JP3523338B2 - 立体モデル作成方法および装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は図形の平面形状やその座
標等に基づいてその図形の立体モデルを作成する方法、
およびその方法の実施に用いる装置に関し、例えば、都
市の二次元平面上の地図情報からその都市の立体的な景
観モデルを作成する方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】コンピュータグラフィックスの応用分野
の１つとして、都市の景観をコンピュータ表示画面上に
表示して建築物のシミュレーションを行なったり、ゲー
ムや情報サービスの一貫として都市の景観を表示画面上
に提供したりすることが、最近多くなってきている。こ
のような都市のリアルな景観をコンピュータ端末上に表
示することにより、利用者は現実の都市と同じような感
覚で情報のやりとりを行なうことができるため、コンピ
ュータ利用による情報交換を大きく促進する効果が期待
できる。

【０００３】しかし一方では、このような都市景観をリ
アルに表現するためには、膨大な三次元幾何データを入
力しなければならず、景観作成の手間がその景観情報の
提供によりもたらされる価値を大きく上回っているのが
現状であり、景観表示の活用を阻害していた。この問題
解決のため、三次元情報を直接入力することに代え、二
次元地図情報を基に疑似的な都市景観を作成することが
提案されている（例えば、「地図・設備データの三次元
化とデータ管理」三菱電機株式会社中央研究所 中村泰
明 機能図形情報システム・ワークショップ’９３ 講
演資料 主催画像工学研究専門委員会 協賛地理情報シ
ステム学会 平成５年１０月２８〜２９日 参照）。

【０００４】この提案は、二次元地図情報を基にその平
面図形を高さ方向に伸ばして三次元疑似景観を得ようと
いうものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の方法は次のよう
な欠点を持つ。 （１）従来の方法では、通常、自動生成できる建築物が
立体の底面と上面が同じ形状をした、いわゆる柱状の立
体しか生成できないため、単純なビルディングしか表現
できない。上述の文献には、ビルディングと一般家屋と
に分類する旨の記載があるが、一般家屋に分類された平
面形状から家屋の立体景観をどのようにして生成するの
かは不明である。また、特殊な形状をした建築物（寺
院、歴史的建造物など）は従来作成することはできなか
った。 （２）あらかじめ提供される都市住宅地図には、基本的
には平面図形の幾何データしか含まれない。したがって
高さ情報や色情報などは、適当に乱数などを使って生成
することが多いが、その値のばらつき具合は考慮されて
いない。たとえばある都市の町並みは茶色が多いが、他
の町では別の色が多い場合など、そのつど乱数発生の度
合いを変えなければならないが、従来は適当な方法がな
かった。 （３）都市住宅地図から提供される情報の１つとして所
有者の名称が記録されている場合、それが個人名の場合
であっても一律にビルディングとしてしまうなど、都市
住宅マップの内容と建築物の形状との対応がとれないこ
とがあった。そのため現実の都市の景観と著しく異なる
画面を作成してしまう欠点があった。

【０００６】本発明は、上記事情に鑑み、平面図形情報
から立体モデルを作成するにあたり、従来と比べ、より
現実に近い立体モデル（例えば都市の現実に近い立体的
な景観モデル）を作成することのできる立体モデル作成
方法およびその方法の実施に用いる装置を提供すること
を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の立体モデル作成方法は、図形の平面形状を表わす平
面形状情報を含むとともに、その図形の立体モデル作成
のための、それぞれが複数の事象からなる複数の属性の
うちの一部の属性である、確定した事象を有する確定属
性を含むことが許容された平面図形情報が複数の図形に
ついて格納された平面図形データベースと、少なくと
も、上記複数の属性のうちの上記確定属性を除く未確定
属性について、各属性を構成する複数の事象それぞれの
予定出現頻度が定義されたパラメータデータベースとを
用意しておき、上記平面図形データベースから平面図形
情報を読み取り、上記パラメータデータベースを参照し
そのパラメータデータベースに定義された、未確定属性
の複数の事象の予定出現頻度に応じてその未確定属性の
１つの事象を選択して、上記平面図形データベースから
読み取った平面図形情報に付加することにより、その平
面図形情報に対応する図形の立体モデルを表わす立体形
状情報を作成することを特徴とする。

【０００８】また、上記目的を達成する本発明の立体モ
デル作成装置は、 （１）図形の平面形状を表わす平面形状情報を含むとと
もに、その図形の立体モデル作成のための、それぞれが
複数の事象からなる複数の属性のうちの一部の属性であ
る、確定した事象を有する確定属性を含むことが許容さ
れた平面図形情報が複数の図形について格納された平面
図形データベースから平面図形情報を読み取る読取手段 （２）少なくとも、上記複数の属性のうちの確定属性を
除く未確定属性について、各属性を構成する複数の事象
それぞれの予定出現頻度が定義されたパラメータデータ
ベースを記憶する第１のメモリ （３）パラメータデータベースを参照しパラメータデー
タベースに定義された未確定属性の複数の事象の予定出
現頻度に応じてその未確定属性の１つの事象を選択し
て、上記平面図形データベースから読み取った平面図形
情報に付加することにより、その平面図形情報に対応す
る図形の立体モデルを表わす立体形状情報を作成する立
体形状作成手段 （４）複数の図形について立体形状情報が記憶される第
２のメモリ （５）上記立体形状作成手段により作成された立体形状
情報を上記第２のメモリに書き込む書込手段 を備えたことを特徴とする。

