2図
(a)は変形前の矩形である原画像、第2図(b)はパ
ースのついた最終的な変形後の画像である。第2図にお
いて21,22,23,24は原画像の4隅の頂点P1,P2,P3,P4であ
り、25,26,27,28は原画像の各頂点P1,P2,P3,P4に対応す
る変形後の画像の4隅の頂点Q1,Q2,Q3,Q3である。第2
図のような変形を行う方法について説明する。 まず初めに二次元である原画像を三次元情報を用いず
に立体的に変形するための原理を簡単に説明する。第2
図(b)の変形画像を第2図(a)を原画像と見比べる
と、画像全体の外形が変化していることがわかる。また
第2図内には示していないが画像内の画素密度も変化す
る。すなわち第2図(b)の変形画像において25の点Q1
は三次元空間内では視点に一番近い点、27の点Q3は逆に
一番遠い点を見なすことができるが、このように視点か
らの距離が異なればその間で画素密度に違いが生じる。
そこでこれらの2つの性質を利用して変形を行うことに
する。第3図はその2つの性質を利用して矩形である原
画像からパースをつけた画像に順々に変形する様子を示
した例である。第3図(a)は変形前の矩形である原画
像であり、第2図(a)と同じものである。第3図
(b)は水平・垂直両方向の画素密度を連続的に変化さ
せたもので、画像内部の画素密度の違いを与えるための
ものである。つまり奥行き感を与えている。第3図
(c)は画素密度変化を受けた画像に対し全体外形を変
化させたもので、第2図(b)の最終変形画像である。 次に画像変形を行うための操作内容について説明す
る。第4図は第2図の変形処理前後の画像に操作者が与
える指示点を加えたものである。第4図(a)の原画像
の選択は矩形領域の対角に位置する2頂点、すなわち点
P1とP3または点P2とP4を指示する、第4図(b)の変形
画像では原画像の4頂点P1,P2,P3,P4に対応する4頂点Q
1,Q2,Q3,Q4と2つの点Q5,Q6とを指示して与える。点Q5
とは原画像の2点P1とP2の中間位置の点に対応するもの
で、変形画像の辺Q1Q4側から辺Q2Q3側へ向く方向の画素
密度の変化具合を指定するものである。また点Q6は原画
像の2点P1とP4の中間位置の点に対応するもので、変形
画像の辺Q1Q2側から辺Q4Q3側へ向く方向の画素密度の変
化具合を指定するものである。2点Q5,Q6はパース具
合、すなわち奥行き感を調整するためのものであるが、
この点を適当に配置することにより画像内部の画素分布
をある程度変えることができ、変形形状を多様化させる
ことができる。 では変形画像を得るための座標計算方法について説明
する。まず画素密度を変更する処理を行う。第5図は画
素密度を変更する処理の前後の画像である。第5図
(a)はこの処理を行う前の画像、すなわち第2図
(a)の原画像であり、第5図(b)は画素密度を変化
させた後の画像である。第5図の51,52,53,54は原画像
の4隅の頂点P1,P2,P3,P4であり、55,56,57,58は原画像
の各頂点P1,P2,P3,P4に対応する画素密度変更処理後の
画像の4頂点R1,R2,R3,R4である。この処理では原画像
の水平・垂直の2方向の画素密度を連続的に変化させ
る。その変換処理を行うための座標計算式をそれぞれ
(1)式と(2)式に示す。 水平方向 x′=Ax2+Bx+C ……(1) 垂直方向 y′=Dy2+Ey+F ……(2) 式中でx,yは画素密度変更処理前の水平・垂直座標で
あり、x′,y′は処理後の座標である。ここで(1)式
における係数A,B,Cは(1)式の入力座標変数xが0,|P
1xP6x|,|P1xP4x|の値のとき、出力座標変数x′の値が
0,|Q1Q6|,|Q1Q4|となる条件を満たす値である。P1は点P
1の水平方向の座標値を表す。|P1xP6x|は辺P1P6の長さ
である。|Q1Q6|は辺Q1Q6の長さである。また(2)式に
おける係数D,E,Fは(2)式の入力座標係数yは0,|P1yP
5y|,|P1yP2y|の値のとき、出力座標変数y′の値が0,|Q
1Q5|,|Q1Q2|となる条件を満たす値である。 (1)式と(2)式の計算を行う前に、原画像の左下
隅の頂点P1がxy平面座標上の原点位置となるように原画
像を配置させておくことが必要である。 画素密度を変更する座標計算を行った後に、全体外形
の変更するための座標計算を行う。第6図は画像の全体
外形を非矩形形状に変更する処理前後の画像である。第
6図(a)はこの処理における変形前の画像で第5図
(b)の画像と同じものであり、第6図(b)は最終的
に得られたパースのついた画像である、第6図の61,62,
63,64はこの変形の前の4隅の頂点R1,R2,R3,R4であり、
65,66,67,67は各頂点R1,R2,R3,R4に対応する4隅の頂点
Q1,Q2,Q3,Q4である。この変換では画像内部の画素が線
形の位置に配置される疑似アフィン変換を用いる。ここ
での変換処理の計算式をそれぞれ(3)式と(4)式に
示す。 式中でx′,y′は外形変更処理前の水平・垂直座標で
あり、X,Yは処理後の座標である。x′とy′は(1)
式と(2)式の出力座標を入力に用いる。外形変更処理
が終了したら変形画像の頂点Q1がxy平面座標上の座標値
Q1の位置にくるよう変形画像を配置する。 以上のように画素密度を変更する処理と全体外形を変
更する処理とを組み合わせることにより変形を行う。第
3図によれば前者による処理で密度変更を加えた画像を
得て、次にその画像に対して外形変更を加えるように説
明したが、実際に中間の画像は生成せずに、1つの画素
に対して連続して(1)〜(4)式の座標計算を行う。 以上に説明した原理により画像変形を行う本実施例の
ハードウェア構成の一例を第8図に示す。同図におい
て、81は計算機、82は中央演算処理装置、83は画像変形
処理部、84は画像メモリ、85は入力装置、86はディスプ
レイ、87はスキャナ、88はプリンタ、89はバスである。
入力装置85は計算機に命令等を与えるためのものであ
る。ディスプレイ86は画像を出力表示するものである。
スキャナ87は画像を入力するもので、プリンタ88は画像
出力するものである。バス89は画像データや制御情報を
受渡しする役割を果たす。画像メモリ84は画像データを
記憶するものであり、中央演算処理装置82は画像処理装
置全体の制御や一般的な演算を行うものである。 本発明の特徴とする構成を含む画像変形処理部83は第
1図に示す構成を有する。すなわち、画像変形処理部83
は、変形前後の画像の代表点の座標や分割する小平面パ
ッチの大きさと形状の情報を入力する変形初期値入力部
11と、入力された初期値より小平面パッチの選択手順を
制御し、また変形小平面パッチ内の整数座標点の選択手
順を制御するトレース制御部12と、選択した小平面パッ
チの頂点の座標について変形後の座標を計算する変形座
標計算部13と、選択した小平面パッチと変形小平面パッ
チの頂点座標から変形関数の逆写像の関数を求める逆写
像関数計算部14と、変形小平面パッチ内の整数座標点を
検出する整数座標検出部15と、逆写像関数を用いて検出
した整数座標点の座標から原画像上の座標を計算する逆
写像座標計算部16と、計算された座標値から補間演算に
よる変形後の画像上の新画素値を計算する補間処理部17
と、画素値の書き込みと読み込みの制御を行う画素入出
力制御部18から構成されている。19は変形前後の画像デ
ータを記憶する画像メモリである。 以上の構成において、画素値の読み出しから座標計算
等をへて書き込みまでを行う全体の処理フローについて
説明する。第7図にそのフローを示す。 (701) 変形初期値入力部11により、変形に必要な初
期情報を入力する。情報としては変形前後の画像の代表
指示点の座標がある。原画像では矩形領域の対角に位置
する1組の2点P1,P3、変形画像では4隅の頂点Q1,Q2,Q
3,Q4とパースの具合を指定する2点Q5,Q6を入力する。
さらに分割する小面パッチの大きさや形状もここで指定
する。 (702) トレース制御部12により、原画像領域を小平
面パッチに分割し、パッチのトレースを始める。変形の
座標計算は原画像上の全ての画素に対して行うのではな
く、分割したパッチの頂点に対象にする。 (703) トレース制御部12は、さらにトレースにより
小平面パッチを順々に選択する。 (704) 変形座標計算部13における画素密度変更部130
2は、トレース制御部12により選択された小平面パッチ
の頂点の座標に対して画素密度変更のための座標計算を
前記(1)式および(2)式により行う。 (705) 画像形状変更部1302は、ステップ704の計算で
得られた座標に対して外形変更処理のための座標計算を
行う。この計算には前記(3)式および(4)式を用い
る。 (706) 逆写像関数計算部14において、ステップ703で
選択した小平面パッチの頂点の座標とステップ705の計
算により得られた座標とから、その小平面パッチに対す
る変形の逆写像関数を求める。 (707) トレース制御部12は、ステップ705により得ら
れた変形小平面パッチについてその領域内の整数座標点
のトレースを開始する。 (708) トレース制御部12の制御のもとに整数座標検
出部16は、変形小平面パッチ領域内のトレースにより整
数座標点を順に選択する。 (709) 逆写像座標計算部16は、ステップ708で選択し
た整数座標点に対してステップ706で求めた逆写像関数
を用いて逆写像座標計算を行い、原画像上の座標を求め
る。 (710) 補間処理部17は、ステップ709で求めた座標の
近傍にある1つ以上の整数座標点の画素値を読み出す。 (711) そして、読み出した画素値をもとに補間処理
を行い新たな画素値を計算する。 (712) 画素入出力制御部18は、求めた新画素値をト
レースにより選択した変形画像内の整数座標点に書き込
む。 (713) トレース制御部12は、変形小平面パッチ領域
内のトレースが終了したか否かを判定する。Yesの場合
