JPH08110950A - 図形データの階層的近似化方式を利用した描画装置および描画方法 - Google Patents
図形データの階層的近似化方式を利用した描画装置および描画方法Info
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- JPH08110950A JPH08110950A JP6240646A JP24064694A JPH08110950A JP H08110950 A JPH08110950 A JP H08110950A JP 6240646 A JP6240646 A JP 6240646A JP 24064694 A JP24064694 A JP 24064694A JP H08110950 A JPH08110950 A JP H08110950A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 観察者の注目点、モデルの位置、画面上での
大きさ、および移動速度を考慮し、さらに、人間の眼か
ら見て違和感が少なくされたモデルの近似化を行うよう
な、ＣＧの描画方式を提供する。 【構成】 ステップＳ１で入力された幾何モデルのデー
タは、ステップＳ２で、このモデルの持つ複雑度を削減
するために、フィルタ処理され、ステップＳ３で、その
輪郭線を抽出される。輪郭線を抽出されたこのモデル
は、ステップＳ４で、その輪郭線から、人間が大きく反
応する特徴点を抽出される。これらステップＳ２からス
テップＳ４までの処理は、所望の階層の数だけ実行され
る（ステップＳ５）。ステップＳ４において各階層ごと
に抽出された特徴点は、ステップＳ６で、これら各階層
間で対応付けされる。ステップＳ２からステップＳ６ま
での手順で得られたこれら階層的近似化モデルは、ステ
ップＳ７で、入力幾何モデルの状態によって、適切な階
層の幾何モデルが選択される。この選択された幾何モデ
ルは、ステップＳ８で、ＣＧ画面として描画される。
大きさ、および移動速度を考慮し、さらに、人間の眼か
ら見て違和感が少なくされたモデルの近似化を行うよう
な、ＣＧの描画方式を提供する。 【構成】 ステップＳ１で入力された幾何モデルのデー
タは、ステップＳ２で、このモデルの持つ複雑度を削減
するために、フィルタ処理され、ステップＳ３で、その
輪郭線を抽出される。輪郭線を抽出されたこのモデル
は、ステップＳ４で、その輪郭線から、人間が大きく反
応する特徴点を抽出される。これらステップＳ２からス
テップＳ４までの処理は、所望の階層の数だけ実行され
る（ステップＳ５）。ステップＳ４において各階層ごと
に抽出された特徴点は、ステップＳ６で、これら各階層
間で対応付けされる。ステップＳ２からステップＳ６ま
での手順で得られたこれら階層的近似化モデルは、ステ
ップＳ７で、入力幾何モデルの状態によって、適切な階
層の幾何モデルが選択される。この選択された幾何モデ
ルは、ステップＳ８で、ＣＧ画面として描画される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＣＧ）における幾何モデルの描写方
式に関し、特に、ＣＧを使用するゲームあるいはＶＲ
（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）、またＣＡＤ（Ｃ
ｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）などの、
大量データを高速描写する必要がある場合の、ＣＧにお
ける幾何モデルの描写方法に関する。
Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＣＧ）における幾何モデルの描写方
式に関し、特に、ＣＧを使用するゲームあるいはＶＲ
（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）、またＣＡＤ（Ｃ
ｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）などの、
大量データを高速描写する必要がある場合の、ＣＧにお
ける幾何モデルの描写方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＣＧで幾何モデルを使用して描画を行う
場合には、常に同じモデルを使用して描画するのが一般
的である。例えば、描写しようとする幾何モデルが観察
者の視点からより遠くにあるとされているときには、そ
の幾何モデルをそのまま縮小して描写し、また、観察者
の視点により近い位置にあるとされているときには、そ
の幾何モデルをそのまま拡大して描写する。ここで、Ｃ
Ｇの描画に必要な時間は、そのモデルの持つ複雑度（頂
点の数、面の数、法線の数）に負うところが大きく、そ
のモデルが複雑になるにつれ、描画に必要な時間が長く
なる。
場合には、常に同じモデルを使用して描画するのが一般
的である。例えば、描写しようとする幾何モデルが観察
者の視点からより遠くにあるとされているときには、そ
の幾何モデルをそのまま縮小して描写し、また、観察者
の視点により近い位置にあるとされているときには、そ
の幾何モデルをそのまま拡大して描写する。ここで、Ｃ