【０００９】ここで、上記立体形状作成手段が、上記読
取手段により今回読み取られた平面図形情報に付加する
未確定属性の事象を選択するにあたり、その未確定属性
の複数の事象の、上記パラメータデータベースに定義さ
れた予定出現頻度と、上記読取手段により過去に読み取
られた平面図形情報に付加された、その未確定属性の各
事象の実際の出現頻度とに基づいて、その未確定属性の
複数の事象の中から、上記予定出現頻度よりも上記実際
の出現頻度の方が低い低出現事象を選択し、乱数によ
り、その低出現事象の中の１つの事象を選択するもので
あることが好ましい。

【００１０】また、上記本発明の立体モデル作成装置に
おいて、図形の立体形状を表わす複数の立体形状サンプ
ルが定義されたサンプルデータベースが記憶された第３
のメモリを備え、上記立体形状作成手段が、上記パラメ
ータデータベースを参照して未確定属性の事象を選択す
るとともに、上記サンプルデータベースを参照して、上
記読取手段により読み取られた平面図形情報および未確
定属性の選択された事象に適合する立体形状サンプルを
選択し、その立体形状サンプルを調整することにより立
体形状情報を作成するものであることが好ましい。

【００１１】この場合に、上記第３のメモリが、図形の
立体形状全体を表わす立体形状サンプル、および図形の
立体形状の繰り返し部分についてその繰り返しが省略さ
れた形の立体形状を表わす立体形状サンプルが定義され
たサンプルデータベースを記憶するものであり、上記立
体形状作成手段が、繰り返しが省略された形の立体形状
サンプルを選択した場合に、その繰り返し部分を繰り返
すことにより図形の立体形状全体を表わす立体形状サン
プルを生成するとともにその立体形状サンプルを調整す
ることにより立体形状情報を作成するものであることが
好ましい。また、上記サンプルデータベースを参照して
立体形状サンプルを選択するにあたっては、上記立体形
状作成手段が、上記読取手段により読み取られた平面図
形情報および未確定属性の選択された事象に適合する程
度を表わす適合度を設定し、その適合度を満足する立体
形状サンプルを検索し、該当する立体形状サンプルが検
索されなかった場合に程度を下げた適合度を再度設定し
て再度検索を行なう過程を繰り返すことにより立体形状
サンプルを選択するものであることが好ましい。

【００１２】また、上記本発明の立体モデル作成装置に
おいて、上記平面図形情報に基づいて未確定属性の事象
を推論するための知識データベースを格納する第４のメ
モリを備え、上記立体形状作成手段が、上記知識データ
ベースを参照し、未確定属性の事象がその知識データベ
ースにより推論された場合には推論された事象をその未
確定属性の事象として選択するものであることが好まし
い。

【００１３】

【作用】本発明の立体モデル作成方法および装置は、未
確定属性、すなわち、立体モデル作成のために必要な属
性のうち平面図形情報には含まれない属性について、そ
の属性を構成する複数の事象それぞれの予定出現頻度が
定義されたパラメータデータベースを用意しておくもの
であるため、このパラメータデータベース中に、未確定
属性の事象の予定出現頻度をこれから作成しようとする
立体モデル、例えば都市の景観モデルのイメージに沿っ
て定義しておくことにより、よりリアルなモデルを作成
することができる。

【００１４】このように、本発明では、未確定属性の事
象の出現頻度をデータベースの形に定義しておくことに
より、その出現頻度の変更だけで、容易に目的に沿った
モデルを作成することができ、高い自由度、汎用性が確
保される。また、平面図形情報中に、事象の確定した属
性（確定属性；例えば‘建物の高さ’という属性におい
て５階建という事象）があらかじめ存在していたとき
は、その確定属性はそのまま用い、未確定属性について
のみその事象を自動発生させることにより、もともとの
平面図形情報の内容の詳細度に応じた最適なモデルが生
成される。