はステップ714に進み、Noの場合はステップ708に戻る。 (714) さらに、原画像上の小平面パッチのトレース
が終了したか否かを判定する。Yesの場合は全処理を終
了し、Noの場合はスッテップ703に戻る。 ステップ702において分割する小平面パッチの形状や
大きさに制限はない。形状としては三角形や四角形等が
考えらる。またステップ711でも補間法に決まりはない
が、方法には最近傍法や4点線形補間等がある。これら
は処理速度と画質に関係があるため、操作者の要求に任
せて選択すればよい。 本実施例の装置によれば、二次元のビットマップ画像
にパースを付ける変形を比較的簡単な処理により行なう
ことができ、さらにパース具体をユーザが指示点(Q5,Q
6)として与えることにより、バース具合の調整を容易
に行うことができる。 第2の実施例 この実施例は、矩形形状である原画像に対して、三次
関数式を用いた座標計算により水平および垂直の両方向
の画素密度を連続的に変更し、さらに水平または垂直の
どちらか一方向の画像の幅を円形状に沿って変化させる
座標計算により外形形状を変更することにより画像の形
状を変形させる装置に関するものであり、上記変形では
球体形状の丸み具合を指示点の調整により変更できるよ
うにした点に特徴がある。 平面物に球体物にしわが発生することなくぴたりと貼
るつけることはできない。そこでここでは地球儀のよう
に緯線にあたる水平方向は直線性を維持させ、経線にあ
たる垂直方向は曲線的にする本実施例の変形処理の原理
について説明する。第9図は変形処理後の画像の例であ
り、第9図(a)は変形前の矩形である原画像、第9図
(b)は球体形状に変形された画像である。話を簡単に
するため、第9図のように球の4分円の部分を対象にし
て説明する、第9図において91,92,93,94は原画像の4
隅の頂点P1,P2,P3,P4であり、95,96,97は原画像の各頂
点頂点P1,P2,P4に対応する変形後の画像の頂点Q1,Q2,Q4
である。頂点P3は変形後には頂点Q2上に写像される。画
像内部に描かれた線分は画像の密度分布を表すたための
ものである。以降の図でも同様である。 まず初めに二次元である原画像の三次元情報を用いず
に立体的に変形するための原理を簡単に説明する、第9
図(b)の変形画像と第9図(a)の原画像とを見比べ
ると、画像全体の外形が変化していることがわかる。ま
た画像内部の密度も変化している。すなわち第9図
(b)の変形画像において95の点Q1は三次元空間内では
視点に一番近い点、一方96の点Q2および97の点Q4は逆に
一番遠い点と見なすことができるが、このように視点か
らの距離が異なればその間で画素密度に違いが生じる。
そこでこれらの2つの性質を利用して変形を行うことに
する。第10図はその2つの性質を利用して矩形である原
画像から球体形状の画像に順々に変形する様子を示した
例である。第10図(a)は変形前の矩形である原画像で
あり、第9図(a)と同じものである。第10図(b)は
水平・垂直両方向の画素密度を連続的に変化させたもの
で、画像内部の画素密度の違いを与えるためのものであ
る。つまり丸み感を出す奥行き感を与えている。第10図
(c)は画素密度変化を受けた画像に対し全体外形を円
形状に変化させたもので、第9図(b)の変形画像と同
じものである。 次に画像変形を行うための操作内容について説明す
る。第11図は第9図の変形処理前後の画像に操作者が与
える指示点を加えたものである。第11図(a)の原画像
の選択では矩形領域の対角に位置する2頂点、すなわち
点P1とP3または点P2とP4を指示する。第11図(b)の変
形画像では原画像の3頂点P1,P2,P4に対応する3頂点
Q1,Q2,Q4と2つの点Q5,Q6とを指示して与える。変形画
像の2辺Q1Q2とQ1Q4の長さは等しいので2点Q2,Q4のう
ちいずれか一方の点のみを指示するようにしても構わな
い。先に述べたか頂点P3は変形により頂点Q2上に写像さ
れるため、頂点P3に対応する変形後の指示点は与えな
い。点Q5とは原画像の2点P1とP2の中間位置の点に対応
するもので、変形画像の辺Q1Q4側から頂点Q2もしくは辺
Q2Q4側へ向かう方向の画素密度の変化具合を指定するも
のである。同時に点Q6は原画像の2点P1とP4の中間位置
の点に対応するもので、変形画像の辺Q1Q2側から頂点Q4
もしくは辺Q4Q2側へ向かう方向の画素密度の変化具合を
指定するものである。つまり地球儀で言えば点Q5は緯度
の点Q6は経度の方向に関連する。2点Q5,Q6はパース具
合、すなわち球体の丸み具合を調整するためのものであ
るが、この点を適当に配置することにより画像内部の密
度分布をある程度変えるこができ、変形形状を多様化さ
せることができる。なお一般的には2点Q5,Q6は頂点Q1
から等距離の位置にあるため、どちらか1点のみを指示
するようにしてもかまわない。水平・垂直の2つの方向
の画素密度を異なるようにしたい場合だけ2点を指示す
るれば良い。 では変形画像を得るための座標計算法について説明す
る。先に画素密度を変更する処理を行う。第12図は画素
密度を変更する処理前後の画像である。第12図(a)は
この処理を行う前の画像、すなわち第9図(a)の原画
像であり、第12図(b)は画素密度を変化させた後の画
像である。第12図の121,122,123,124は原画像の4隅の
頂点P1,P2,P3,P4であり、125,126,127,128は原画像の各
頂点P1,P2,P3,P4に対応する画素密度変更処理後画像の
4頂点R1,R2,R3,R4である。この処理では原画像の水平
・垂直の2方向の画素密度を連続的に変化させる。その
変換処理を行うための座標計算式をそれぞれ(5)式と
(6)式に示す。 水平方向 x′=Ax3+Bx2+Cx+D ……(5) 垂直方向 y′=Ey3+Fy2+Gy+H ……(6) 式中でx,yは画素密度変更処理前の水平・垂直座標で
あり、x′,y′は処理後の座標である。ここで(5)式
における係数A,B,C,Dは(5)式の入力座標変数xが0,|
P1xP6x|,|P1xP4x|の値のとき、出力座標変数x′の値が
0,|Q1xQ6x|,|Q1xQ4x|となる条件を満たし、なおかつ入
力座標変数xの値が|P1xP4x|のときに(5)式の関数の
一次微分値が0となる条件を満たす場合の値である。P
1xは点P1の水平方向の座標値を表す。|P1xP4x|は辺P1P4
の長さで、|Q1xQ4x|は辺Q1Q4の長さである。微分値0と
いう条件は画像の端部である辺R3R4側の水平方向の画素
を限りなく小さくするためのものである。これにより球
体形状に変形されたとき端部の画素が無限に小さくな
る。また(6)式における係数E,F,G,Hは(6)式の入
力座標変数yが0,|P1yP5y|,|P1yP2y|の値のとき、出緑
座標変数y′の値が0,|Q1yQ5y|,|Q1yQ2y|となる条件を
満たし、なおかつ入力座標変数yの値が0,|P1yP5y|のと
きに(6)式の関数の一次微分値が0となる条件を満た
す場合の値である。 (5)式と(6)式の計算を行う前に、原画像の左下
隅の頂点P1がxy平面座標上の原点位置となるように原画
像を配置させておくことが必要ある。 画素密度を変更する座標計算を行った後に、全体外形
を変更するための座標計算を同う。第13図は画像全体外
形を非矩形である円形状に変更する処理前後の画像であ
る。第13図(a)はこの処理における変形前の画像で第
12図(b)の画像と同じものであり、第13図(b)は最
終的に得られた球体状画像である。第13図の131,132,13
3,134はこの外形変更変形前の4隅の頂点R1,R2,R3,R4
あり、135,136,137は頂点R1,R2,R4に対応する頂点Q1,
Q2,Q4である。矩形形状から円形状に変形するには矩形
形状の一方向から円形に沿って変倍を加える。言い換え
ると円形に沿うように画像の幅を変える。変換処理の計
算をそれぞれ(7)式と(8)式に示す。 X=x′×f1/|Q1x−Q4x| ……(7) Y=y′ ……(8) 式中でx′,y′は外形変更処理前の水平・垂直座標で
あり、X,Yは処理後の座標である。x′とy′は(5)
式と(6)式の出力座標を入力に用いる。f1は円形の式
であり、円の中心点をxy平面の原点に置いてときに
(9)式のように表わされるものである。 x′=f1(y′)=SQRT(|Q1xQ4x|2−y′) ……(9) 本実施例では水平方向に圧縮するが、用途に応じて垂
直方向から圧縮してもよい。外形変更処理が終了したら
変形画像の頂点Q1がxy平面座標上の座標値Q1の位置にく
るよう変形画像を配置する。 以上のように画素密度を変更する処理と全体外形を変
更する処理とを組み合わせることにより変形を行う。第
10図によれば前者による処理で密度変更処理を加えた画
像を得て、次にその画像に対して外形変更処理を加える
ように説明したが、実際に中間の画像は生成せずに、1
つの画素に対して連続して(5)〜(9)式の座標計算
を行う。 以上に説明した第2の実施例の二次元画像の変形処理
を行うためのハードウェア構成は、第1の実施例と同じ
く、第8図に全体構成を示し、その画像変形処理部の構
成は第1図に示す。変形座標計算部13の処理内容が異な
る他は、基本的構成は第1の実施例と同じ構成である。
この第2の実施例の装置の動作は、第7図に示す動作フ
ローにおいてステップ704の画素密度変更処理の座標計
算に(5)〜(6)式を用いる点、およびステップ705
の外形変更処理の座標計算に(7)〜(9)式を用いる
点が第1の実施例の装置とは異なる。 この実施例によれば、平面画像を二次元平面内にある
球体形状の画像に簡単な操作で貼り付けられるように変
形でき、さらにユーザが指示点(Q5,Q5)を調整するこ
とによりその球体の丸み具合を変更できる。 第3の実施例 この実施例は、矩形形状である原画像に対して、三次
関数式を用いた座標計算により水平および垂直のいずれ
