JP4249024B2 - 表現画像を３次元グラフィック環境の区分された領域に分配する装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は３次元グラフィック環境のレイアウトを設計する技術に関し、特に本開示は表現画像を３次元グラフィック環境の区分された領域に分配する装置および方法を提供する。

データベースは多くの場合、製品、美術品、遺物、書籍などのような、多数の物品に関する情報を記憶するのに使用される。データベースは、その大きさが原因でデータベースに記憶された情報の検索や閲覧が困難になる場合がある。多くの用途において、とりわけ不慣れなコンピュータユーザや閲覧者にとって、それらのデータベースの閲覧を直観的かつ簡単な手順にすることが特に求められている。例えば、オンラインショッピングはその利便性が主な理由で人気を得てきた。特に、昼夜問わず何時でも自分の自宅や職場で快適に素早くショッピングを行なうことができる。その結果、多くの小売ストアがインターネット上にウェブサイトを持ち、ユーザが製品を選びそれを購入できるようにしている。しかしながら、そのウェブサイトで製品を見つけることがコンピュータの知識をあまり持たない一般の顧客にとって困難なものであれば、オンラインショッピングの利便性は大幅に減少することになる。

３次元グラフィック環境は、情報やデータベースの閲覧や検索を直感的な方法で行なうのに利用されてきた（小売店のウェブサイトなどにおいて）。具体的には、３次元グラフィック環境を用いると、ユーザは仮想空間内を直観的に移動し、仮想空間内で物品を容易に見つけ出して閲覧することが可能になる。３次元グラフィック環境を作成するためには、環境を複数の３次元領域（例えば部屋など）に分割すなわち区分し、各領域内にオブジェクトの関連グループの表現画像を表示するのが一般的である。このように環境を区分し、区分した環境の中にオブジェクトを分配することにより、環境の中を移動するのが容易になるだけでなく、データベースのオブジェクトを閲覧するのも容易になる。

現在、３次元グラフィック環境を区分し、区分された領域内に表現画像を分配するアルゴリズムは、区分された各領域内に配置される品目が変化しない静的区分環境に適するように設計されている。そのため、隔壁や隔壁に表示するための表現画像の分配は一度しか決める必要がなく、したがってアルゴリズムの複雑さは、ほとんど問題にならないか、全く問題にもならない。しかしながら、環境が絶えず再区分され、物品の数、グループ分け、配置などが変更される可能性がある動的区分環境の場合、区分および分配のアルゴリズムは、３次元グラフィック環境をレンダリングする全体のプロセスに与える影響を最小限にする必要がある。

本発明は、データベース内の複数のオブジェクトを見るための３次元グラフィック環境を生成する装置および方法であり、詳しくは、美観的に美しく、論理的かつ簡単な方法で、表現画像を区分された環境の領域内に分配し、環境中の閲覧能力および移動を向上させる装置および方法である。

データベース内の複数のデータオブジェクトの表現画像を区分された３次元グラフィック環境の中に分配する装置および方法について説明する。具体的には、この環境は隔壁の組によって画定された複数の領域に分割され、隔壁の組の上に、または隔壁の組のすぐ近くに表示するための表現画像のグループが、領域内に分配される。

本発明の方法によると、各画像は、その画像の元の縦横比を維持しつつ拡大縮小され、画像ごとに拡大縮小された寸法が得られる。次に、その拡大縮小された寸法に基づく画像重み係数、および各隔壁に関する表示寸法に基づく隔壁重み係数を判定する。ここで、表示寸法は、画像を表示する際に合わせる寸法に対応する。次いで、少なくとも１つの画像重み係数と各隔壁重み係数との比較に応じて、画像を連続した隔壁に分配する。

本発明による装置は、画像の縦横比を維持しつつ画像を拡大縮小するための画像寸法拡大縮小器と、１）拡大縮小された対応する画像寸法に基づく画像重み係数、および２）隔壁に対応する表示寸法に基づく隔壁重み係数を判定するための重み係数生成器とを含む。画像分配器は、少なくとも１つの画像重み係数と隔壁重み係数のそれぞれとの比較に応じて、表現画像を各領域の連続した隔壁に分配する。