Ｇの描画に必要な時間は、そのモデルの持つ複雑度（頂
点の数、面の数、法線の数）に負うところが大きく、そ
のモデルが複雑になるにつれ、描画に必要な時間が長く
なる。
【０００３】したがって、限られた時間の中でＣＧの描
画を終了するためには、幾何モデルをより簡単にする必
要がある。これとは別に、ＣＧ描画をより高画質で行い
たいとする要求もある。しかしながら、これらの、高速
描画および高画質描画は、互いに相反する要求である。
画を終了するためには、幾何モデルをより簡単にする必
要がある。これとは別に、ＣＧ描画をより高画質で行い
たいとする要求もある。しかしながら、これらの、高速
描画および高画質描画は、互いに相反する要求である。
【０００４】ところが、実際の描写に当たっては、常に
同じ詳細なモデルを使って描画をする必要が無い。例え
ばモデルが視点から遠く離れた場合には、画面上でのモ
デルの大きさは小さくなり、その詳細な部分は見えなく
なる。そこで、描画時に常に同じモデルを使用するので
はなく、観察者の注目点、あるいはモデルの画面内での
大きさに応じて、描写するモデルを切り替える方式が考
えられる。つまり、異なる複雑度を持つモデルを作成
し、モデルの画面内での場所、大きさ、観察者の注目点
にしたがってモデルを切り替えるのである。
同じ詳細なモデルを使って描画をする必要が無い。例え
ばモデルが視点から遠く離れた場合には、画面上でのモ
デルの大きさは小さくなり、その詳細な部分は見えなく
なる。そこで、描画時に常に同じモデルを使用するので
はなく、観察者の注目点、あるいはモデルの画面内での
大きさに応じて、描写するモデルを切り替える方式が考
えられる。つまり、異なる複雑度を持つモデルを作成
し、モデルの画面内での場所、大きさ、観察者の注目点
にしたがってモデルを切り替えるのである。
【０００５】しかし、元となるモデルの複雑度を変え、
別なモデルをさらに作成する近似化は、現状ではモデル
を作成するデザイナーの手作業による所が大きく、その
作成には多大な時間と手間が必要となる。また、単純に
元となるモデルのデータを削減するような近似化では、
この近似化されたモデルを使って描画した際に、観察者
の違和感が大きくなってしまうという問題点がある。そ
のため、違和感を少なくするような近似化を行う必要が
ある。
別なモデルをさらに作成する近似化は、現状ではモデル
を作成するデザイナーの手作業による所が大きく、その
作成には多大な時間と手間が必要となる。また、単純に
元となるモデルのデータを削減するような近似化では、
この近似化されたモデルを使って描画した際に、観察者
の違和感が大きくなってしまうという問題点がある。そ
のため、違和感を少なくするような近似化を行う必要が
ある。
【０００６】しかし、従来この違和感を考慮した近似化
は、行われていなかった。また、観察者の注目点、モデ
ルの位置、大きさ、モデルの移動速度までを考慮して原
モデルの近似化を行う試みも行われていなかった。過去
の研究においては、FrancisJ.M.Schmitt, Brian A.Bars
ky,Wen-Hui Duによる"An Adaptive Subdivision Method
forSurface-Fitting from Sampled Data"(Computer Gr
aphics Vol.20,No.4,August 1986) で、３次元の形状に
対してベジエパッチを張り付けて形状の近似を行ってい
るが、一般的なポリゴンを対象としていないばかりでな
く、近似化する際に人間の眼から見た違和感を考慮して
いない問題点があった。
は、行われていなかった。また、観察者の注目点、モデ
ルの位置、大きさ、モデルの移動速度までを考慮して原
モデルの近似化を行う試みも行われていなかった。過去
の研究においては、FrancisJ.M.Schmitt, Brian A.Bars
ky,Wen-Hui Duによる"An Adaptive Subdivision Method
forSurface-Fitting from Sampled Data"(Computer Gr
aphics Vol.20,No.4,August 1986) で、３次元の形状に
対してベジエパッチを張り付けて形状の近似を行ってい
るが、一般的なポリゴンを対象としていないばかりでな
く、近似化する際に人間の眼から見た違和感を考慮して
いない問題点があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
技術のＣＧでの描画においては、常に同じモデルを使用
し、すなわち、観察者の視点からの距離によって拡大、
縮小して描画する方式か、あるいは、予め用意されたい
くつかの描画モデルを、単純に観察者の視点からの距離
に対応させて切り替える方式のうち何れかがとられてい
た。これらの場合、モデルの位置、大きさ、移動速度ま
でを考慮したモデルの近似化は行われていなかった。ま
た、モデルの近似化において、観察者が違和感をできる
限り感じないことを考慮した手法はとられていなかっ
た。
技術のＣＧでの描画においては、常に同じモデルを使用
し、すなわち、観察者の視点からの距離によって拡大、