が一方向の画素密度を連続的に変更し、二次関数式を用
いた座標計算により水平および垂直の上記の残りの一方
向の画素密度を連続的に変更し、二次関数式により画素
密度変更を加えた方向に対して向かい合う2つの隋円形
状の曲線で挟みこむように形状を変更し、二次関数式に
より画素密度変更を加えた方向に対して画像幅を連続的
に変更することにより、矩形形状である平面画像を円筒
形状に変形させる装置に関するものであり、上記変形で
は円筒形状の円筒軸回り方向の立体感と円筒軸に沿う方
向の遠近感とを指示点の調整により変更できる点に特徴
を有するものである。 第14図は変形処理前後の画像の例であり、第14図
(a)は変形前の矩形である原画像、第14図(b)は貼
りつけられる対象となる円筒形状の画像である。この第
14図(b)の画像の形状が変形させようとする形状とな
る。話をわかりやすくするため、第14図のように円筒画
像の右半分側の部分を対象にして説明する。第14図にお
いて141,142,143,144は原画像の4隅の頂点P1,P2,P3,P4
であり、145,146,147,148は原画像の各頂点P1,P2,P3,P4
に対応する変形後の画像の4隅の頂点Q1,Q2,Q3,Q4であ
る。画像内部に描かれた線分は画像の密度分布を表すた
めのものである。以降の図でも同様である。 まず初めに二次元である原画像を三次元情報を用いず
に立体的に変形するための原理を簡単に説明する。第14
図(b)の変形画像と第14図(a)の原画像とを見比べ
ると、画像全体の外形が変化していることがわかる。す
なわち原画像は矩形形状であり、変形対象画像は曲線形
状を含む四角形である。また画像内部の密度も変化して
いる。第14図(b)の変形画像において145の点Q1は三
次元空間内では視点に一番近い点であり、ここを基準と
して146の点Q2のある円筒軸に沿う方向の画素の大きさ
が徐々に小さくなっていき、147の点Q4のある円筒軸の
回りの方向の画素の大きさが加速度的に小さくなってい
る。そこで全体外形の違いと画素密度の違いの2つの性
質を利用して変形を行うことにする。第3図はその2つ
の性質を利用して矩形である原画像から円筒形状の画像
に順々に変形する様子を示した例である。第15図(a)
は変形前の矩形である原画像であり、第14図(a)と同
じものである。第15図(b)は水平・垂直それぞれの方
向の画素密度を連続的に変化させたもので、画像内部の
画素密度の違いを与えるためのものである。つまり円筒
軸に沿う遠近感と円筒軸回りの立体感を与えるものであ
る。第15図(c)は画素密度変化を受けた(b)の画像
に対し全体外形を円筒形状に変化させたもので、第14図
(b)の変形画像と同じものである。 次に画像変形を行うための操作内容について説明す
る。第16図は第14図の変形処理前後の画像に操作者が与
える指示点を加えたものである。第16図(a)の原画像
の選択では矩形領域の対角に位置する2頂点、すなわち
点P1とP3または点P2とP4を指示する。第16図(b)の変
形画像では原画像の4頂点P1,P2,P3,P4に対応する4頂
点Q1,Q2,Q3,Q4と2つの点Q5,Q6とを指示して与える。点
Q5とは原画像の2点P1とP2の中間位置の点に対応するも
ので、変形画像の辺Q1Q4側から頂点Q2Q3から辺Q2Q3側へ
向く方向、すなわち円筒軸に沿う方向の画素密度の変化
具合を指定するものてある。また点Q6は原画像の2点P1
とP4の中間位置の点に対応するもので、変形画像の辺Q1
Q2側から頂点Q4Q5側へ向く方向、すなわち円筒軸の回り
の方向の画素密度の変化具合を指定するものである。2
点Q5,Q6は円筒形状の立体感の具合を調整するためのも
のであるが、この点を適当に調整することにより画像内
部の画素分布をある程度変えることができ、変形形状の
多様化させることができる。 では変形画像を得るための座標計算方法について説明
する。先に画素密度を変更する処理を行う。第17図は原
画像から画素密度を変更した画像に変形する様子を示し
た例である。第17図(a)は原画像であり、第17図
(b)は垂直方向の画素密度を変化させた後の画像であ
り、第17図(c)は(b)の画像の水平方形の画素密度
を変化させた後の画像である。第17図(b)は円筒軸に
沿う方向の、第17図(c)は円筒軸回りの方向の立体感
を与えるためのものである。垂直方向の画素密度変更処
理のための座標計算式を(10)式に示す。 垂直方向 y′=Ay2+By+C ……(10) 式中でyは垂直画素密度変更処理前の垂直座標であ
り、y′は処理後の座標である。ここで(1)式におけ
る係数A,B,Cは(1)式の入力座標変数yが0,|P1yP5y|,
|P1yP2y|のとき、出力座標変数y′の値が0,|Q1YQ5Y|,|
Q1YQ2Y|となる条件を満たす値である。P1yは点P1の垂直
方向の座標値を表す。|P1yP2y|は辺P1P2の長さで、|Q1Y
Q2Y|は辺Q1Q2の長さである。 (10)式の計算を行う前に、原画像の左下隅の頂点P1
がxy平面座標上の原点位置となるように原画像を配置さ
せておくことが必要である。 次に水平方向の画素密度変更処理のための座標計算式
(11)式に示す。 水平方向 x′=Dx3+Ex2+Fx+G ……(11) 式中でxは水平画素密度変更処理前の水平座標であ
り、x′は処理後の座標である。ここで(11)式におけ
る係数D,E,F,Gは(11)式の入力座標変数xが0,|P1xP6x
|,|P1xP4x|の値のとき、出力座標変数x′の値が0,|Q1x
Q6x|,|Q1xQ4x|となる条件を満たし、なおかつ入力座標
変数xの値が|P1xP4x|のときに(11)式の関数の一次微
分値が0となる条件を満たす場合の値である。微分値0
という条件は画像の水平方向の端部を限りなく小さくす
るためのものである。これにより円筒形状に変形された
とき端部の画素が無限に小さくなる。 画素密度を変更する座標計算を行った後に、全体外形
を変更するための座標計算を行う。第6図は矩形画像の
全体外形を向かい合う2曲線を含む四辺の非矩形形状に
変更する様子を示した例である。第18図(a)は全体外
形変更処理における変形前の画像で第17図(c)の画像
と同じものである、第18図(b)は上下の向かい合う1
組の対辺の形状を曲線形状とした画像であり、第18図
(c)は最終的に得られた円筒形状画像である。1組の
対辺の形状を曲線形状とするために矩形形状の画像を向
かい合う2つの隋円形状の曲線で挟みこむように変形す
る。この処理のための座標計算式を(12)式に示す。な
お画像の水平方向の幅はこのときには変化させないため
水平方向の座標はそのままとする。 y′=(f1+Q3y−Q4y−f2)/(Q2y−Q1y)×y′+f2 ……(12) 式中でy′は曲線形状で挟みこむ処理前の垂直座標で
あり、Yは処理後の座標である。f1は第18図(b)の画
像の上側の辺の形状を表すための式y′=f1(x′)で
あり、|Q1xQ4x|を水平方向の軸長とし|Q2yQ3y|を垂直方
向の軸長として中心点xy平面座標上の原点に置いたとき
の隋円式である。f2は第18図(b)の画像の下側の辺の
形状を表すための式y′=f2(x′)であり、|Q1xP4x|
を水平方向の軸長とし|Q1yQ4y|を垂直方向の軸長として
中心点をxy平面座標上の原点に置いたときの隋円式であ
る。 曲線形状で挟みこむ変形を行った後、最終画像を得る
ための処理を行う。この処理では画像の水平方向の幅が
連続的に変わるように変更する、処理のための座標計算
式を(13)式に示す。なおこのときには画像の垂直方向
の幅は変化させないため垂直方向の座標はそのままとす
る。 X=(1−(1−H)/1Y)x′ ……(13) 式中でx′はこの処理の前の水平座標であり、X,Yは
処理後の水平・垂直座標である。係数H,Iは以下の式に
て表される定数である。 H={(Q2y−Q4y)(Q3x−Q2x)−(Q2y−Q3y)(Q4x −Q1x)}/(Q3y−Q4y)/(Q4x−Q1x) ……(14) I=Q2y−Q4y ……(15) 以上のように画素密度を変更する処理と全体外形を変
更する処理とを組み合わせることにより変形を行う。第
15図のところでは前者による処理で密度変更処理を加え
た画像を得て、次にその画像に対して外形変更処理を加
えるように説明したが、実際に中間の画像は生成せず
に、1つの画素に対して連続して(10)〜(13)式の座
標計算を行う。 以上に説明した第3の実施例の二次元画像の変形処理
を行うためのハードウェア構成は、第1の実施例あるい
は第2の実施例と同じく、第8図に全体構成を示し、そ
の画像変形処理部の構成は第1図に示す。変形座標計算
部13の処理内容が異なる他は、基本的構成は第1の実施
例あるいは第2の実施例と同じ構成である。この第3の
実施例の装置の動作は、第7図に示す動作フローにおい
てステップ704の画素密度変更処理の座標計算に(10)
〜(11)式を用いる点、およびステップ705の外形変更
処理の座標計算に(12)〜(13)式を用いる点が第1の
実施例の装置とは異なる。 この第3の実施例によれば、平面画像を二次元平面内
にある円筒形状の画像に簡単な操作で貼り付けられるよ
うに変形でき、さらに円筒形状の円筒軸回りの方向の立
体感と円筒軸に沿う方向の遠近感とを指示点(Q5,Q6
の調整により容易に変更することができる。
 First Embodiment In this embodiment, a horizontal original image is
And the pixel density in both the vertical and vertical directions
The target shape is changed continuously, and the external shape is further deformed.
Non-rectangular shape using pseudo-affine transformation