データベースのデータオブジェクトの表現画像を区分された３次元グラフィック環境の中に分配する装置および方法について説明する。環境は隔壁によって画定された領域に分割され、それらの隔壁の上、または隔壁のすぐ近くに、表現画像のグループが分配され、表示される。概して、表現画像の分配は、所与の領域を画定している隔壁について重み係数を判定し、それらの隔壁上または近くの領域内に表示すべき表現画像の重み係数を判定することにより、実施される。次いで、それらの画像重み係数を隔壁重み係数と比較し、隔壁重み係数に対応付けることにより、画像を分配する。

本明細書の説明によると、データオブジェクトは、有形もしくは無形のオブジェクトまたは有形もしくは無形の要素に対応してデータベース内に記憶されるデータとして広く定義される。データオブジェクトの種類の例としては、画像データ、音声データ、ワープロデータ、ビデオデータ、および３Ｄモデルなどがあるが、それらに限定はしない。オブジェクトまたは要素の種類の例としては、映画ビデオ、ＣＤ、美術品、電子ワープロ文書、個人的な電子記録、およびコマーシャル製品カタログなどがあるが、それらに限定はしない。例えば、オブジェクトの種類が映画ビデオである場合、その種類の特定のオブジェクトは特定の映画である。

さらに、各データオブジェクトは、メタデータと呼ばれる関連データを有する。このメタデータは、データオブジェクトそれ自体とは異なる他の任意のデータに対応し、そのデータオブジェクトを説明するか、または、データオブジェクトに関係する。各データオブジェクトは、異なる種類のメタデータを有する場合がある。例えば、オブジェクトの種類が映画ビデオである場合、メタデータの種類には、映画のタイトル、映画監督、映画の公開日、映画俳優、および映画のジャンル（例えば、コメディ、ドラマ）などに対応するデータが含まれる。一方、オブジェクトの種類が美術品である場合、メタデータの種類には、その美術品のタイトルおよび美術品の流派（例えば、モダン派、印象派）などが含まれる。メタデータは、データオブジェクトと共に記憶することもできるし、データオブジェクトと関連メタデータとの間にリンクを作るようにして個別に記憶してもよい。

本発明によると、データベース内に記憶されたデータオブジェクトの表現画像が３次元グラフィック環境内に表示され、データベースを閲覧したいユーザに対し、それらのデータオブジェクトを直観的に見る機能が与えられる。本発明によると、表現画像は、データオブジェクトに関連する、またはデータオブジェクトを表すテキストラベル、自然画像、グラフィック画像、文書およびファイルフォルダの画像、ビデオ画像、３次元モデル、または任意の種類の視覚データとして具体化することができる。

３次元画像をレンダリングして表示するシステムの一例を図１に示す。このシステムは、グラフィックス処理ユニット１０、レンダリングエンジン１１、ユーザ出力１２、ユーザ入力１３、およびメモリ１４を含む。グラフィックス処理ユニット１０は、グラフィックスの画像処理の分野で既知のように、データオブジェクトデータ１０Ａを受け取り、該データオブジェクトの表現画像を含む３次元グラフィック環境に対応する３次元画像データ１０Ｂを生成する。レンダリングエンジン１１は、画像データ１０Ｂを受け取ってレンダリングデータ１１Ａを生成し、ユーザ出力１２を作動させる。例えば、レンダリングデータ１１Ａは、モニタ（図示せず）を作動させ、表現画像を含む３次元グラフィック環境を表示する。ユーザ入力１３は、ユーザが３次元環境と対話できるようにするための、ユーザと３次元環境との間のインターフェースを提供する。例えば、ユーザ入力１３により、ユーザは、表示されたカーソルをキーボードまたはマウスを用いて移動させることによる３次元環境内での視点の変更が可能になる。他の種類のユーザ入力１３としては、ジョイスティックや感圧スクリーンなどが含まれるが、それらに限定はしない。グラフィックス処理ユニット１０がデータオブジェクトの表現画像を生成してもよいし、表現画像データはメモリ１４内に記憶され、データオブジェクトデータベースにリンクされてもよい。