【００１５】このように、未確定属性、例えば建物の
色、材質、壁面パターン等の事象の予定出現頻度を定義
しておくことにより、従来の一様分布による単調なモデ
ル作成と比べ、よりリアルなモデルを作成することがで
きるが、その予定出現頻度を確率分布関数とみなして事
象を選択すると、あくまでも確率であるため、確率は低
いものの、その予定出現頻度とはかなり違った割合で事
象が選択される事態が生じ得る。一方、予定出現頻度
は、オペレータ等の、その頻度で出現させることを望む
という意思の反映であり、したがって実際の出現頻度が
その予定出現頻度と大きく異なることは好ましくない。
本発明は、予定出現頻度を確率分布関数とみなして事象
を選択することを否定するものではないが、立体形状作
成手段が、読取手段により今回読み取られた平面図形情
報に付加する未確定属性の事象を選択するにあたり、そ
の未確定属性の複数の事象の、パラメータデータベース
に定義された予定出現頻度と、読取手段により過去に読
み取られた平面図形情報に付加された未確定属性の各事
象の実際の出現頻度とに基づいて、その未確定属性の複
数の事象の中から、予定出現頻度よりも実際の出現頻度
の方が低い低出現事象を選択し、乱数により、その低出
現事象の中の１つの事象を選択するものである場合、最
終的に選択された事象の実際の出現頻度は、予定出現頻
度と比べ、必ず、同一もしくは近似したものとなる。

【００１６】また、本発明の立体モデル作成装置におい
て、上記サンプルデータベースが記憶された第３のメモ
リを備え、そのサンプルデータベースから、適合する立
体形状サンプルを選択し、その立体形状サンプルを調整
することにより立体形状情報を作成すると、柱状のビル
ディングだけでなく、あらかじめサンプルとして作成し
ておいたさまざまな形状の物体を、平面図形にあわせて
自動的に配置することができる。したがって一般家屋は
もちろんのこと、寺院、教会、お城等の特殊構造物も景
観の中に加えることができる。

【００１７】また、この立体形状サンプルはデータベー
スの形で定義されているため、立体形状サンプルをその
データベースに追加していくことによって一層リアルな
立体モデルを形成することができるようにバージョンア
ップしていくことも容易である。この立体形状サンプル
を定義しサンプルデータベースに格納するにあたり、例
えばビルディングのように、各階共、同一の外観を有す
る等、同一の外観の繰り返し部分を有する場合がある。
この場合、繰り返し部分についてその繰り返しが省略さ
れた形の立体形状を表わす立体形状サンプルを定義して
おき、立体モデルを形成する際にその繰り返し部分を繰
り返すようにすると、そのサンプルデータベースの容量
が少なくて済む。

【００１８】また、サンプルデータベースを参照してそ
のサンプルデータベースに格納された多数の立体形状サ
ンプルの中から特定の立体形状サンプルを選択するにあ
たっては、読取手段により読み取られた平面図形情報お
よび未確定属性の選択された事象に適合する程度を表わ
す適合度を設定し、その適合度を満足する立体形状サン
プルを検索し、該当する立体形状サンプルが検索されな
かった場合には程度を下げた適合度を再度設定して再度
検索を行なう過程を繰り返すことにより立体形状サンプ
ルを選択するように構成すると、その平面図形情報等に
最も適合する立体形状サンプルが選択され、一層現実に
近い形の立体モデルを作成することができる。

【００１９】さらに、本発明の立体モデル作成装置にお
いて、平面図形情報に基づいて未確定属性の事象を推論
するための知識データベースを格納する第４のメモリを
備え、その知識データベースによりその未確定属性の事
象を推論するようにすると、例えば「建物の種類」とい
う属性について、所有者が株式会社であって高さの高い
建物にはビルディングという事象を割り当て、所有者が
宗教法人であって平面面積の広い建物には寺院という事
象を割り当てる等、さらに現実に近づいたモデルを作成
することができる。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。図
１は、本発明の立体モデル作成装置の第１実施例のブロ
ック図である。メモリ１は、例えばフロッピィディス
ク、光ディスク等、取出し可能な外部メモリであって、
この第１のメモリ１には、都市住宅マップ（本発明にい
う平面図形情報の集合）が定義された平面図形データベ
ースが記憶されている。

【００２１】この都市住宅マップには、基本的には、都
市を上空から見た場合の道路、家屋などの平面図形デー
タが格納されており、各建築物に付属する属性データも
合わせて格納されている場合もある。このような都市住
宅マップは、外部メモリに記憶され市販されているもの
もある。図２は、都市住宅マップの一例を示した図であ
る。

【００２２】建築物１、建築物２、…等多数の建築物に
ついて、平面形状データと属性が記録されている。平面
形状データは、各建築物の平面形状を表わすデータであ
り、属性は、その建築物に付属するデータである。この
例では、属性として、その建築物の色、所有者、材質、
階数が示されている。図１に示す立体モデル作成装置１
０Ａを構成する読取部１１は、本発明にいう読取手段の
一例に相当するものであり、メモリ１が装填され、その
メモリ１から、各建築物の平面図形データを、順次にも
しくは一括して読み出すものである。読取部１１により
読み出された平面図形データは、判定部１２に入力され
る。