縮小して描画する方式か、あるいは、予め用意されたい
くつかの描画モデルを、単純に観察者の視点からの距離
に対応させて切り替える方式のうち何れかがとられてい
た。これらの場合、モデルの位置、大きさ、移動速度ま
でを考慮したモデルの近似化は行われていなかった。ま
た、モデルの近似化において、観察者が違和感をできる
限り感じないことを考慮した手法はとられていなかっ
た。
【０００８】したがって、この発明の目的は、観察者の
注目点、モデルの位置、画面上での大きさ、モデルの移
動速度を考慮したモデルの近似化を行い、しかもその近
似化された描画画像は、できる限り、人間の眼から見た
際の違和感が少なくされたＣＧの描画方式を提供するこ
とにある。
注目点、モデルの位置、画面上での大きさ、モデルの移
動速度を考慮したモデルの近似化を行い、しかもその近
似化された描画画像は、できる限り、人間の眼から見た
際の違和感が少なくされたＣＧの描画方式を提供するこ
とにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明は、上述した問
題を解決するために、幾何モデルデータを入力するステ
ップと、入力された幾何モデルデータを階層的に近似化
するステップと、階層的に近似化された幾何モデルデー
タに対し、階層毎の特徴点を対応付けするステップと、
階層的に近似化された階層を選択するステップと、選択
された階層に対応した入力された幾何モデルデータある
いは階層的に近似化された幾何モデルデータを描写する
ステップとからなる、図形データの階層的近似化方式を
利用した描画方法である。
題を解決するために、幾何モデルデータを入力するステ
ップと、入力された幾何モデルデータを階層的に近似化
するステップと、階層的に近似化された幾何モデルデー
タに対し、階層毎の特徴点を対応付けするステップと、
階層的に近似化された階層を選択するステップと、選択
された階層に対応した入力された幾何モデルデータある
いは階層的に近似化された幾何モデルデータを描写する
ステップとからなる、図形データの階層的近似化方式を
利用した描画方法である。
【００１０】また、入力された幾何モデルデータを階層
的に近似化するステップは、入力された幾何モデルの空
間フィルタ処理をするステップと、空間フィルタ処理さ
れた幾何モデルデータより輪郭線を抽出するステップ
と、輪郭線を抽出された幾何モデルデータより特徴点を
抽出するステップと、からなり、空間フィルタ処理をす
るステップと、輪郭線を抽出するステップと、特徴点を
抽出するステップとは、必要な階層の回数分繰り返すよ
うにされた、図形データの階層的近似化方式を利用した
描画方法である。
的に近似化するステップは、入力された幾何モデルの空
間フィルタ処理をするステップと、空間フィルタ処理さ
れた幾何モデルデータより輪郭線を抽出するステップ
と、輪郭線を抽出された幾何モデルデータより特徴点を
抽出するステップと、からなり、空間フィルタ処理をす
るステップと、輪郭線を抽出するステップと、特徴点を
抽出するステップとは、必要な階層の回数分繰り返すよ
うにされた、図形データの階層的近似化方式を利用した
描画方法である。
【００１１】また、特徴点を抽出するステップは、輪郭
線の角度変化を利用したことを特徴とする図形データの
階層的近似化方式を利用した描画方法である。
線の角度変化を利用したことを特徴とする図形データの
階層的近似化方式を利用した描画方法である。
【００１２】階層的に近似化された階層を選択するステ
ップは、入力された幾何モデルデータの、表示画面内に
おける位置および大きさ、表示画面内における注目点、
および移動速度に応じて階層の選択を行うようにされた
ことを特徴とする図形データの階層的近似化方式を利用
した描画方法である。
ップは、入力された幾何モデルデータの、表示画面内に
おける位置および大きさ、表示画面内における注目点、
および移動速度に応じて階層の選択を行うようにされた
ことを特徴とする図形データの階層的近似化方式を利用
した描画方法である。
【００１３】
【作用】上述の構成によれば、幾何モデルデータの近似
化において、モデルの持つ特徴点を残しながら近似化を
行うため、実際の描画画像において、観察者が感じる違
和感を抑えることができる。また、入力された幾何モデ
ルデータの、表示画面内における位置および大きさ、表
示画面内における注目点、および移動速度に応じてモデ
ルの近似化がなされるので、高速で、なおかつ高画質に
描画を行うことが可能になる。
化において、モデルの持つ特徴点を残しながら近似化を
行うため、実際の描画画像において、観察者が感じる違
和感を抑えることができる。また、入力された幾何モデ
ルデータの、表示画面内における位置および大きさ、表
示画面内における注目点、および移動速度に応じてモデ
ルの近似化がなされるので、高速で、なおかつ高画質に
描画を行うことが可能になる。
【００１４】
【実施例】以下、この発明の概念および実施例を、図面
を参照しながら、下記の順番に従って説明する。 （１）この発明の概略を示すフローチャート全体の説明 （２）ステップＳ２およびステップＳ３の説明 （３）ステップＳ４の説明 （４）ステップＳ６の説明 （５）ステップＳ７の説明 （６）この発明の一実施例の説明