図２Ａは、本発明の分配方法の第１の実施形態を示す。この方法では、１グループの表現画像が、３次元グラフィック環境内において隔壁によって画定された領域内に表示するために、分配される。図２Ｂは、高さおよび幅をそれぞれ有するＮ個の画像を示す。図２Ｃは、隔壁Ｐ₁〜Ｐ₆を有し、画像をそれらの隔壁の中に分配すべき、３次元グラフィック環境内の一領域Ｘを示す。ただし、隔壁Ｐ₁〜Ｐ₆は、共通の高さｈ_Pを有し、幅ａ〜ｆをそれぞれ有する。まず、各画像の寸法をその画像の元の縦横比を維持しつつ拡大縮小し、各画像の拡大縮小された寸法を得る（ブロック２０）。例えば画像の拡大縮小は、全画像について共通の高さ（または幅）を選択し、それに応じて、画像の縦横比を維持しつつ幅（または高さ）を拡大縮小することによって行うことができる。３次元画像の場合、第３の寸法も比例して拡大縮小されることに注意して欲しい。例えば、幅Ｗ_lおよび高さＨ_lを有する画像Ｉ_lの場合、選択された高さｈに対し、下記の式１を用いて拡大縮小された幅

を判定することができる。

次に、この拡大縮小された寸法に基づいて、画像重み係数を判定する（図２Ａのブロック２１）。具体的には、各画像ｊについて画像重み係数Ｗ_j ^Iを判定する。ただし、ｊ＝１，２，…Ｎである。同様にして、各隔壁に関する表示寸法に基づいて、隔壁重み係数を判定する（図２Ａのブロック２２）。具体的には、各隔壁ｋについて隔壁重み係数Ｗ_k ^Pを判定する。ただし、ｋ＝１，２，…Ｍである。この開示によると、表示寸法は、画像を表示するときに合わせる寸法に対応する。例えば、画像を隔壁の横方向の寸法に合わせて表示する場合、表示寸法は隔壁の幅になる。あるいは、画像を隔壁の縦方向の寸法に合わせて表示する場合、表示寸法は隔壁の高さになる。最後に、少なくとも１つの画像重み係数を各隔壁重み係数と比較することにより、画像を隔壁に分配する（図２Ａのブロック２３）。

図３は、本発明による画像の分配方法の第２の実施形態を示す。この方法では、まず画像をその画像の元の縦横比を維持しつつ拡大縮小し、拡大縮小された幅を得る（ブロック３０）。一実施形態では、全画像の高さが隔壁の共通の高さｈ_Pよりも低い選択された高さｈに設定される。画像は、それらの隔壁上またはその近くに分配されて表示されることになる。式１に従って、各画像Ｉ_lの縦横比を維持しつつ各画像の幅を拡大縮小し、拡大縮小された幅

を得る。

次に、画像重み係数を判定する（ブロック３１）。各画像重み係数は、異なる１組の連続した画像に対応し、その連続した１組の画像の拡大縮小された幅を累積したものに比例する。最初のｊ個の画像の組を累積した画像重み係数Ｗ_j ^Iは、式２に従って判定される。ただし、ｊ＝１，２，…Ｎであり、最初のｊ個の画像を累積した組は画像Ｉ₁からＩ_jまでを含む。

表１は、画像の連続した組に関する画像重み係数の例を示す。

同様に、隔壁重み係数を判定する（ブロック３２）。各隔壁重み係数は、異なる１組の連続した隔壁に対応し、その連続した隔壁の隔壁幅を累積したものに比例する。隔壁重み係数Ｗ_k ^Pは、隔壁のｋ個の連続した組について、式３に従って判定される。

ただし、ｋ＝１，２，…Ｍであり、隔壁ｉは重みｗ_iを有し、隔壁の各組は隔壁Ｐ₁からＰ_kまでを含む。図２Ｃに示す区分された領域は幅ａ〜ｆをそれぞれ有する隔壁Ｐ₁〜Ｐ₆を有し、この領域の場合、隔壁重み係数は以下の表２のようになる。

上記のように、画像重み係数および隔壁重み係数は、すべて非負の数値であり、索引値の増加に従って減少することがない数値である。すなわち、Ｗ₁ ^I≦Ｗ₂ ^I≦…Ｗ_N ^Iであり、Ｗ₁ ^P≦Ｗ₂ ^P≦…Ｗ_M ^Pである。