【００２３】またこの立体モデル作成装置１０Ａには、
パラメータデータベースが格納された第１のメモリ１３
が備えられている。図３は、パラメータデータベースの
一例を示した図である。このパラメータデータベース
は、都市の立体モデルを作成しようとするオペレータに
より、その都市立体モデル作成前に、メモリ１に記録さ
れたその都市の都市住宅マップの詳細度やその都市全体
のイメージ等を考慮し、これから作成しようとするモデ
ルに適合するように作成される。

【００２４】「データ項目」は建築物の属性等を表わす
ものであり、各データ項目について、必要に応じて、
「入力の有無」、「値域」、「出現頻度」が記録されて
いる。「入力の有無」は、そのデータ項目がメモリ１に
格納された平面図形データベースから入力されるはずの
データ項目であるか否かを示し、「値域」は、そのデー
タ項目がとり得る値（属性）の範囲を示し、「出現頻
度」は値域内の各値の予定出現頻度を示している。この
例では、例えばデータ項目「高さ」について「入力の有
無」は「有」となっているが、「値域」、「出現頻度」
も定義されている。この場合、読取部１１によりメモリ
１から読み出される平面図形データ中には、一応、高さ
の情報が存在するものと判断されるが、実際に読み出し
た際にその平面図形データ中に高さ情報が存在しなかっ
た場合は、この図３に示すパラメータデータベース中の
値域や出現頻度が参照され、後述するようにしてその高
さ情報が生成される。また、「入力の有無」が「無」に
なっていても同様であり、メモリ１から読み出される平
面図形データ中には、一応、そのデータ項目の情報は存
在しないものと判断されるが、実際に読み出した際にそ
の平面図形データ中にそのデータ項目の情報が存在して
いた場合は、その読み出された情報が優先され、この図
３に示すパラメータデータベース中の値域や出現頻度に
記録された情報は無視される。すなわち、このパラメー
タデータベース中の「入力の有無」の情報は、オペレー
タがこのパラメータデータベースを作成する際の覚え書
き程度の役割りのみを有している。

【００２５】図１に示す判定部１２では、第１のメモリ
１３に格納されたパラメータデータベースを参照し、読
取部１１から送られてきた平面図形データの足りない部
分に、パラメータデータベース中のデータを当て嵌めた
データテーブルが作成され、その作成されたデータテー
ブルは選択部１４に入力される。図４は、判定部１２で
作成され選択部１４に送られたデータテーブルの一例を
示す図である。

【００２６】この図は、ある１つの建築物１についての
データテーブルを示したものであり、このテーブル中の
「有」の欄のデータは読取部１１から送られてきた平面
図形データを転記したもの、「無」の欄のデータは、読
取部１１から送られてきた平面図形データ中には記録さ
れていなかったため、第１のメモリ１３に格納されたパ
ラメータデータベース中のデータを転記したものであ
る。このデータテーブル中には、パラメータデータベー
スから転記された、例えば建築物の種類の欄の「ビル：
家屋＝１：２」のように、未だ事象の確定していない、
予定出現頻度が記録された欄が存在する。

【００２７】図５は、選択部１４により確定された事象
が記録された、データテーブルの一例を示す図である。
選択部１４では、その選択部１４に入力された図４に示
すようなデータテーブルを参照し、乱数発生部１５で発
生させた乱数に基づいて、予定出現頻度が記録された欄
の事象を選択し、図５に示すようなデータテーブルが作
成される。

【００２８】図６は、選択部１４による、予定出現頻度
に基づいて事象を選択する手法の一例を示したフローチ
ャートである。図４に示すようなデータテーブル中の、
１つの未確定属性（図４の場合の建築物の種類、材質、
表面パターンのそれぞれ）の事象の選択に際し、図６に
示すフローが１回ずつ実行される。

【００２９】先ず、ステップａにおいて、作業用フラグ
Ａ（ｊ），ｊ＝１〜ｎが全て０クリアされる。ここでｎ
は、その未確定属性の事象の数を表わし、例えば図４の
場合は、建築物の種類、材質、表面パターンのいずれに
ついてもｎ＝２である。次にステップｂにおいて、 Ｆ（ｊ）＜Ｐ（ｊ）＊ｉ …（１） を満足するか否かが判定される。

【００３０】この（１）式中、ｉは、現在作成しつつあ
る都市立体モデルを構成する多数の建築物のうち、現在
迄にその建築物の立体モデル作成処理の済んだ建築物の
数を表わし、ｊは、現在、その事象を選択しようとして
いる属性（例えば建築物の種類）のｊ番目の事象を表わ
し、Ｐ（ｊ）は、そのｊ番目の事象の予定出現頻度を、
その属性を構成する全ての事象についての予定出現頻度
の合計が１．０となるように正規化した値を表わしてい
る。またＦ（ｊ）は、その属性に関し、ｊ番目の事象が
選択された数を現在作成しつつある都市立体モデルの作
成当初から数えた累積数を表わしている。