を参照しながら、下記の順番に従って説明する。 （１）この発明の概略を示すフローチャート全体の説明 （２）ステップＳ２およびステップＳ３の説明 （３）ステップＳ４の説明 （４）ステップＳ６の説明 （５）ステップＳ７の説明 （６）この発明の一実施例の説明
【００１５】（１）この発明の概略を示すフローチャー
ト全体の説明 図１に、この発明の概略を示すフローチャートを示す。
ステップＳ１において、ＣＧに使用する幾何モデルを入
力する。以下のステップＳ２からステップＳ４までの処
理は、階層の近似化を行う処理である。ここでいう階層
とは、描写しようとしている幾何モデルの、描写画面上
での位置、大きさ、移動速度、観察者の注目点によって
変化するこのモデルの見え方を段階的に捉えたものであ
る。したがって、これら階層は、離散的である。これら
ステップＳ２からステップＳ４は、上述の階層ごとに実
行され、これにより所望する複数の階層に対するモデル
の近似化が行われる。
ト全体の説明 図１に、この発明の概略を示すフローチャートを示す。
ステップＳ１において、ＣＧに使用する幾何モデルを入
力する。以下のステップＳ２からステップＳ４までの処
理は、階層の近似化を行う処理である。ここでいう階層
とは、描写しようとしている幾何モデルの、描写画面上
での位置、大きさ、移動速度、観察者の注目点によって
変化するこのモデルの見え方を段階的に捉えたものであ
る。したがって、これら階層は、離散的である。これら
ステップＳ２からステップＳ４は、上述の階層ごとに実
行され、これにより所望する複数の階層に対するモデル
の近似化が行われる。
【００１６】ステップＳ１で入力された幾何モデルのデ
ータは、ステップＳ２で、このモデルの持つ複雑度を削
減するために、フィルタ処理され、モデルの細部を落と
されてぼけた形状にされる。フィルタ処理されたこのモ
デルは、ステップＳ３で、その輪郭線を抽出される。輪
郭線を抽出されたこのモデルは、ステップＳ４で、その
抽出された輪郭線から、人間が大きく反応する特徴点を
抽出される。上述したように、これらステップＳ２から
ステップＳ４までの処理は、各階層ごとに実行される。
また、これらのステップで得られた幾何モデルを、階層
的近似化モデルと呼ぶ。
ータは、ステップＳ２で、このモデルの持つ複雑度を削
減するために、フィルタ処理され、モデルの細部を落と
されてぼけた形状にされる。フィルタ処理されたこのモ
デルは、ステップＳ３で、その輪郭線を抽出される。輪
郭線を抽出されたこのモデルは、ステップＳ４で、その
抽出された輪郭線から、人間が大きく反応する特徴点を
抽出される。上述したように、これらステップＳ２から
ステップＳ４までの処理は、各階層ごとに実行される。
また、これらのステップで得られた幾何モデルを、階層
的近似化モデルと呼ぶ。
【００１７】ステップＳ４において、各階層ごとに抽出
された特徴点は、ステップＳ６で、これら各階層間で対
応付けされる。この処理により、離散的なこれら各階層
の中間の形状を得ることができる。ステップＳ２からス
テップＳ６までの処理により、オリジナルの入力幾何モ
デルの形状から、最も簡略にされた形状までの幾何モデ
ルを、連続的に得ることができる。
された特徴点は、ステップＳ６で、これら各階層間で対
応付けされる。この処理により、離散的なこれら各階層
の中間の形状を得ることができる。ステップＳ２からス
テップＳ６までの処理により、オリジナルの入力幾何モ
デルの形状から、最も簡略にされた形状までの幾何モデ
ルを、連続的に得ることができる。
【００１８】ステップＳ２からステップＳ６までの手順
で得られたこれら階層的近似化モデルは、ステップＳ７
で、入力幾何モデルの状態、すなわち、表示画面上での
位置、大きさ、移動速度、および観察者の注目点のこれ
ら各要素によって、適切な階層の幾何モデルが選択され
る。
で得られたこれら階層的近似化モデルは、ステップＳ７
で、入力幾何モデルの状態、すなわち、表示画面上での
位置、大きさ、移動速度、および観察者の注目点のこれ
ら各要素によって、適切な階層の幾何モデルが選択され
る。
【００１９】この選択された幾何モデルは、ステップＳ
８で、ＣＧ画面として描画される。図２に、以上ステッ
プＳ１からステップＳ８までの処理の概念図を示す。
８で、ＣＧ画面として描画される。図２に、以上ステッ
プＳ１からステップＳ８までの処理の概念図を示す。
【００２０】（２）ステップＳ２およびステップＳ３の
説明 ここでは、上述のフローチャート図１の、ステップＳ２
およびステップＳ３について、図面を参照しながら説明
する。ステップＳ１で入力された幾何モデルを、例えば
図３Ａのような図形とする。この幾何モデルは、ステッ
プＳ２で、このモデルの形状の複雑さを削減するため
に、ローパスフィルタの特性を持った空間フィルタによ
ってフィルタ処理される。これにより、図３Ａは、より
細かい構造を持った形状の複雑な部分を削減され、例え
ば図３Ｂのようにされる。実際には、図３Ｂに示されて
いる形状の輪郭線もぼけた状態になっているのである
が、ここでは説明のために輪郭線も示してある。このよ
うに、モデルの持つ複雑さを削減された形状を、大局的
形状と呼ぶ。
説明 ここでは、上述のフローチャート図１の、ステップＳ２