画像重み係数を隔壁重み係数と比較する。具体的には、各隔壁重み係数を所定の関数関係に従って１つの画像重み係数に対応付け（ブロック３３）、それらの対応する画像重み係数に応じて画像を分配する。この関数関係に基づく重み係数の対応付けにより、区画領域内での画像重み（したがって画像）の分配のバランスを、その領域内の隔壁重みの分配に応じて効率的にとることができる。例えば、まず、式４に示すような第１の隔壁重み係数Ｗ₁ ^Pを少なくとも１つの画像重み係数と比較する。

すなわち、Ｗ₁ ^I，Ｗ₂ ^I，…，Ｗ_N ^Iのうちの少なくとも１つをＷ₁ ^Pと比較し、次いで、この比較に応じて、画像をこの隔壁に分配する。同様に、Ｗ₂ ^Pを画像重み係数Ｗ₁ ^I，Ｗ₂ ^I，…，Ｗ_N ^Iのうちの少なくとも１つと比較し、次いで、この比較および既に分配された画像に応じて、画像をこの隔壁に分配する。

一実施形態において、この関数関係は、画像重み係数のうちの１つと各隔壁重み係数との間の最小絶対差である。換言すると、各隔壁重み係数Ｗ_l ^Pを少なくとも１つの画像重み係数と比較する際、各隔壁について、所望の関数関係を満たす画像重み係数Ｗ_k ^Iは、｜Ｗ_k ^I−Ｗ_l ^P｜を最小にする画像重み係数に対応する。例えば、第１の隔壁重み係数Ｗ₁ ^Pを連続した画像重み係数Ｗ₁ ^I，Ｗ₂ ^I，…，Ｗ_N ^Iと比較したときに、次の関係、すなわち｜Ｗ₁ ^I−Ｗ₁ ^P｜＞｜Ｗ₃ ^I−Ｗ₁ ^P｜、｜Ｗ₂ ^I−Ｗ₁ ^P｜＞｜Ｗ₃ ^I−Ｗ₁ ^P｜、および｜Ｗ₄ ^I−Ｗ₁ ^P｜＞｜Ｗ₃ ^I−Ｗ₁ ^P｜が認められたものと仮定する。画像重み係数が累積的なので、ｋ＝４よりも大きな索引値を有する画像重み係数はいずれも、絶対差が｜Ｗ₃ ^I−Ｗ₁ ^P｜よりも大きくなる。従って、画像重み係数Ｗ₃ ^Iが隔壁重み係数Ｗ₁ ^Pに対応付けられ、画像重み係数Ｗ₃ ^Iに対応する画像（すなわちＩ₁、Ｉ₂、およびＩ₃）が隔壁重み係数Ｗ₁ ^Pに対応する隔壁に分配される。残りの隔壁についても、同様にして画像が分配される。上記例では、第２の隔壁重み係数Ｗ₂ ^Pが更に第３の画像重み係数Ｗ₃ ^Iに対応すると、第２の隔壁上には、画像が何も分配されないことに注意して欲しい。

他の実施形態において、関数関係は、隔壁重み係数よりも小さい最大の画像重み係数である。したがって、図３に示した方法によると、ブロック３３は、画像重み係数と隔壁重み係数を比較し、隔壁重み係数よりも小さい最大の画像重み係数に対応付けるように実施され、画像は、この重み係数の対応付けに応じて分配される。例えば、隔壁重み係数Ｗ₁ ^Pを画像重み係数Ｗ₁ ^I，Ｗ₂ ^I，…，Ｗ_N ^Iと比較したときに、次の関係、すなわちＷ₁ ^I＜Ｗ₁ ^P、Ｗ₂ ^I＜Ｗ₁ ^P、およびＷ₃ ^I＞Ｗ₁ ^Pが認められたものと仮定する。したがって、Ｗ₁ ^Pよりも小さい最大の画像重み係数はＷ₂ ^Iであるから、Ｗ₁ ^PはＷ₂ ^Iに対応付けられる。その結果、画像Ｉ₁と画像Ｉ₂の結合重みが隔壁Ｐ₁の重みよりも小さくなるので、画像Ｉ₁および画像Ｉ₂は隔壁Ｐ₁に分配される。次の隔壁Ｐ₂について考えると、累積隔壁重み係数Ｗ₂ ^Pを画像重み係数Ｗ₁ ^I，Ｗ₂ ^I，…，Ｗ_N ^Iのうちの少なくとも１つと比較して、対応付けを行なう。しかしながら、画像Ｉ₁および画像Ｉ₂はすでに割り当てられているので、Ｗ₂ ^Pは、まだ割り当てられていない画像に対応する画像重み係数、すなわちＷ₃ ^I，Ｗ₄ ^I，…，Ｗ_N ^Iと比較される。この場合、次の関係、すなわちＷ₃ ^I＜Ｗ₂ ^P、Ｗ₄ ^I＜Ｗ₂ ^P、Ｗ₅ ^I＜Ｗ₂ ^P、およびＷ₆ ^I＞Ｗ₂ ^Pが認められる。したがって、Ｗ₂ ^Pよりも小さい最大の画像重み係数はＷ₅ ^Iになる。したがって、画像Ｉ₃、Ｉ₄、およびＩ₅は、隔壁Ｐ₂に割り当てられる。