【００３１】すなわち上記（１）式は、その事象ｊの実
際の出現頻度Ｆ（ｊ）が、予定出現頻度Ｐ（ｊ）＊ｉよ
りも低いか否か、すなわち、その事象ｊが、本発明にい
う低出現事象であるか否かが判定される。ステップｃで
は、その事象ｊが低出現事象であることを表わすフラグ
Ａ（ｊ）がオンされる。以上のステップｂ，ｃが全ての
事象ｊ＝１〜ｎについて繰り返され、その結果、｛Ａ
（ｊ），ｊ＝１〜ｎ｝には、低出現事象を表わすマップ
が作成される。

【００３２】ステップｄでは、その低出現事象を表わす
マップ｛Ａ（ｊ），ｊ＝１〜ｎ｝が参照され、オンとな
っているＡ（ｊ）の数が数えられる。その数をＭとす
る。ステップｅではＭ＞０か否かが判定され、もしＭ＝
０であるならば、Ｍ＝ｎ（その属性の事象の数）に初期
化される（ステップｆ）。ステップｇでは、図１に示す
乱数発生部１５を用いて、１〜Ｍの範囲の整数の中か
ら、一様乱数により１つの整数を発生させる。この発生
させた整数をｊｊとする。

【００３３】ステップｈでは、Ａ（ｊ）をサーチし、オ
ンとなっているＡ（ｊ）の中のｊｊ番目に対応する事象
Ｘ（ｉｉ）を選択する。また、ステップｈでは、その選
択された事象に対応する累積値Ｆ（ｉｉ）が１つカウン
トアップされる。このようにして、その各時点における
低出現事象の中の１つが選択される。したがって、全て
の建築物について立体モデルが作成されたときの、各属
性の実際の出現頻度は、あらかじめ入力された予定出現
事象に近いものとなる。

【００３４】このようにして、選択部１４では、全ての
属性についての事象が確定したデータテーブル（図５参
照）が作成される。このデータテーブルは、その建築物
の立体形状モデルを表わしている。尚、本実施例では、
判定部１２、選択部１４および乱数発生部１５の組合せ
が、本発明にいう立体形状作成手段の一例と観念され
る。

【００３５】選択部１４で作成されたデータテーブル
は、書込部１６に送られ、書込部１６では、その送られ
てきたデータテーブルを第２のメモリ１７に格納する。
このようにして、第２のメモリ１７に、各建築物につい
ての立体形状モデルが格納され、この第２のメモリ１７
にその都市の立体モデルを表わす立体形状データベース
が形成される。

【００３６】その第２のメモリ１７中に形成された立体
形状データベースは、その第２のメモリ１７から表示部
１８に読み出され、その表示部１８の図示しない表示画
面上にその都市立体モデルが描画される。図７は、本発
明の立体モデル作成装置の第２実施例のブロック図であ
る。図１に示す第１実施例の各ブロックに対応するブロ
ックには、図１に付した番号と同一の番号を付して示
し、相違点のみについて説明する。

【００３７】図７に示す第２実施例には、図１に示す第
１実施例と比べ、以下に説明するサンプルデータベース
が格納された第３のメモリ１９および調整部２０が備え
られている。図８は、サンプルデータベースの一例を示
す図、図９はそのサンプルデータの概念図である。

【００３８】サンプルデータベースには、例えば図８に
示すような形式で、多数の立体形状サンプルが格納され
ている。このサンプルデータベースに格納された立体形
状サンプルには、図９（ａ）に示すように、そのサンプ
ル建築物全体を表わす立体形状サンプルの場合と、図９
（ｂ）に示すように、そのサンプル建築物に繰り返し部
分がある場合にその繰り返し部分の繰り返しが省略され
た形の立体形状サンプルの場合とがある。図９（ｂ）に
示すようなビルディング構造物の場合、１階部分と屋根
の形状のみが格納されている。このサンプルから実際の
立体形状モデルを作成するにあたっては、階数に応じ
て、１階部分が積み重ねられる。

【００３９】そのようにして積み重ねられた立体形状サ
ンプル、あるいは、サンプルデータベースから読み出さ
れた、サンプル建築物全体を表わす立体形状サンプル
は、その後、後述するようにして、平面図形データに適
合するように調整される。図１０は、選択部１４におけ
るサンプルデータベースに格納された多数の立体形状サ
ンプルの中から、適合する１つの立体形状サンプルを選
択する際のアルゴリズムを示すフローチャートである。

【００４０】選択部１４には、前述したように、判定部
１２から、図４に示すようなデータテーブルが入力さ
れ、選択部１４では、乱数発生部１５で発生させた乱数
を用いてそのデータテーブル中の未確定属性の事象を選
択し、図５に示すようなデータテーブルが作成される。
図７に示す実施例においては、選択部１４では、図５に
示すようなデータテーブルを作成した後、第３のメモリ
１９に格納されたサンプルデータベースが参照され、図
１０に示すアルゴリズムにより、そこに登録された多数
の立体形状サンプルの中から、今、立体モデルを作成し
ようとしている建築物に適合した立体形状サンプルが抽
出される。