およびステップＳ３について、図面を参照しながら説明
する。ステップＳ１で入力された幾何モデルを、例えば
図３Ａのような図形とする。この幾何モデルは、ステッ
プＳ２で、このモデルの形状の複雑さを削減するため
に、ローパスフィルタの特性を持った空間フィルタによ
ってフィルタ処理される。これにより、図３Ａは、より
細かい構造を持った形状の複雑な部分を削減され、例え
ば図３Ｂのようにされる。実際には、図３Ｂに示されて
いる形状の輪郭線もぼけた状態になっているのである
が、ここでは説明のために輪郭線も示してある。このよ
うに、モデルの持つ複雑さを削減された形状を、大局的
形状と呼ぶ。
【００２１】上述のフィルタ処理をするときに、この空
間フィルタのカットオフ周波数を変化させることによっ
て、この複雑さを削減する度合いを変えることができ
る。すなわち、カットオフ周波数をより低く設定するこ
とによって、より単純な形状へと変化させることができ
る。このように、ステップＳ２では、階層によって異な
る大局的形状を得ることができる。
間フィルタのカットオフ周波数を変化させることによっ
て、この複雑さを削減する度合いを変えることができ
る。すなわち、カットオフ周波数をより低く設定するこ
とによって、より単純な形状へと変化させることができ
る。このように、ステップＳ２では、階層によって異な
る大局的形状を得ることができる。
【００２２】例えば、このローパスフィルタの特性を持
った空間フィルタは、ガウス関数であり、この場合、フ
ィルタ処理は、ガウス関数との畳み込みである。ここ
で、ガウス関数との畳み込みで大局的形状を求める場合
には、畳み込みを行うガウス関数の空間的広がりを変え
ることにより階層化を行うわけである。
った空間フィルタは、ガウス関数であり、この場合、フ
ィルタ処理は、ガウス関数との畳み込みである。ここ
で、ガウス関数との畳み込みで大局的形状を求める場合
には、畳み込みを行うガウス関数の空間的広がりを変え
ることにより階層化を行うわけである。
【００２３】以上のようにして、ステップＳ２では、所
定の階層の大局的形状を出力する。
定の階層の大局的形状を出力する。
【００２４】ステップＳ３では、ステップＳ２で得られ
た大局的形状の輪郭線を抽出する。この、輪郭線を求め
る方法としては、例えば、濃度分布の半値の外周をトレ
ースすれば良く、これは既知の方法である。この方法に
ついては、画像処理関連の書籍、例えば鳥脇純一郎著
「画像理解のためのディジタル画像処理（Ｉ）」などに
記載されているので、ここでの詳細な説明は省略する。
図３Ｂは、この方法によって輪郭線を抽出したものであ
る。
た大局的形状の輪郭線を抽出する。この、輪郭線を求め
る方法としては、例えば、濃度分布の半値の外周をトレ
ースすれば良く、これは既知の方法である。この方法に
ついては、画像処理関連の書籍、例えば鳥脇純一郎著
「画像理解のためのディジタル画像処理（Ｉ）」などに
記載されているので、ここでの詳細な説明は省略する。
図３Ｂは、この方法によって輪郭線を抽出したものであ
る。
【００２５】以上のようにして、ステップＳ３では、ス
テップＳ２で得られた大局的形状よりその輪郭線を抽出
する。
テップＳ２で得られた大局的形状よりその輪郭線を抽出
する。
【００２６】（３）ステップＳ４の説明 ここでは、上述のフローチャート図１の、ステップＳ４
について、図面を参照しながら説明する。このステップ
Ｓ４では、ステップＳ２およびステップＳ３によって得
られた大局的形状の輪郭線から、その図形の特徴点を抽
出する。ここでいう特徴点とは、人間がその形状に対し
て大きく反応する部分である。この特徴点については、
乾 敏郎、三宅 誠による「図形の構造記述と視覚記憶
のモデル（Ｉ）」（電子情報通信学会・ＭＥとバイオサ
イバネティックス研究会・ＭＢＥ−８９−１４ １９８
９）で報告されている。
について、図面を参照しながら説明する。このステップ
Ｓ４では、ステップＳ２およびステップＳ３によって得
られた大局的形状の輪郭線から、その図形の特徴点を抽
出する。ここでいう特徴点とは、人間がその形状に対し
て大きく反応する部分である。この特徴点については、
乾 敏郎、三宅 誠による「図形の構造記述と視覚記憶
のモデル（Ｉ）」（電子情報通信学会・ＭＥとバイオサ
イバネティックス研究会・ＭＢＥ−８９−１４ １９８
９）で報告されている。
【００２７】これによれば、曲線の持つ特徴点とは、曲
線の交点、端点、間隙および曲率の大きな部分であると
報告されている。中でも、曲率の大きな部分は、工学的
にも心理学的にも重要であることが認められていること
が報告されている。すなわち、大局的形状の輪郭線での
特徴点は、上述したこれらの特徴点となる。これら特徴
点の中でも、特に、曲率の大きな部分が情報量が多いと
されている。したがって、このステップＳ４において
も、この曲率の大きい部分を特定することによって、特
徴点を抽出する。
線の交点、端点、間隙および曲率の大きな部分であると
報告されている。中でも、曲率の大きな部分は、工学的
にも心理学的にも重要であることが認められていること
が報告されている。すなわち、大局的形状の輪郭線での
特徴点は、上述したこれらの特徴点となる。これら特徴