The shape of the image is transformed by converting
Related to a device for causing the same. FIG. 2 is an example of an image before and after the deformation processing, and FIG.
(A) is an original image which is a rectangle before deformation, and FIG.
This is a final deformed image with a source. Fig. 2
Where 21, 22, 23, and 24 are the vertices P at the four corners of the original image1, PTwo, PThree, PFourIn
25,26,27,28 are the vertices P of the original image1, PTwo, PThree, PFourCorresponding to
Vertex Q at the four corners of the transformed image1, QTwo, QThree, QThreeIt is. Second
A method for performing the modification shown in the figure will be described. First, a two-dimensional original image is created without using three-dimensional information.
The principle for three-dimensional deformation will be briefly described. Second
Compare the deformed image of FIG. 2B with the original image of FIG. 2A.
It can be seen that the outer shape of the entire image has changed. Also
Although not shown in FIG. 2, the pixel density in the image also changes.
You. That is, 25 points Q in the deformed image of FIG.1
Is the point closest to the viewpoint in 3D space, 27 points QThreeConversely
The farthest point can be considered,
If the distances are different, the pixel density differs between them.
So we decided to use these two properties to transform
I do. Fig. 3 shows an original rectangle that takes advantage of these two properties.
Shows how the image is transformed from perspective to perspective
This is an example. FIG. 3 (a) is an original image which is a rectangle before deformation.
It is an image and is the same as FIG. 2 (a). Fig. 3
(B) shows that the pixel density in both the horizontal and vertical directions is continuously changed.
To give the difference in pixel density inside the image.
Things. In other words, it gives a sense of depth. Fig. 3
(C) shows the entire outer shape of the image subjected to the pixel density change.
FIG. 2 (b) is a final deformed image. Next, the operation content for performing image deformation will be described.
You. FIG. 4 shows an image given by the operator before and after the deformation process of FIG.
It is the one that added the indicated point. Original image of Fig. 4 (a)
The selection of the two vertices located on the diagonal of the rectangular area, ie, the point
P1And PThreeOr point PTwoAnd PFourOf FIG. 4 (b)
In the image, 4 vertices P of the original image1, PTwo, PThree, PFour4 vertices Q corresponding to
1, QTwo, QThree, QFourAnd two points QFive, Q6And instruct and give. Point QFive
Is two points P of the original image1And PTwoCorresponding to a point in the middle of
Then, the side Q of the deformed image1QFourSide QTwoQThreePixels in the direction toward the side
This specifies the degree of change in density. Also point Q6Is the original picture
Two points P of the image1And PFourCorresponding to the point at the middle position of
Image side Q1QTwoSide QFourQThreePixel density changes in the direction
It specifies the condition. 2 points QFive, Q6Is a perspective tool
In other words, to adjust the sense of depth,
By arranging this point appropriately, the pixel distribution inside the image
Can be changed to some extent, diversifying the deformed shape
be able to. Now we will explain how to calculate the coordinates to get the deformed image
I do. First, a process of changing the pixel density is performed. Figure 5 is a drawing
It is an image before and after the process of changing the density. Fig. 5
(A) is an image before performing this processing, that is, FIG.
(A) is the original image, and (b) in FIG.
It is an image after having made it. In Fig. 5, 51,52,53,54 are original images
Vertex P at the four corners of1, PTwo, PThree, PFourAnd 55,56,57,58 are original images
Each vertex P of1, PTwo, PThree, PFourAfter the pixel density change processing corresponding to
Four vertices R of the image1, RTwo, RThree, RFourIt is. In this process the original image
Pixel density in the horizontal and vertical directions
You. Each coordinate calculation formula for performing the conversion process is
Equations (1) and (2) are shown. Horizontal direction x '= AxTwo+ Bx + C (1) Vertical direction y '= DyTwo+ Ey + F (2) where x and y are horizontal and vertical coordinates before the pixel density change processing.