【００４１】先ず、ステップｉにおいて、サンプルデー
タベース中の１つのサンプルが指定される。ステップｊ
では、その指定されたサンプルが参照され、そのサンプ
ルの建物の種類（図８に示すサンプル建築物の場合は、
建物の種類＝ビルディング）が、今立体モデルを形成し
ようとしている建築物の種類（図５の建築物の場合、建
築物の種類＝家屋）と一致するか否かが判定される。建
物の種類が一致しなかった場合、ステップｉに戻り、サ
ンプルデータベース中の次のサンプルが指定される。

【００４２】ステップｊにおいて建築物の種類が一致す
ると、次に高さデータが比較され、それらの高さデータ
どうしの差があらかじめ定められた一定値ＴＡ以下か否
かが判定される。参照しているサンプルが、繰り返し部
分の繰り返しが省略された形の立体形状サンプルの場
合、今立体モデルを作成しようとしている建築物の階
数、あるいは地上からの高さに応じて繰り返し段数が算
出され、その算出された段数だけ繰り返した場合の高さ
データが用いられる。

【００４３】その後、ステップｌにおいて、平面形状が
類似しているか否かが判定される。図１１は、図１０の
ステップｌの詳細説明図である。ステップｌの平面形状
が類似しているか否かの判定には、図１１に示すよう
に、平面形状の辺の数の差があらかじめ定められた一定
値ＴＢ以下か否かという判定（ステップｌ−１）と、平
面形状の面積の差があらかじめ定められた一定値ＴＣ以
下か否かという判定（ステップｌ−２）が用いられる。

【００４４】サンプルデータベース中に登録された各サ
ンプルについてステップｊ〜ｌの判定が行なわれ、適合
するサンプルが抽出される。図１０に示すステップｍで
は、適合するサンプルが見つかったか否かが判定され、
適合するサンプルが見つからなかった場合は、適合する
か否かの判定の基準となる閾値ＴＡ，ＴＢ，ＴＣが緩め
られ、ステップｉに戻り、再度検索が行なわれる。

【００４５】一方、ステップｍにおいて適合するサンプ
ルが見つかったと判定されると、次にステップｏに進
み、複数の候補（サンプル）が見つかったか否かが判定
される。複数の候補が存在する場合、ステップｐにおい
て、乱数発生部１５を用いて、一様乱数により、その複
数の候補の中の１つが選択される。上記のようにして、
サンプルデータベース中から適合するサンプルを選び出
した後、選択部１４は、図５に示すような未確定属性の
事象を確定させたデータテーブルと、上記のようにして
抽出したサンプルを調整部２０に送る。調整部２０で
は、以下のようにして、選択部１４から送られてきたサ
ンプルを、今作成しようとするモデルにさらに適合する
ように調整する。

【００４６】図１２は、その調整のアルゴリズムを表わ
したフローチャートと、解り易さのための図解を示した
図である。先ず、ステップｑにおいて、上記のようにし
て選択されたサンプルの高さを、今作成しようとするモ
デル（ここではこれを‘対象’と称する）の高さに合う
ようにＺ座標（高さ方向の座標）を拡大／縮小する。

【００４７】次にステップｒにおいて、サンプルと対象
の各最大長の辺どうしが重なるように、高さ調整された
サンプルをＺ方向（高さ方向）を軸にして回転（Ｘ，Ｙ
座標を変更）する。次いで、ステップｓに進み、サンプ
ルと対象のＸＹ面上での辺の数が一致するか否か判定さ
れ、一致しなかったときは、辺の長さの長い順に辺の数
を数え、不一致の辺からは無視する。無視したことによ
り欠けた辺は長さの短かい辺であり、その両端の辺を外
挿して仮想的な平面形状を作成する（ＸＹ座標を変更す
る）。

【００４８】さらにステップｔにおいて、長さの長い辺
から順にサンプルの辺長を調整して対象の辺長に合わせ
る（ＸＹ座標を変更する）。また、これに合わせて、サ
ンプルの各面について定義されている表面パターン（図
７に示すテーブル中のデータ１など）の画像データのサ
イズも拡大／縮小して調整される。このようにして、サ
ンプルデータベースから抽出したサンプルを用いて、対
象に適合するようにそのサンプルの高さや辺長等が調整
され、その対象の立体形状モデルが作成される。

【００４９】このようにして作成された立体形状モデル
は、図１に示す第１実施例の場合と同様に、書込部１６
に送られて第２のメモリ１７に格納され、第２のメモリ
１７中に立体形状データベースが形成される。その立体
形状データベースは、表示部１８に送られ、表示部１８
の、図示しない表示画面上に、その立体形状データベー
スに基づく都市立体モデルが描画される。尚、本実施例
においては、判定部１２、選択部１４、乱数発生部１
５、および調整部２０の組合せが、本発明にいう立体形
状作成手段の一例であると観念される。