点の中でも、特に、曲率の大きな部分が情報量が多いと
されている。したがって、このステップＳ４において
も、この曲率の大きい部分を特定することによって、特
徴点を抽出する。
【００２８】そのためには、ステップＳ３によって得ら
れた輪郭線をトレースし、その角度変化を調べる。そし
て、この角度変化が大きいところが、すなわち、曲率の
大きい部分である。したがって、角度変化に対しあるし
きい値を設定し、輪郭線をトレースして得られた角度変
化の極値がこの設定されたしきい値を越えた場合、その
部分が特徴点として抽出される。
れた輪郭線をトレースし、その角度変化を調べる。そし
て、この角度変化が大きいところが、すなわち、曲率の
大きい部分である。したがって、角度変化に対しあるし
きい値を設定し、輪郭線をトレースして得られた角度変
化の極値がこの設定されたしきい値を越えた場合、その
部分が特徴点として抽出される。
【００２９】ところが、この方法では、急激な角度変化
部分は抽出できるが、長く緩やかに続く大きな半径を持
つ曲線部分の抽出ができない。そのため、角度変化の同
じ符号（＋あるいは−）が続く領域内で角度変化の累積
を計算し、この累積がある一定値を越えた領域を、長く
続く緩やかな曲線部とする。そして、この累積が一定値
を越えた領域内、すなわち、長く続く緩やかな曲線部で
あり、且つ、上述の角度変化の極値が一定値を越えてな
い領域においては、累積値の半値になる部分を特徴点と
して抽出する。領域内の角度変化の極値、あるいは角度
変化の累積のどちらか一方から特徴点を決定するのは、
二重に同じ領域内から特徴点を抽出することを防ぐため
である。
部分は抽出できるが、長く緩やかに続く大きな半径を持
つ曲線部分の抽出ができない。そのため、角度変化の同
じ符号（＋あるいは−）が続く領域内で角度変化の累積
を計算し、この累積がある一定値を越えた領域を、長く
続く緩やかな曲線部とする。そして、この累積が一定値
を越えた領域内、すなわち、長く続く緩やかな曲線部で
あり、且つ、上述の角度変化の極値が一定値を越えてな
い領域においては、累積値の半値になる部分を特徴点と
して抽出する。領域内の角度変化の極値、あるいは角度
変化の累積のどちらか一方から特徴点を決定するのは、
二重に同じ領域内から特徴点を抽出することを防ぐため
である。
【００３０】図４に、上述の方法で図３Ｂをトレース
し、この図形の特徴点を抽出した例を示す。この例で
は、図４Ａにおいて、起点Ｐより反時計回りで輪郭線を
トレースしている。そのときの角度変化を図４Ｂに示
す。図４Ｂにおいて、ｌ1 およびｌ2 は、上述した角度
変化のしきい値である。角度変化の極値が上述のしきい
値を越えたとき、あるいは、同じ符号の角度変化の累積
値がある一定値を越えたとき、その点が特徴点として抽
出される。
し、この図形の特徴点を抽出した例を示す。この例で
は、図４Ａにおいて、起点Ｐより反時計回りで輪郭線を
トレースしている。そのときの角度変化を図４Ｂに示
す。図４Ｂにおいて、ｌ1 およびｌ2 は、上述した角度
変化のしきい値である。角度変化の極値が上述のしきい
値を越えたとき、あるいは、同じ符号の角度変化の累積
値がある一定値を越えたとき、その点が特徴点として抽
出される。
【００３１】図４ＢにおけるＡ〜ＮおよびＰ点は、図４
ＡのＡ〜ＮおよびＰ点の各点にそれぞれ対応しており、
これらがそれぞれ特徴点として抽出された点である。こ
れらの点のうち、Ｋ点が同じ符号の角度変化の累積値が
ある一定値を越えた場合の特徴点で、それ以外の点が角
度変化の極値が上述のしきい値を越えた場合の特徴点で
ある。
ＡのＡ〜ＮおよびＰ点の各点にそれぞれ対応しており、
これらがそれぞれ特徴点として抽出された点である。こ
れらの点のうち、Ｋ点が同じ符号の角度変化の累積値が
ある一定値を越えた場合の特徴点で、それ以外の点が角
度変化の極値が上述のしきい値を越えた場合の特徴点で
ある。
【００３２】（４）ステップＳ６の説明 ここでは、上述のフローチャート図１の、ステップＳ６
について、図面を参照しながら説明する。フローチャー
ト図１において、以上に説明したステップＳ２からステ
ップＳ４までの手順は、所望の階層の数だけ実行される
（ステップＳ５）。したがって、所望の数の、階層毎に
近似化され特徴点を抽出された幾何モデルが得られたわ
けである。
について、図面を参照しながら説明する。フローチャー
ト図１において、以上に説明したステップＳ２からステ
ップＳ４までの手順は、所望の階層の数だけ実行される
（ステップＳ５）。したがって、所望の数の、階層毎に
近似化され特徴点を抽出された幾何モデルが得られたわ
けである。
【００３３】ところが、これらの階層は、上述したよう
に、離散的なものである。そのため、連続的に変化する
モデルの距離や大きさに対してこれら離散的なモデルの
階層を対応させてしまうと、観察者に違和感を与えてし
まう。この違和感を無くすため、このステップＳ６にお
いては、これら階層毎に抽出された特徴点の階層間での
対応付けを行い、異なる階層に移行するときに、スムー
ズな変換ができるようにする。この階層間での特徴点の
対応付けを行うことにより、既存の２つの階層の間の、
仮想的な階層の特徴点を、これら既存の２つの階層間の