X 'and y' are coordinates after processing. Where equation (1)
The coefficients A, B, and C in equation (1) are input coordinates x of 0,
1xP6x|, | P1xP4xWhen the value of |, the value of the output coordinate variable x 'is
0, | Q1Q6|, | Q1QFourIt is a value that satisfies | P1Is the point P
1Represents the horizontal coordinate value of. | P1xP6x| Is side P1P6Length of
It is. | Q1Q6| Is side Q1Q6Is the length of Also, in equation (2)
Coefficients D, E, and F are input coordinate coefficients y in equation (2) are 0, | P1yP
5y|, | P1yP2yWhen the value of |, the value of the output coordinate variable y 'is 0, | Q
1QFive|, | Q1QTwoIt is a value that satisfies | Before calculating equations (1) and (2), lower left of the original image
Corner vertex P1Original image so that is the origin position on the xy plane coordinates
It is necessary to keep the image in place. After performing the coordinate calculation to change the pixel density,
Calculate coordinates to change. Figure 6 shows the whole image
It is an image before and after the process of changing the outer shape into a non-rectangular shape. No.
FIG. 6A shows an image before deformation in this processing.
FIG. 6 (b) is the same as the image shown in FIG.
The images with the perspective obtained in FIG.
63 and 64 are the vertices R at the four corners before this deformation1, RTwo, RThree, RFourAnd
65,66,67,67 is each vertex R1, RTwo, RThree, RFourVertices of the four corners corresponding to
Q1, QTwo, QThree, QFourIt is. In this conversion, the pixels inside the image
Use a pseudo-affine transformation located at the shape location. here
The calculation formulas for the conversion process in Eq. (3) and (4) are respectively
Show.  In the formula, x 'and y' are the horizontal and vertical coordinates before the shape change processing.
X and Y are coordinates after processing. x 'and y' are (1)
The output coordinates of equations (2) and (3) are used as inputs. Outline change processing
Is finished, the vertex Q of the deformed image1Is the coordinate value on the xy plane coordinates
Q1The deformed image is arranged so as to come to the position. As described above, the process of changing the pixel density and the overall
Deformation is performed by combining with further processing. No.
According to FIG. 3, the image with the density changed by the former process is
And then tell the user to make a shape change to that image.
, But without actually generating an intermediate image, one pixel
, The coordinates of equations (1) to (4) are continuously calculated. In this embodiment, which performs image deformation based on the principle described above,
FIG. 8 shows an example of the hardware configuration. Smell
81 is a computer, 82 is a central processing unit, 83 is image transformation
Processing unit, 84 is image memory, 85 is input device, 86 is display
Ray, 87 is a scanner, 88 is a printer, 89 is a bus.
The input device 85 is for giving commands and the like to the computer.
You. The display 86 outputs and displays an image.
The scanner 87 is for inputting an image, and the printer 88 is for inputting an image.
Output. The bus 89 stores image data and control information.
Play the role of delivery. The image memory 84 stores image data
The central processing unit 82 is an image processing device.
It controls the entire device and performs general calculations. The image deformation processing unit 83 including the configuration characteristic of the present invention
It has the configuration shown in FIG. That is, the image transformation processing unit 83
Are the coordinates of the representative points of the image before and after
Initial deformation value input section for inputting information on the size and shape of the switch
11 and the procedure for selecting a small plane patch from the input initial value
Control and selection of integer coordinate points in the deformed facet patch
The trace control unit 12 that controls the
Deformation point that calculates the coordinates after transformation for the coordinates of the vertices
The target calculation unit 13 and the selected facet patch and deformed facet patch
Inverse mapping to find the inverse mapping function of the transformation function from the vertex coordinates
The image function calculator 14 calculates the integer coordinate points in the deformed facet patch.
Integer coordinate detection unit 15 to detect and detection using inverse mapping function
To calculate the coordinates on the original image from the coordinates of the integer coordinate points
The mapping coordinate calculation unit 16 performs interpolation calculation from the calculated coordinate values.
Interpolation processing unit 17 that calculates new pixel values on the image after the transformation
And pixel input / output to control writing and reading of pixel values
It comprises a force control unit 18. 19 is the image data before and after deformation
This is an image memory for storing data. In the above configuration, coordinate calculation from reading pixel values
About the entire processing flow from writing to writing
explain. FIG. 7 shows the flow. (701) The initial value required for deformation
Enter period information. Information is representative of the image before and after deformation
There are coordinates of the designated point. Positioned on the diagonal of the rectangular area in the original image
A set of two points P1, PThree, Four corner vertices Q in the deformed image1, QTwo, Q
Three, QFourAnd Q to specify the condition of perspectiveFive, Q6Enter
Also specify the size and shape of the small face patch to be divided here
I do. (702) The trace control unit 12 changes the original image area to Kodaira
Divide into surface patches and start tracing the patches. Deformed
Coordinate calculation is not performed for all pixels on the original image.
Target the vertices of the divided patch. (703) The trace control unit 12 further executes the trace
Select facet patches in order. (704) The pixel density changing unit 130 in the deformed coordinate calculating unit 13
2 is the small plane patch selected by the trace control unit 12.
Calculates the coordinates of the vertex coordinates for changing the pixel density.
This is performed according to the equations (1) and (2). (705) The image shape changing unit 1302 calculates
Coordinate calculation for outer shape change processing is performed on the obtained coordinates.
Do. For this calculation, the above equations (3) and (4) are used.
You. (706) In the inverse mapping function calculation unit 14, at step 703
The coordinates of the vertices of the selected facet patch and the total of step 705
From the coordinates obtained by the calculation,
Find the inverse mapping function of the transformation (707) The trace control unit 12 obtains the
Integer coordinate point in the region for the deformed facet patch
Start tracing for. (708) The integer coordinate detection under the control of the trace control unit 12
Protrusion 16 is aligned by traces in the deformed facet patch area.
Select several coordinate points in order. (709) The inverse mapping coordinate calculation unit 16 selects the
Inverse mapping function found in step 706 for the integer coordinate points
Calculate inverse mapping coordinates using
You. (710) The interpolation processing unit 17 calculates the coordinates
The pixel values of one or more integer coordinate points in the vicinity are read. (711) Then, an interpolation process is performed based on the read pixel values.
To calculate a new pixel value. (712) The pixel input / output control unit 18 triggers the calculated new pixel value.
Write to the integer coordinate point in the deformed image selected by the race
No. (713) The trace control unit 12 is configured to generate the deformed small plane patch area.
It is determined whether or not the tracing has been completed. If yes
Proceeds to step 714, and if No, returns to step 708. (714) Trace of small plane patch on original image
It is determined whether or not has been completed. If Yes, end all processing
In the case of No, the process returns to step 703. The shape of the small plane patch to be divided in step 702
There is no limit on the size. Triangles, squares, etc.
I think. Also the interpolation method is not determined in step 711
However, the methods include the nearest neighbor method and four-point linear interpolation. these
Is related to processing speed and image quality,
And select it. According to the apparatus of the present embodiment, a two-dimensional bitmap image
Performs a transformation that adds a parse to the file using relatively simple processing
The perspective can be further specified by the user at the designated point (QFive, Q
6) Allows easy adjustment of berth condition
Can be done. Second Embodiment This embodiment uses a cubic image for an original image having a rectangular shape.
Both horizontal and vertical directions by coordinate calculation using functional expressions
Continuously change the pixel density of horizontal and vertical
Change the width of the image in one direction along the circular shape
The shape of the image can be changed by changing the outer shape by coordinate calculation
It relates to a device for deforming the shape.
The roundness of the sphere can be changed by adjusting the indicated point.
There is a characteristic in the point that it is taken. Glue flat objects without wrinkles on spherical objects
You can't do it. So here like a globe
In the horizontal direction corresponding to the parallels, maintain the linearity, and
Principle of the deformation processing of this embodiment to make the vertical direction curved
Will be described. FIG. 9 is an example of an image after the deformation processing.
FIG. 9 (a) is an original image which is a rectangle before deformation, and FIG.
(B) is an image transformed into a spherical shape. Talk easy
As shown in Fig. 9, the target is the quadrant of the sphere.
In FIG. 9, reference numerals 91, 92, 93 and 94 denote 4 of the original image.