【００５０】図１３は、本発明の立体モデル作成装置の
第３実施例のブロック図である。図１、図７に示す各実
施例の各ブロックに対応するブロックには、それらの図
に付した番号と同一の番号を付して示し、相違点のみに
ついて説明する。図１３に示す第３実施例には、新たな
ブロックとして、知識データベースが格納された第４の
メモリ２１と、オペレータがこの立体モデル作成装置１
０Ｃに対話形式で各種指示を与えるための操作部２２が
備えられている。

【００５１】図１４は、第４のメモリ２１に格納された
知識データベースの一例を示す図である。読取部１１か
ら判定部１２に入力されてきた入力データ（平面図形デ
ータ）中には、図１４に示すように、所有者＝○○会社
と記録されており、建物の種類、高さ、材質については
指定がなかったものとする。

【００５２】そのとき、判定部１２中の推論エンジンに
おいて、第４のメモリ２１に格納された知識データベー
スが読み出され、推定可能な属性の事象が指定される。
図１４に示す例では、知識データベースには、所有者名
が「〜会社」の場合は建物をビルディングと推定するこ
と、および、もし高さが未確定の場合、高さの出現頻度
を１〜３階を０、４〜２０階を１とすることがルールと
して定められている。また、図１４に示す例では、対象
の位置が道路に面している場合に建築物の種類をビルデ
ィングとし、材質は鉄筋コンクリートとすることが、も
う１つのルールとして定められている。判定部では、そ
れらのルールに基づいて、例えば建物の種類をビルディ
ング、高さの出現頻度は４〜２０階についていずれも１
（いずれも同一の出現頻度）、材質はコンクリートと推
定する。この推定によっても一義的に定められない属性
（例えば図１４の場合の建物の高さ）については、前述
したようにして、乱数により、その事象が１つに定めら
れる。

【００５３】このように、知識データベースとして一般
常識を組み込んでおくことにより、一層現実感のある都
市立体モデルが作成される。また、図１３に示す第３実
施例においては、例えばキーボード等の操作部２２が備
えられており、オペレータは、例えば、平面図形データ
ベースから次の平面図形データを読み出すよう指示を読
取部１１に与え、読出部１１では平面図形データを読み
出してそのデータを表示部１８に表示し、オペレータは
その表示を見て次の指示を与えるというように、対話形
式で立体モデルの作成が行なわれる。対話の形式は、こ
こでは特定の形式に限定されるものではなく、従来公知
の種々の形式を採用することができる。

【００５４】このように、対話形式で都市立体モデルの
作成を進めることによって、より細かな点までオペレー
タの意図が反映された都市立体モデルが作成される。

【００５５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
従来と比べ、より現実に近い立体モデルを作成すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の立体モデル作成装置の第１実施例のブ
ロック図である。

【図２】都市住宅マップの一例を示した図である。

【図３】パラメータデータベースの一例を示した図であ
る。

【図４】判定部で作成され選択部に送られたデータテー
ブルの一例を示す図である。

【図５】選択部により確定された事象が記録された、デ
ータテーブルの一例を示す図である。

【図６】選択部における、予定出現頻度に基づいて事象
を選択する手法の一例を示したフローチャートである。

【図７】本発明の立体モデル作成装置の第２実施例のブ
ロック図である。

【図８】サンプルデータベースの一例を示す図である。

【図９】サンプルデータの概念図である。

【図１０】サンプルデータベースに格納された多数の立
体形状サンプルの中から適合する１つの立体形状サンプ
ルを選択する際のアルゴリズムを示すフローチャートで
ある。

【図１１】平面形状が類似しているか否かの判定のアル
ゴリズムを示す図である。

【図１２】調整のアルゴリズムを表わしたフローチャー
トと、解り易さのための図解を示した図である。

【図１３】本発明の立体モデル作成装置の第３実施例の
ブロック図である。

【図１４】知識データベースの一例を示す図である。

【符号の説明】

１ メモリ １０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ 立体モデル作成装置 １１ 読取部 １２ 判定部 １３ 第１のメモリ １４ 選択部 １５ 乱数発生部 １６ 書込部 １７ 第２のメモリ １８ 表示部 １９ 第３のメモリ ２０ 調整部 ２１ 第４のメモリ ２２ 操作部