画像および隔壁のインデックス付けおよび順序付けは必ずしも固定される必要がなく、画像を隔壁に最良に分配するために変更してもよいことに注意して欲しい。

図４は、３次元グラフィック環境の中に領域を画定する隔壁に対し表現画像を分配する装置の一実施形態を示す。この装置は、画像寸法拡大縮小器４０、重み係数生成器４１、および画像分配器４２を含む。画像寸法拡大縮小器４０は、画像の寸法４０Ａを受け取り、新しく拡大縮小された寸法４１Ａを生成する。重み係数発生器４１は、拡大縮小された寸法４１Ａに応じて画像重み係数４２Ａを生成するとともに、隔壁の寸法４１Ｂに応じて隔壁重み係数４２Ｂを生成する。画像分配器４２は、画像重み係数と隔壁重み係数とを比較し、その画像重み係数と隔壁重み係数との比較に応じて画像を分配する。図４に示す装置は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアのいずれの組み合わせで実施してもよいものと解釈しなければならない。

本発明の方法の他の実施形態では、「Layout Design Apparatus and Method for Three-Dimensional Graphical Environments」と題した同時係属の出願（２００１年１０月３０日に出願され、本出願の譲受人に譲渡された、代理人整理番号第１００１４３３０号）に記載されているように、まず３次元グラフィック環境をデータオブジェクトメタデータに従って領域に区分し、次いでメタデータに従ってグループ分けされた画像を、図２Ａまたは図３に示したような方法に従って対応する各領域に分配する。

図５Ａは、３次元グラフィック環境を区分し、区分された３次元環境の領域の中へ画像を分配する方法の一実施形態を示す。この方法では、オブジェクトのデータベースを、オブジェクトのメタデータから導出された階層ツリーで表現することにより、３次元グラフィック環境を区分する（ブロック５０）。未分割の３次元グラフィック環境に対応する領域に、所定のノードを事前に割り当てる（ブロック５１）。次いで、その所定のノードから開始して、ツリー内で少なくとも２つの子ノードを有する各親ノードに対応する各領域について、その領域を子ノードのそれぞれに対応する複数の領域へと、その領域がその子ノードの重みに比例するようにして、再帰的に分割する（ブロック５２）。

図５Ｂは、階層ツリーで表現されたデータベースの例を示す。このツリーは、複数のノード５４、５５Ａ、５５Ｂ、５６Ａ〜５６Ｃ、５６Ｄ〜５６Ｆ、および５７を含む。それらのツリーのノードは、ツリー内の他のノードとの関係に応じて、親ノードに分類されることも、子ノードに分類されることもある。例えば、ノード５４は子ノード５５Ａおよび５５Ｂに対して親ノードであり、ノード５５Ａは子ノード５６Ａ〜５６Ｃに対して親ノードであり、ノード５５Ｂは子ノード５６Ｄ〜５６Ｆに対して親ノードである。ノード５７は、データベース内のデータオブジェクトのうちの１つにそれぞれ対応するデータオブジェクトノードである。したがって、ノード５６Ａ〜５６Ｆはそれぞれ、対応する１グループのデータオブジェクト子ノードの親ノードになっている。