Corner vertex P1, PTwo, PThree, PFourAnd 95,96,97 are the peaks of the original image
Point vertex P1, PTwo, PFourVertex Q of the transformed image corresponding to1, QTwo, QFour
It is. Vertex PThreeIs the vertex Q after deformationTwoIs mapped above. Picture
Lines drawn inside the image represent the density distribution of the image
Things. The same applies to the following figures. First, without using the three-dimensional information of the two-dimensional original image
The principle for three-dimensional deformation is briefly described in ninth
Compare the deformed image in Fig. (B) with the original image in Fig. 9 (a).
Then, it can be seen that the outer shape of the entire image has changed. Ma
The density inside the image has also changed. That is, FIG.
95 points Q in the deformed image of (b)1Is in three-dimensional space
Point closest to the viewpoint, 96 points QTwoAnd 97 dot QFourConversely
Can be considered the farthest point,
If the distances are different, the pixel density differs between them.
So we decided to use these two properties to transform
I do. Fig. 10 shows a rectangular element utilizing these two properties.
Demonstrating that the image is transformed into a spherical image in order
It is an example. FIG. 10 (a) shows an original image which is a rectangle before deformation.
And is the same as FIG. 9 (a). FIG. 10 (b)
Continuously changing pixel density in both horizontal and vertical directions
This is to give the difference in pixel density inside the image.
You. In other words, it gives a sense of depth that gives a sense of roundness. Fig. 10
(C) shows the entire outer shape of the image subjected to the pixel density change as a circle.
This is the same as the deformed image in FIG. 9 (b).
The same thing. Next, the operation content for performing image deformation will be described.
You. FIG. 11 shows the image before and after the deformation process of FIG.
It is the one that added the indicated point. Original image of Fig. 11 (a)
In the selection of, two vertices located on the opposite corners of the rectangular area, ie,
Point P1And PThreeOr point PTwoAnd PFourInstruct. The change in FIG.
In the shape image, 3 vertices P of the original image1, PTwo, PFour3 vertices corresponding to
Q1, QTwo, QFourAnd two points QFive, Q6And instruct and give. Deformed image
Two sides Q of the image1QTwoAnd Q1QFour2 points Q because the lengths are equalTwo, QFourHorse
Only one of the points may be designated.
No. Or vertex PThreeIs the vertex QTwoMapped onto
Vertex PThreeDo not give the designated point corresponding to
No. Point QFiveIs two points P of the original image1And PTwoCorresponding to a point in the middle of
The side Q of the deformed image1QFourVertex Q from sideTwoOr edge
QTwoQFourSpecify the degree of change in pixel density in the direction toward
It is. Point Q at the same time6Is the two points P of the original image1And PFourIntermediate position of
Of the deformed image1QTwoVertex Q from sideFour
Or side QFourQTwoChange in pixel density in the direction toward
It is specified. In other words, the point Q in the world globeFiveIs latitude
The point Q6Is related to the longitude direction. 2 points QFive, Q6Is a perspective tool
To adjust the roundness of the sphere.
However, by arranging this point appropriately, the density inside the image can be improved.
The degree distribution can be changed to some extent, and the deformed shape can be diversified.
Can be made. Generally, 2 points QFive, Q6Is the vertex Q1
Because it is equidistant from, only one point is specified
You can do it. Two directions, horizontal and vertical
2 points only if you want to make the pixel density of
I just want to. Now we will explain the coordinate calculation method for obtaining the deformed image.
You. First, a process of changing the pixel density is performed. Figure 12 shows the pixels
These are images before and after the process of changing the density. FIG. 12 (a)
The image before performing this processing, ie, the original image of FIG. 9 (a)
FIG. 12 (b) is an image after changing the pixel density.
It is a statue. 121, 122, 123, and 124 in FIG. 12 are the four corners of the original image.
Vertex P1, PTwo, PThree, PFourWhere 125, 126, 127 and 128 are
Vertex P1, PTwo, PThree, PFourOf the image after the pixel density change process corresponding to
4 vertex R1, RTwo, RThree, RFourIt is. In this process, the horizontal
-Continuously change the pixel density in the two vertical directions. That
Equations (5) and (5) are used to calculate the coordinates for the conversion process.
It is shown in equation (6). Horizontal direction x '= AxThree+ BxTwo+ Cx + D (5) Vertical direction y '= EyThree+ FyTwo+ Gy + H (6) where x and y are horizontal and vertical coordinates before the pixel density change processing.
X 'and y' are coordinates after processing. Where equation (5)
The coefficients A, B, C, and D in are such that the input coordinate variable x in equation (5) is 0, |
P1xP6x|, | P1xP4xWhen the value of |, the value of the output coordinate variable x 'is
0, | Q1xQ6x|, | Q1xQ4x|
The value of the force coordinate variable x is | P1xP4xIn the case of |
This is the value when the condition that the first derivative value becomes 0 is satisfied. P
1xIs the point P1Represents the horizontal coordinate value of. | P1xP4x| Is side P1PFour
The length of | Q1xQ4x| Is side Q1QFourIs the length of The derivative value 0 and
Is the edge R which is the end of the imageThreeRFourHorizontal pixel on the side
Is intended to be as small as possible. This makes the sphere
Pixels at the end become infinitely small when deformed to body shape
You. The coefficients E, F, G, and H in equation (6) are the input values of equation (6).
Force coordinate variable y is 0, | P1yP5y|, | P1yP2yWhen the value is |
The value of the coordinate variable y 'is 0, | Q1yQ5y|, | Q1yQ2y|
Is satisfied and the value of the input coordinate variable y is 0, | P1yP5y|
Satisfies the condition that the first derivative of the function of equation (6) is 0
This is the value when Before calculating Equations (5) and (6), lower left of the original image
Corner vertex P1Original image so that is the origin position on the xy plane coordinates
It is necessary to keep the image in place. After performing the coordinate calculation to change the pixel density,
Same coordinate calculation to change. Figure 13 is outside the entire image
Before and after processing to change the shape to a non-rectangular circular shape
You. FIG. 13 (a) shows an image before deformation in this processing.
FIG. 13 (b) is the same as the image in FIG.
It is a spherical image finally obtained. 131, 132, 13 in Fig. 13
3,134 are the vertices R of the four corners before this shape change deformation1, RTwo, RThree, RFourso
Yes, 135, 136, 137 are vertex R1, RTwo, RFourVertex Q corresponding to1,
QTwo, QFourIt is. To transform from a rectangular shape to a circular shape
Zoom is applied along a circle from one direction of the shape. Paraphrase
Changes the width of the image so that it follows the circle. Total conversion process
The calculations are shown in equations (7) and (8), respectively. X = x '× f1/ | Q1x−Q4x| (7) Y = y '(8) where x' and y 'are horizontal and vertical coordinates before the shape change processing.
X and Y are coordinates after processing. x 'and y' are (5)
The output coordinates of the equation and the equation (6) are used as inputs. f1Is a circular expression
When the center point of the circle is placed at the origin of the xy plane,
This is expressed as in equation (9). x '= f1(Y ') = SQRT (| Q1xQ4x|Two-Y '2(9) In this embodiment, compression is performed in the horizontal direction.
Compression may be performed from the direct direction. When the shape change process is completed
Vertex Q of deformed image1Is the coordinate value Q on the xy plane coordinates1To the position
The deformed image is arranged as follows. As described above, the process of changing the pixel density and the overall
Deformation is performed by combining with further processing. No.
According to Fig. 10, the image obtained by adding the density
Obtain an image, and then perform shape change processing on the image
However, an intermediate image is not actually generated,
Coordinate calculation of equations (5) to (9) for one pixel continuously
I do. Deformation processing of two-dimensional image of the second embodiment described above
Is the same as that of the first embodiment.
FIG. 8 shows the overall configuration, and the configuration of the image deformation processing unit.
The result is shown in FIG. The processing contents of the deformation coordinate calculation unit 13 are different.
Otherwise, the basic configuration is the same as that of the first embodiment.
The operation of the apparatus according to the second embodiment is similar to the operation shown in FIG.
In the row, the coordinate meter for the pixel density changing process in step 704
The point of using equations (5) and (6) in the calculation, and step 705
Expressions (7) to (9) are used for the coordinate calculation of the outer shape change processing
This is different from the device of the first embodiment. According to this embodiment, the planar image is in a two-dimensional plane
Modified so that it can be pasted onto spherical images with simple operations
Shape and the user can specify the point (QFive, QFiveAdjust)
With this, the degree of roundness of the sphere can be changed. Third Embodiment In this embodiment, a tertiary image is formed on an original image having a rectangular shape.