補間によって得ることができる。
に、離散的なものである。そのため、連続的に変化する
モデルの距離や大きさに対してこれら離散的なモデルの
階層を対応させてしまうと、観察者に違和感を与えてし
まう。この違和感を無くすため、このステップＳ６にお
いては、これら階層毎に抽出された特徴点の階層間での
対応付けを行い、異なる階層に移行するときに、スムー
ズな変換ができるようにする。この階層間での特徴点の
対応付けを行うことにより、既存の２つの階層の間の、
仮想的な階層の特徴点を、これら既存の２つの階層間の
補間によって得ることができる。
【００３４】この階層間での特徴点の対応付けは、各階
層毎に抽出された特徴点の、これら各階層を空間的に配
置したときの空間的な位置と、その特徴点を抽出したと
きの角度変化の符号から判断して、階層間で行う。図５
に、この対応付けの方法を示す。
層毎に抽出された特徴点の、これら各階層を空間的に配
置したときの空間的な位置と、その特徴点を抽出したと
きの角度変化の符号から判断して、階層間で行う。図５
に、この対応付けの方法を示す。
【００３５】まず、隣り合った２つの階層を想定する。
これらのそれぞれの階層の特徴点において、互いの階層
の平面上において最も近い点であり、且つお互いに角度
変化の符号が一致する点を探す。これは例えば、図５中
の階層Ｎおよび階層Ｎ＋１においては、点Ａと点Ｅ、点
Ｂと点Ｆ、点Ｃと点Ｇ、および点Ｄと点Ｉが、これらの
条件を満たしている。このように、各々の特徴点につい
て各階層間で対応付けがなされている場合、その中間階
層での各々の特徴点の位置は、階層Ｎおよび階層Ｎ＋１
と同じと見なされる。
これらのそれぞれの階層の特徴点において、互いの階層
の平面上において最も近い点であり、且つお互いに角度
変化の符号が一致する点を探す。これは例えば、図５中
の階層Ｎおよび階層Ｎ＋１においては、点Ａと点Ｅ、点
Ｂと点Ｆ、点Ｃと点Ｇ、および点Ｄと点Ｉが、これらの
条件を満たしている。このように、各々の特徴点につい
て各階層間で対応付けがなされている場合、その中間階
層での各々の特徴点の位置は、階層Ｎおよび階層Ｎ＋１
と同じと見なされる。
【００３６】ところが、図５中の階層Ｎ＋１での点Ｈ
は、対応する点を階層Ｎに持たない。この点Ｈのよう
に、階層間で対応付けがなされなかった点については、
その特徴点としての性質を分類して、中間階層での位置
を決定する。この、特徴点の性質は、以下の２通りに分
類される。１つは、頂点から派生した点であり、もう１
つは、辺上で発生した点である。
は、対応する点を階層Ｎに持たない。この点Ｈのよう
に、階層間で対応付けがなされなかった点については、
その特徴点としての性質を分類して、中間階層での位置
を決定する。この、特徴点の性質は、以下の２通りに分
類される。１つは、頂点から派生した点であり、もう１
つは、辺上で発生した点である。
【００３７】図６は、この分類を示す図である。図６Ａ
は、頂点から派生した点の例である。階層Ｎ＋１の点Ｘ
と、階層Ｎの点Ｘ’は、それぞれの位置が２次元平面で
きわめて近い位置にある。また角度変化の符号も一致し
ている。つまり、互いに輪郭線での形状が凸型の部分に
存在する。階層Ｎ上の点Ｙは、階層Ｎ＋１における点Ｘ
の位置に近い位置にあるが、階層Ｎ上の点Ｘ’に比べる
と、遠い距離にある。このように、最も近い点ではない
が、角度変化の符号が一致し、ある所定の距離内にある
点を、頂点から派生した点とする。
は、頂点から派生した点の例である。階層Ｎ＋１の点Ｘ
と、階層Ｎの点Ｘ’は、それぞれの位置が２次元平面で
きわめて近い位置にある。また角度変化の符号も一致し
ている。つまり、互いに輪郭線での形状が凸型の部分に
存在する。階層Ｎ上の点Ｙは、階層Ｎ＋１における点Ｘ
の位置に近い位置にあるが、階層Ｎ上の点Ｘ’に比べる
と、遠い距離にある。このように、最も近い点ではない
が、角度変化の符号が一致し、ある所定の距離内にある
点を、頂点から派生した点とする。
【００３８】図６Ｂは、辺上で発生した点の例である。
階層Ｎ＋１の点Ｘおよび点Ｙは、それぞれ階層Ｎの点
Ｘ’および点Ｙ’に対応している。階層Ｎにおいて点
Ｘ’と点Ｙ’の間にある点Ｚは、階層Ｎ＋１上のどの点
にも対応していない。また、点Ｚは、角度変化の符号が
階層Ｎ＋１上の点Ｘ、点Ｙのどちらにも一致していな
い。すなわち、点Ｚは、輪郭線の凹型の部分に存在する
のに対して、点Ｘと点Ｙは、輪郭線の凸型の部分に存在
している。このように角度符号が異なる点は、辺上から
発生した点に分類する。
階層Ｎ＋１の点Ｘおよび点Ｙは、それぞれ階層Ｎの点
Ｘ’および点Ｙ’に対応している。階層Ｎにおいて点
Ｘ’と点Ｙ’の間にある点Ｚは、階層Ｎ＋１上のどの点
にも対応していない。また、点Ｚは、角度変化の符号が
階層Ｎ＋１上の点Ｘ、点Ｙのどちらにも一致していな
い。すなわち、点Ｚは、輪郭線の凹型の部分に存在する
のに対して、点Ｘと点Ｙは、輪郭線の凸型の部分に存在
している。このように角度符号が異なる点は、辺上から
発生した点に分類する。
【００３９】階層間を対応付けして階層間を補間する場
合、頂点から派生した点は、その派生元の頂点（例えば
図６ＡのＸ点）から、派生した頂点（例えば図６ＡのＹ