また、ノード５４〜５６はそれぞれ、データオブジェクトノード５７を分類するのに使用される様々なメタデータの種類に対応する。例えば、ノード５５は、製品の機能の種類に対応し、計算型製品と画像処理型製品とを含む。計算型製品ノードの下にあるのは、ノートブック、ハンドヘルド、およびデスクトップを含む、機器型ノードの第１の集合である。画像処理型製品ノードの下にあるのは、スキャナ、プリンタ、およびカメラを含む、機器型ノードの第２の集合である。それらの機器型ノードのそれぞれの下にあるのは、データベース内のデータオブジェクトに対応した実際の各製品である。

ツリーの各ノードは、そのノードに関連付けられたデータオブジェクトの重み付けによって決まる重みを有する。所与のノードの重みは、そのツリー内の連続した経路を全てデータオブジェクトノードまで下方にたどり、その連続した経路に沿ってその所与のノードに関連付けられたデータオブジェクトの重みを結合したものを判定することにより判定される。例えば、この例において各データオブジェクトノードの重みが１であると仮定した場合、ノード５６Ａの重みはＷ＝４であり、ノード５６Ｂの重みはＷ＝２であり、ノード５６Ｃの重みはＷ＝３であり、ノード５６Ｄの重みはＷ＝４であり、ノード５６Ｅの重みはＷ＝２であり、ノード５６Ｆの重みはＷ＝５である。したがって、ノード５５Ａおよび５５Ｂのそれぞれからデータオブジェクトノード５７までツリー内の連続した経路を全てたどることにより、ノード５５Ａの重みはＷ＝９になり、ノード５５Ｂの重みはＷ＝１１になる。ノードは、ユーザの好みやシステムのデフォルト設定、またはその他のノード重み付け方法に従って、さまざまな方法で重み付けすることができる点に注意して欲しい。例えば、オブジェクトノードの重みは１より大きくてもよく、オブジェクトノード以外のノード（例えば５４〜５６）の中には、それに関連付けられたデータオブジェクトの重みとは無関係の重み要素を更に有しているものがあってもよい。そのため、ノードの重み判定は、そのノードに関連するデータオブジェクトの重みだけでなく、ツリーのノードを最初に重み付けする方法によっても異なる場合がある。その他、ノードの重みは、そのノードに関連するデータオブジェクトの重みに間接的に関係する場合もある。

図５Ｃは、図５Ｂに示した階層ツリーを用い、本発明の方法に従って区分された３次元グラフィック環境のレイアウトに対応する２次元領域の例である。この例では、データベースのオブジェクトを電気製品、それらの機能、および機器タイプからなる３つのメタデータの種類に従ってグループ分けすることにより、オブジェクトのデータベースをメタデータから導出された階層ツリーで表現する。次に、ツリーの最上位のノードであるノード５４を未分割の３次元グラフィック環境に事前に割り当てる。この例の場合、未分割の３次元環境は、頂点Ａ、Ｉ、Ｊ、Ｄ（図５Ｃ）によって画定された２次元領域５８に対応する。ノード５４は、ノード５５Ａおよび５５Ｂを含む少なくとも２つの子ノードを有する親ノードである。子ノード５５Ａおよび５５Ｂは、重みＷ＝９およびＷ＝１１をそれぞれ有する。次に、ノード５４から開始して、領域５８を隔壁５８Ａで分割し、ノード５５Ａおよび５５Ｂの重みにそれぞれ比例した２つの領域を形成する。一方の領域は計算型製品に対応し、他方の領域は画像処理型製品に対応する。具体的には、計算型製品に対応する領域は領域５８全体の９／２０であり、画像処理型製品に対応する領域は領域５８全体の１１／２０である。同様に、ツリー内の次の親ノードであるノード５５Ａに関連する計算型製品領域（図５Ｃ）は、隔壁５９Ａおよび５９Ｂにより、ノード５６Ａ〜５６Ｃの重みに応じて比例分割される。また、最後の親ノード５５Ｂに関連付けられた画像処理型製品領域（図５Ｃ）は、隔壁６０Ａおよび６０Ｂにより、ノード５６Ｄ〜５６Ｆの重みに応じて比例分割される。