Either horizontal or vertical by calculating coordinates using a function expression
Continuously changes the pixel density in one direction and uses a quadratic function.
The other one of horizontal and vertical above was calculated by the coordinates
The pixel density in the direction is continuously changed, and the pixel density is
Two round circles facing each other in the direction of the density change
Change the shape so that it is sandwiched between the curves
Continuous image width in the direction where the pixel density has been changed
By changing the rectangular planar image to a cylindrical
It relates to a device that transforms into a shape.
Is the three-dimensional effect around the cylindrical axis and the direction along the cylindrical axis
The feature is that the perspective can be changed by adjusting the designated point.
It has. FIG. 14 is an example of an image before and after the deformation processing, and FIG.
(A) is an original image that is a rectangle before deformation, and FIG. 14 (b) is a pasted image.
It is a cylindrical image to be attached. This second
14 The shape of the image in FIG.
You. To make the story easier to understand, use a cylinder drawing as shown in Fig. 14.
A description will be given of the right half of the image. Fig. 14
141,142,143,144 are the vertices P at the four corners of the original image1, PTwo, PThree, PFour
145, 146, 147, 148 are each vertex P of the original image1, PTwo, PThree, PFour
Vertices Q at the four corners of the transformed image corresponding to1, QTwo, QThree, QFourIn
You. Lines drawn inside the image represent the density distribution of the image
It is for The same applies to the following figures. First, a two-dimensional original image is created without using three-dimensional information.
The principle for three-dimensional deformation will be briefly described. 14th
Compare the deformed image in Fig. (B) with the original image in Fig. 14 (a).
Then, it can be seen that the outer shape of the entire image has changed. You
That is, the original image has a rectangular shape, and the deformation target image has a curved shape.
It is a rectangle including a shape. Also the density inside the image changes
I have. 145 points Q in the deformed image of FIG. 14 (b)1Is three
It is the point closest to the viewpoint in the dimensional space.
146 points QTwoOf pixels along the cylindrical axis
Gradually gets smaller, 147 points QFourOf cylindrical shaft with
The size of pixels in the surrounding direction is decreasing at an accelerated rate
You. Therefore, there are two characteristics: differences in overall shape and differences in pixel density.
We will transform using quality. Figure 3 shows the two
From the original rectangular image to the cylindrical image
FIG. Fig. 15 (a)
Is an original image which is a rectangle before deformation, and is the same as FIG. 14 (a).
The same thing. Fig. 15 (b) shows the horizontal and vertical directions
The pixel density of the image is continuously changed.
This is for giving a difference in pixel density. In other words, cylindrical
It provides perspective along the axis and three-dimensionality around the cylindrical axis.
You. FIG. 15 (c) shows the image of FIG.
Fig. 14 shows the overall shape changed to a cylindrical shape.
This is the same as the deformed image in (b). Next, the operation content for performing image deformation will be described.
You. FIG. 16 shows the image before and after the deformation process of FIG.
It is the one that added the indicated point. Original image of Fig. 16 (a)
In the selection of, two vertices located on the opposite corners of the rectangular area, ie,
Point P1 and P3 or Point PTwoAnd PFourInstruct. The change in FIG. 16 (b)
In the shape image, 4 vertices P of the original image1, PTwo, PThree, PFourFour peaks corresponding to
Point Q1, QTwo, QThree, QFourAnd two points QFive, Q6And instruct and give. point
QFiveIs two points P of the original image1And PTwoCorresponding to a point in the middle of
So the side Q of the deformed image1QFourVertex Q from sideTwoQThreeFrom side QTwoQThreeTo the side
Change in pixel density in the direction of orientation, ie along the cylinder axis
It specifies the condition. Also point Q6Is the two points P of the original image1
And PFourOf the deformed image1
QTwoVertex Q from sideFourQFiveTo the side, ie around the cylindrical axis
This specifies the degree of change in the pixel density in the direction. 2
Point QFive, Q6Is also used to adjust the three-dimensional appearance of the cylindrical shape.
However, by adjusting this point appropriately,
The pixel distribution of the part can be changed to some extent,
Can be diversified. Now we will explain how to calculate the coordinates to get the deformed image
I do. First, a process of changing the pixel density is performed. Figure 17 shows the original
This shows how an image is transformed into an image with changed pixel density
This is an example. FIG. 17 (a) is an original image, and FIG.
(B) is an image after changing the pixel density in the vertical direction.
FIG. 17 (c) shows the horizontal square pixel density of the image shown in FIG. 17 (b).
Is an image after changing. Fig. 17 (b) shows the cylindrical shaft
Fig. 17 (c) shows the three-dimensional effect along the cylinder axis.
Is to give. Change pixel density in vertical direction
Equation (10) shows the coordinate calculation formula for the calculation. Vertical direction y '= AyTwo+ By + C (10) where y is the vertical coordinate before the vertical pixel density change processing.
Where y 'is the coordinate after processing. Where in equation (1)
Coefficients A, B, and C are as follows: input coordinate variable y in equation (1) is 0, | P1yP5y|,
| P1yP2yWhen |, the value of the output coordinate variable y 'is 0, | Q1YQ5Y|, |
Q1YQ2YIt is a value that satisfies | P1yIs the point P1Vertical
Indicates the coordinate value of the direction. | P1yP2y| Is side P1PTwoThe length of | Q1Y
Q2Y| Is side Q1QTwoIs the length of Before calculating equation (10), the vertex P1 at the lower left corner of the original image
The original image so that is the origin position on the xy plane coordinates.
It is necessary to keep it. Next, coordinate calculation formula for horizontal pixel density change processing
This is shown in equation (11). Horizontal direction x '= DxThree+ ExTwo+ Fx + G (11) where x is the horizontal coordinate before the horizontal pixel density change processing.
Where x 'is the coordinate after processing. Where in equation (11)
Coefficients D, E, F, and G are set as follows:1xP6x
|, | P1xP4xWhen the value of |, the value of the output coordinate variable x 'is 0, | Q1x
Q6x|, | Q1xQ4x| The condition that satisfies
Variable x is | P1xP4xIn the case of |
This is a value when the condition that the minute value is 0 is satisfied. Differential value 0
Condition makes the horizontal edge of the image as small as possible.
It is for. Due to this, it was transformed into a cylindrical shape
When the pixel at the end becomes infinitely small. After performing the coordinate calculation to change the pixel density,
Calculate coordinates to change. Figure 6 shows the rectangular image
Non-rectangular shape with four sides including two curves facing the whole outer shape
It is an example showing a state of change. FIG. 18 (a) is outside the whole
FIG. 17 (c) is an image before deformation in the shape changing process.
Fig. 18 (b) is the same as
Fig. 18 is an image in which the shape of the opposite side of the set is curved.
(C) is a cylindrical image finally obtained. A set of
In order to make the shape of the opposite side a curved shape,
Deform so that it is sandwiched between two meshed curves
You. Formula (12) shows the coordinate calculation formula for this processing. What
Because the horizontal width of the image is not changed at this time
The horizontal coordinates are left as they are. y '= (f1+ Q3y−Q4y−fTwo) / (Q2y−Q1y) × y ′ + fTwo …… (12) In the equation, y ′ is the vertical coordinate before the process of sandwiching in the curve shape.
Yes, Y is the coordinates after processing. f1Is the image in Fig. 18 (b).
Expression y ′ = f for expressing the shape of the upper side of the image1(X ')
Yes, | Q1xQ4x| Is the horizontal axis length | Q2yQ3y| Vertical
When placed at the origin on the center point xy plane coordinates as the axis length of the direction
It is a Sui-yen style. fTwoIs the lower side of the image in FIG. 18 (b).
Expression y '= f for expressing shapeTwo(X ') and | Q1xP4x|
Is the horizontal axis length | Q1yQ4y| As the vertical axis length
This is the elliptical formula when the center point is placed at the origin on the xy plane coordinates.
You. Obtain the final image after performing the deformation sandwiched by the curved shape
Process for In this process, the horizontal width of the image is
Coordinate calculation for processing, changing to change continuously
The equation is shown in equation (13). In this case, the vertical direction of the image
The vertical coordinate is left as it is because the width of
You. X = (1- (1-H) / 1Y) x '(13) where x' is the horizontal coordinate before this processing, and X and Y are
Horizontal and vertical coordinates after processing. The coefficients H and I are
Is a constant expressed as H = {(Q2y−Q4y) (Q3x−Q2x)-(Q2y−Q3y) (Q4x −Q1x)} / (Q3y−Q4y) / (Q4x−Q1x) …… (14) I = Q2y−Q4y ...... (15) As described above, the process of changing the pixel density and the overall
Deformation is performed by combining with further processing. No.