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 図形の平面形状を表わす平面形状情報を
   含むとともに、該図形の立体モデル作成のための、それ
   ぞれが複数の事象からなる複数の属性のうちの一部の属
   性である、確定した事象を有する確定属性を含むことが
   許容された平面図形情報が複数の図形について格納され
   た平面図形データベースと、 少なくとも、前記複数の属性のうちの前記確定属性を除
   く未確定属性について、各属性を構成する複数の事象そ
   れぞれの予定出現頻度が定義されたパラメータデータベ
   ースとを用意しておき、 前記平面図形データベースから前記平面図形情報を読み
   取り、 前記パラメータデータベースを参照し該パラメータデー
   タベースに定義された前記未確定属性の複数の事象の予
   定出現頻度に応じて該未確定属性の１つの事象を選択し
   て、前記平面図形データベースから読み取った前記平面
   図形情報に付加することにより、該平面図形情報に対応
   する図形の立体モデルを表わす立体形状情報を作成する
   ことを特徴とする立体モデル作成方法。
2. 【請求項２】 図形の平面形状を表わす平面形状情報を
   含むとともに、該図形の立体モデル作成のための、それ
   ぞれが複数の事象からなる複数の属性のうちの一部の属
   性である、確定した事象を有する確定属性を含むことが
   許容された平面図形情報が複数の図形について格納され
   た平面図形データベースから前記平面図形情報を読み取
   る読取手段と、 少なくとも、前記複数の属性のうちの前記確定属性を除
   く未確定属性について、各属性を構成する複数の事象そ
   れぞれの予定出現頻度が定義されたパラメータデータベ
   ースを記憶する第１のメモリと、 前記パラメータデータベースを参照し該パラメータデー
   タベースに定義された前記未確定属性の複数の事象の予
   定出現頻度に応じて該未確定属性の１つの事象を選択し
   て、前記平面図形データベースから読み取った前記平面
   図形情報に付加することにより、該平面図形情報に対応
   する図形の立体モデルを表わす立体形状情報を作成する
   立体形状作成手段と、 複数の図形について前記立体形状情報が記憶される第２
   のメモリと、 前記立体形状作成手段により作成された前記立体形状情
   報を前記第２のメモリに書き込む書込手段とを備えたこ
   とを特徴とする立体モデル作成装置。
3. 【請求項３】 前記立体形状作成手段が、前記読取手段
   により今回読み取られた前記平面図形情報に付加する前
   記未確定属性の事象を選択するにあたり、該未確定属性
   の複数の事象の、前記パラメータデータベースに定義さ
   れた予定出現頻度と、前記読取手段により過去に読み取
   られた前記平面図形情報に付加された該未確定属性の各
   事象の実際の出現頻度とに基づいて、該未確定属性の複
   数の事象の中から、前記予定出現頻度よりも前記実際の
   出現頻度の方が低い低出現事象を選択し、乱数により、
   該低出現事象の中の１つの事象を選択するものであるこ
   とを特徴とする請求項２記載の立体モデル作成装置。
4. 【請求項４】 図形の立体形状を表わす複数の立体形状
   サンプルが定義されたサンプルデータベースが記憶され
   た第３のメモリを備え、 前記立体形状作成手段が、前記パラメータデータベース
   を参照して前記未確定属性の事象を選択するとともに、
   前記サンプルデータベースを参照して、前記読取手段に
   より読み取られた前記平面図形情報および前記未確定属
   性の選択された事象に適合する、前記立体形状サンプル
   を選択し、該立体形状サンプルを調整することにより前
   記立体形状情報を作成するものであることを特徴とする
   請求項２又は３記載の立体モデル作成装置。
5. 【請求項５】 前記第３のメモリが、図形の立体形状全
   体を表わす立体形状サンプル、および図形の立体形状の
   繰り返し部分について該繰り返しが省略された形の立体
   形状を表わす立体形状サンプルが定義されたサンプルデ
   ータベースを記憶するものであり、 前記立体形状作成手段が、繰り返しが省略された形の立
   体形状サンプルを選択した場合に、前記繰り返し部分を
   繰り返すことにより図形の立体形状全体を表わす立体形
   状サンプルを生成するとともに該立体形状サンプルを調
   整することにより前記立体形状情報を作成するものであ
   ることを特徴とする請求項４記載の立体モデル作成装
   置。
6. 【請求項６】 前記立体形状作成手段が、前記サンプル
   データベースを参照して立体形状サンプルを選択するに
   あたり、前記読取手段により読み取られた前記平面図形
   情報および前記未確定属性の選択された事象に適合する
   程度を表わす適合度を設定し、該適合度を満足する立体
   形状サンプルを検索し、該当する立体形状サンプルが検
   索されなかった場合に前記程度を下げた適合度を再度設
   定して再度検索を行なう過程を繰り返すことにより立体
   形状サンプルを選択するものであることを特徴とする請
   求項４又は５記載の立体モデル作成装置。
7. 【請求項７】 前記平面図形情報に基づいて前記未確定
   属性の事象を推論するための知識データベースを格納す
   る第４のメモリを備え、 前記立体形状作成手段が、前記知識データベースを参照
   し、前記未確定属性の事象が前記知識データベースによ
   り推論された場合には推論された事象を前記未確定属性
   の事象として選択するものであることを特徴とする請求
   項２から６のうちいずれか１項記載の立体モデル作成装
   置。