ブロック５０〜５２（図５Ａ）に従って３次元グラフィック環境を区分した後、グループ分けされた表現画像を、図２Ａまたは図３に示す方法に従って、メタデータに従って領域内に分配する（ブロック５３）。例えば、図５Ｂおよび図５Ｃの場合、データオブジェクトノード５７は、ツリーのメタデータグループ分けに従ってグループ分けされる。メタデータに関連してグループ分けされたノードの表現画像は、環境の区分に応じて、その環境内の特定の領域に関連付けられる。例えば、図５Ｃに示すように、親ノード５６Ａ（ノートブック製品に対応する）の４つの子オブジェクトノードが、頂点ＡＢＦＥ（図５Ｃ）によって画定された領域に関連付けられる。したがって、ノートブック製品データオブジェクトノードに関連付けられたデータオブジェクトの表現画像は、図２Ａまたは図３に示す方法に従って、その領域内に分配される。

図２Ｂには隔壁が接した状態で図示されているが、領域を画定する隔壁間には、例えば、他の領域への出入口を表すギャップがあってもよいものと解釈すべきである。さらに、領域の形状が必ずしも矩形である必要は無いことに注意して欲しい。さらに、説明した方法および装置の例は、各隔壁について横方向一行の画像または縦方向一列の画像を分配するものであったが、一枚の隔壁について、複数ライン（必ずしも横方向または縦方向である必要はない）の画像を分配することもできるものと解釈すべきである。その場合、上で述べたように、対応付けられた重み係数画像および隔壁重み係数に従って画像を分配した後、さらに各隔壁に割り当てられた画像をそれら隔壁に対応する下位区分の隔壁に分配することができる。

また、領域Ｘを画定するために図２Ｂに示すような方法で隔壁が配置される必要は、必ずしもないと解釈すべきである。例えば、隔壁は、互いに相手の上に積み重ねたり、斜めに積み重ねたりしてもよく、直接接続されず、接していなくてもよい。

さらに、図２Ａ、図３、および図５Ａに記した方法によると、画像を拡大縮小して、拡大縮小された寸法が判定されると考えられる。しかしながら、１つの共通の寸法に対して全画像を拡大縮小する必要は必ずしもなく、拡大縮小を行なう必要が全くないこともある。例えば、共通寸法以下の寸法を有する画像は拡大する必要がなく、それ以外の画像が全て共通寸法に縮小される。

この実施形態では、オブジェクトがメタデータに従ってグループ分けされ、領域がオブジェクトのメタデータグループ分けに従って区分されるため、隔壁によって画定される領域のサイズは、その領域内に分配すべきオブジェクト数に適合したサイズに自動的に設定される（環境全体のサイズに、その中に分配される全てのオブジェクトを収容するようなサイズが選択されるものと仮定した場合）。これにより、ブロック５３（図５Ａ）に従って表現画像を分配する際に、隔壁の表示寸法がその隔壁内に表示すべき画像のグループを収容するのに十分な大きさになることが保証される。

上記の説明では、本発明を完全に理解してもらう目的で、多数の具体的な詳細について説明した。しかしながら、当業者であれば、本発明を実施する上でそれらの特定の詳細を用いる必要が必ずしもないことは、明らかであろう。その他、既知の技術については、本発明を不必要に分かりにくくすることを避けるため、詳細に説明していない。

また、本発明の要素は特定の実施形態と共に説明されているが、当然ながら、本発明は他にも様々な方法で実施できることができる。したがって、例示目的で図示・説明した特定の実施形態に限定の意図は全くない。それら特定の実施形態の詳細を参照することに、本発明にとって重要だと考えられる特徴のみを列挙した特許請求の範囲を限定する意図はない。

３次元グラフィック環境をレンダリングして表示する従来技術のシステムを示す図である。 ３次元グラフィック環境において表現画像を隔壁によって画定された領域内に分配するための、本発明による方法の第１の実施形態を示す図である。 異なる寸法を有する複数の画像の例を示す図である。 隔壁によって画定された領域の例を示す図である。 ３次元グラフィック環境において表現画像を隔壁によって画定された領域内に分配するための、本発明による方法の第２の実施形態を示す図である。 ３次元グラフィック環境において表現画像を隔壁によって画定された領域内に分配するための、本発明による装置の一実施形態を示す図である。 ３次元グラフィック環境を区分し、その環境内に画像を分配する際の、本発明の一実施形態を示す図である。 階層ツリーで表現されたオブジェクトのデータベースを示す図である。 図５Ａに示した方法に従って区分された３次元グラフィック領域を示す図である。