In Fig. 15, density change processing is added by the former processing.
Image, and then apply external shape change processing to that image.
But it does not actually generate an intermediate image
And the positions of equations (10) to (13) for one pixel continuously
Performs a target calculation. Deformation processing of two-dimensional image of the third embodiment described above
The hardware configuration for performing
FIG. 8 shows the overall configuration as in the second embodiment.
The configuration of the image transformation processing section is shown in FIG. Deform coordinate calculation
The basic configuration is the first embodiment except that the processing content of the unit 13 is different.
The configuration is the same as that of the example or the second embodiment. This third
The operation of the apparatus according to the embodiment corresponds to the operation flow shown in FIG.
To the coordinate calculation of the pixel density change processing in step 704 (10)
Point to use expression (11) and change of outer shape of step 705
The first point is that the equations (12) to (13) are used for the coordinate calculation of the processing.
It differs from the device of the embodiment. According to the third embodiment, a two-dimensional plane is displayed in a two-dimensional plane.
Can be pasted on the cylindrical image in
And can be deformed in the direction around the cylindrical axis.
The point where the sensation and the perspective in the direction along the cylinder axis are indicated (QFive, Q6)
Can be easily changed by adjusting.

【発明の効果】【The invention's effect】

本発明によれば、変形後の画像の立体感の具合を調整
するための指示点を入力する入力手段を設けたことによ
り、ユーザは簡単な操作により容易に立体感の具合を変
更調整することができる。
According to the present invention, the user can easily change and adjust the degree of the three-dimensional effect by a simple operation by providing the input unit for inputting the designated point for adjusting the degree of the three-dimensional effect of the deformed image. Can be.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の特徴とする画像の変形のための計算を
行う画像変形処理部の概略のブロック図である。 第2図は平面画像に対してパースをつける変形の処理前
後の画像の例を示す図であり、(a)は入力原画像、
(b)は出力変形画像である。 第3図は矩形である原画像からパースをつけた画像に順
々に変形していく様子の一例を示す図であり、(a)は
入力原画像、(b)は中間画像、(c)は出力変形画像
である。 第4図は、第2図の変形処理前後の画像(a),(b)
に操作者が与える指示点を加えた図である。 第5図は原画像に対して画素密度を変更する処理前後の
画像(a),(b)を示す図である。 第6図は画像の全体外形を非矩形形状に変更する処理前
後の画像(a),(b)を示す図である。 第7A図および第7B図は画素値の読み出しから座標計算等
をへて書き込みまでを行う全体の処理フローを示す図で
ある。 第8図は本発明を実施するためのハードウェア構成の一
例を示す図である。 第9図は平面画像に対して地球儀のように球体形状に変
形する処理前後の画像の例を示す図であり、(a)は入
力原画像、(b)は出力変形画像である。 第10図は矩形である原画像から球体形状の画像に順々に
変形していく様子の一例を示す図であり、(a)は入力
原画像、(b)は中間画像、(c)は出力変形画像であ
る。 第11図は、第9図の変形処理前後の画像(a),(b)
に操作者が与える指示点を加えた図である。 第12図は原画像に対して画素密度を変更する処理前後の
画像(a),(b)を示す図である。 第13図は画像の全体外形を非矩形形状に変更する処理前
後の画像(a),(b)を示す図である。 第14図は平面画像に対してパースをつける変形の処理前
後の画像の例を示す図であり、(a)は入力原画像、
(b)は出力変形画像である。 第15図は矩形である原画像から円筒形状の画像に順々に
変形していく様子の一例を示す図であり、(a)は入力
原画像、(b)は中間画像、(c)は出力変形画像であ
る。 第16図は、第14図の変形処理前後の画像(a),(b)
に操作者が与える指示点を加えた図である。 第17図は原画像に対して画素密度を垂直および水平方向
に変更する処理過程を説明するための画像(a)〜
(b)を示す図である。 第18図は画像の全体外形を非矩形形状に変更する処理過
程を説明するための画像(a)〜(c)を示す図であ
る。 11……変形初期値入力部、 12……トレース制御部、13……変形座標計算部、 1301……画素密度変更部、 1302……画像形状変更部、 14……逆写像計算部、15……整数座標計算部、 16……逆写像座標計算部、17……補間処理部、 18……画素入出力制御部、19……画像メモリ、 81……計算機、82……中央演算処理装置、 83……画像変形処理部、84……画像メモリ、 85……入力装置、86……ディスプレイ、 87……スキャナ、88……プリンタ、89……バス。
FIG. 1 is a schematic block diagram of an image deformation processing unit that performs calculations for image deformation, which is a feature of the present invention. FIG. 2 is a diagram showing an example of an image before and after a transformation process of adding a perspective to a plane image, wherein (a) shows an input original image,
(B) is an output deformed image. FIG. 3 is a diagram showing an example of a state in which a rectangular original image is sequentially transformed into a parsed image, where (a) is an input original image, (b) is an intermediate image, and (c) Is an output deformed image. FIG. 4 shows images (a) and (b) before and after the deformation processing in FIG.
FIG. 8 is a diagram in which an indication point given by an operator is added to FIG. FIG. 5 is a diagram showing images (a) and (b) before and after the process of changing the pixel density with respect to the original image. FIG. 6 shows images (a) and (b) before and after the process of changing the entire outer shape of the image into a non-rectangular shape. 7A and 7B are diagrams showing the entire processing flow from reading of pixel values to writing through coordinate calculation and the like. FIG. 8 is a diagram showing an example of a hardware configuration for implementing the present invention. FIG. 9 is a diagram showing an example of an image before and after a process of transforming a planar image into a spherical shape like a globe, where (a) is an input original image and (b) is an output deformed image. FIG. 10 is a diagram showing an example of a state in which a rectangular original image is sequentially transformed into a spherical image, (a) is an input original image, (b) is an intermediate image, and (c) is an image. It is an output deformed image. FIG. 11 shows images (a) and (b) before and after the deformation processing of FIG.
FIG. 8 is a diagram in which an indication point given by an operator is added to FIG. FIG. 12 shows images (a) and (b) before and after the process of changing the pixel density for the original image. FIG. 13 shows images (a) and (b) before and after the process of changing the entire outer shape of the image into a non-rectangular shape. FIG. 14 is a diagram showing an example of an image before and after a transformation process of adding a perspective to a plane image, where (a) shows an input original image,
(B) is an output deformed image. FIG. 15 is a diagram showing an example of a state in which a rectangular original image is sequentially transformed into a cylindrical image, (a) is an input original image, (b) is an intermediate image, and (c) is an image. It is an output deformed image. FIG. 16 shows images (a) and (b) before and after the deformation processing of FIG.
FIG. 8 is a diagram in which an indication point given by an operator is added to FIG. FIG. 17 shows images (a) to (e) for explaining the process of changing the pixel density in the vertical and horizontal directions with respect to the original image.
It is a figure showing (b). FIG. 18 is a diagram showing images (a) to (c) for explaining a process of changing the entire outer shape of the image into a non-rectangular shape. 11 ... deformation initial value input unit, 12 ... trace control unit, 13 ... deformation coordinate calculation unit, 1301 ... pixel density change unit, 1302 ... image shape change unit, 14 ... inverse mapping calculation unit, 15 ... ... Integer coordinate calculation unit, 16 ... Inverse mapping coordinate calculation unit, 17 ... Interpolation processing unit, 18 ... Pixel input / output control unit, 19 ... Image memory, 81 ... Calculator, 82 ... Central processing unit, 83: Image transformation processing unit, 84: Image memory, 85: Input device, 86: Display, 87: Scanner, 88: Printer, 89: Bus.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】所定の関数をもって原画像の画素密度を変
更する画素密度変更手段と、 画素密度変更手段により処理された画像の形状を変更す
る画像形状変更手段と、 画素密度変更手段による画素密度の変更の割合を調整す
るため、前記所定の関数の係数を決定する指示点を与え
る入力手段と を備えたことを特徴とする二次元画像の変形装置。
1. A pixel density changing means for changing a pixel density of an original image by a predetermined function, an image shape changing means for changing a shape of an image processed by the pixel density changing means, and a pixel density by the pixel density changing means Input means for providing an instruction point for determining the coefficient of the predetermined function in order to adjust the rate of change of the two-dimensional image.
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