Claims (9)

1. データベース内の複数のデータオブジェクトに対応する複数の画像を、３次元グラフィック環境内に領域を画定する複数の連続した隔壁に分配する方法であって、
   前記複数の画像のそれぞれを、元の縦横比を維持しつつ拡大縮小し、その画像の拡大縮小された寸法を得ることと（２１）、
   前記複数の画像の異なる各組について、各組の前記複数の拡大縮小された画像の拡大縮小された寸法に基づいて、対応する画像重み係数を求めることと（２２）、
   前記複数の隔壁の異なる各組について、各組の前記複数の隔壁のそれぞれの関連する表示寸法に基づいて隔壁重み係数を求めることと（２３）、
   前記複数の画像の異なる組の画像重み係数と前記複数の隔壁の隔壁重み係数とに基づいて、前記複数の連続した隔壁に前記複数の拡大縮小された画像を分配することと（２４）
   からなる方法。
2. 前記画像を分配することは、
   特定の隔壁重み係数を、前記複数の画像の異なる組の画像重み係数のそれぞれと比較して、その画像重み係数と前記特定の隔壁重み係数との間の絶対差を最小にする画像重み係数を見出し、
   前記見出された画像重み係数に対応する画像を前記特定の隔壁重み係数に対応する隔壁に分配することを更に含む、請求項１の方法。
3. 前記拡大縮小された寸法が画像の幅であり（３０）、前記表示寸法が隔壁の幅である（３１）、請求項１の方法。
4. 前記分配することは、
   特定の隔壁重み係数を、前記複数の画像の異なる組の画像重み係数のそれぞれと比較して、前記特定の隔壁重み係数よりも小さい最大の画像の重み係数を見出し、
   既に分配された画像を除いて、前記見出された画像重み係数に対応する画像を前記特定の隔壁重み係数に対応する隔壁に分配することを更に含む、請求項１の方法。
5. 画像は、画像の高さを全て前記隔壁の共通の高さ以下の高さである共通の高さに設定することにより、拡大縮小される、請求項１の方法。
6. データベース内の複数のデータオブジェクトに対応する複数の画像を３次元グラフィック環境内に表示する方法であって、
   オブジェクトのデータベースをオブジェクトメタデータから導出されたオブジェクトノードを含む階層ツリーで表現し（５０）、前記環境を複数の連続した隔壁によって画定された複数の領域へと、該領域がオブジェクトノードの重みに比例するようにして再帰的に区分することにより（５１，５２）、前記環境を区分することと、
   前記複数の画像を前記複数の領域のそれぞれの中に分配することと
   からなり、前記分配することは、
   前記複数の画像のそれぞれを、元の縦横比を維持しつつ拡大縮小し、その画像の拡大縮小された寸法を得て、
   前記複数の画像の異なる各組について、各組の前記複数の拡大縮小された画像の拡大縮小された寸法に基づいて、対応する画像重み係数を求め、
   前記複数の隔壁の異なる各組について、各組の前記複数の隔壁の寸法に基づいて隔壁重み係数を求め、
   前記複数の画像の異なる組の画像重み係数と前記複数の隔壁の隔壁重み係数とに基づいて、前記複数の連続した隔壁に前記複数の拡大縮小された画像を分配すること、
   によって実施される、方法。
7. 前記画像を分配することは、
   特定の隔壁重み係数を、前記複数の画像の異なる組の画像重み係数のそれぞれと比較して、その画像重み係数と前記特定の隔壁重み係数との間の絶対差を最小にする画像重み係数を見出し、
   前記見出された画像重み係数に対応する画像を前記特定の隔壁重み係数に対応する隔壁に分配することを更に含む、請求項６の方法。
8. 前記画像を分配することは、
   特定の隔壁重み係数を、前記複数の画像の異なる組の画像重み係数のそれぞれと比較して、前記特定の隔壁重み係数よりも小さい最大の画像の重み係数を見出し、
   既に分配された画像を除いて、前記見出された画像重み係数に対応する画像を前記特定の隔壁重み係数に対応する隔壁に分配することを更に含む、請求項６の方法。
9. 画像は、画像の高さを全て前記隔壁の共通高さ以下の高さである共通の高さに設定することにより、拡大縮小される、請求項６の方法。

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