点）へ向けて徐々に位置を動かすことにより、中間階層
における派生点の位置を決定する。また、辺上で発生し
た点は、辺を構成する２つの頂点（例えば図６ＢのＸ点
およびＹ点）を結ぶ辺上から、辺上の派生点（例えば図
６ＢのＺ点）に向けて徐々に位置を動かし、中間階層に
おける辺上の発生点の位置を決定する。
合、頂点から派生した点は、その派生元の頂点（例えば
図６ＡのＸ点）から、派生した頂点（例えば図６ＡのＹ
点）へ向けて徐々に位置を動かすことにより、中間階層
における派生点の位置を決定する。また、辺上で発生し
た点は、辺を構成する２つの頂点（例えば図６ＢのＸ点
およびＹ点）を結ぶ辺上から、辺上の派生点（例えば図
６ＢのＺ点）に向けて徐々に位置を動かし、中間階層に
おける辺上の発生点の位置を決定する。
【００４０】（５）ステップＳ７の説明 ここでは、上述のフローチャート図１の、ステップＳ７
について、図面を参照しながら説明する。ステップＳ７
では、これまでのステップで作成した階層的近似化モデ
ルから、上述した、モデルの画面内での位置、大きさ、
画面での注目点、モデルの移動速度に応じて、描画時の
モデルを階層から選択する。図７に、作成した階層的近
似化モデルを使いＣＧの描画をする際の、モデルの切り
替えの一例を示す。
について、図面を参照しながら説明する。ステップＳ７
では、これまでのステップで作成した階層的近似化モデ
ルから、上述した、モデルの画面内での位置、大きさ、
画面での注目点、モデルの移動速度に応じて、描画時の
モデルを階層から選択する。図７に、作成した階層的近
似化モデルを使いＣＧの描画をする際の、モデルの切り
替えの一例を示す。
【００４１】図７Ａは、描画するモデルが画面上のどの
位置にあるかによって階層を切り換える例である。描画
時に、モデルの位置が画面内において中央部にある場合
は、詳細なモデルを使用する。これに対し、モデルの位
置が画面の周辺にある場合は、元のモデルから詳細な部
分を削った近似化モデルを使用して描画を行う。
位置にあるかによって階層を切り換える例である。描画
時に、モデルの位置が画面内において中央部にある場合
は、詳細なモデルを使用する。これに対し、モデルの位
置が画面の周辺にある場合は、元のモデルから詳細な部
分を削った近似化モデルを使用して描画を行う。
【００４２】図７Ｂは、観察者の注目点によって階層を
切り換える例である。画面におけるモデル位置が観察者
の注目点付近にある場合は、詳細なモデルを使用して描
画を行う。しかし、モデルの位置が注目点を外れた場合
は、詳細な部分を削った近似化モデルを使用する。この
場合、注目点から離れる距離に応じて、階層を選ぶこと
もできる。
切り換える例である。画面におけるモデル位置が観察者
の注目点付近にある場合は、詳細なモデルを使用して描
画を行う。しかし、モデルの位置が注目点を外れた場合
は、詳細な部分を削った近似化モデルを使用する。この
場合、注目点から離れる距離に応じて、階層を選ぶこと
もできる。
【００４３】図７Ｃは、モデルと視点からの距離によ
り、近似化モデルを選択する例である。モデルが視点か
ら遠くに配置された場合には、画面でのモデルは小さく
なり、細かい変化の部分が見えにくくなる。逆に、画面
の手前にある場合には、細かい変化も十分に見える。し
たがって、画面での大きさが小さくなった場合には、細
かい詳細な部分を省いた近似化モデルを選択する。逆に
モデルが視点に近い場合には詳細なモデルを選択する。
り、近似化モデルを選択する例である。モデルが視点か
ら遠くに配置された場合には、画面でのモデルは小さく
なり、細かい変化の部分が見えにくくなる。逆に、画面
の手前にある場合には、細かい変化も十分に見える。し
たがって、画面での大きさが小さくなった場合には、細
かい詳細な部分を省いた近似化モデルを選択する。逆に
モデルが視点に近い場合には詳細なモデルを選択する。
【００４４】また、モデルが画面内で高速に移動する場
合は、モデルの細かい変化の部分が見えにくくなる。し
たがって、移動速度が早い場合にも、細かい変化を省い
たモデルを使用してＣＧの描画を行う。以上述べたよう
に、ＣＧモデルの特徴点を残しながら、階層的にモデル
を近似化する。ＣＧの描画時には、モデルの画面内での
位置、大きさ、移動速度、視聴者の注目点から判断し
て、適切な階層の近似化モデルを選択して、ＣＧの描画
を行う。
合は、モデルの細かい変化の部分が見えにくくなる。し
たがって、移動速度が早い場合にも、細かい変化を省い
たモデルを使用してＣＧの描画を行う。以上述べたよう
に、ＣＧモデルの特徴点を残しながら、階層的にモデル
を近似化する。ＣＧの描画時には、モデルの画面内での
位置、大きさ、移動速度、視聴者の注目点から判断し
て、適切な階層の近似化モデルを選択して、ＣＧの描画
を行う。
【００４５】（６）この発明の一実施例の説明 図８に、この発明の一実施例の構成を示す。これは、上
述の各ステップを、標準的な構成のコンピュータで実行
する場合の例である。１０は、バスである。１１は、Ｃ
ＲＴである。１２は、入力デバイスである。１３は、フ
ロッピーディスクドライブである。ここでの入力デバイ
スとしては、マウス、キーボード、デジタイザ、および
イメージスキャナ、などが考えられる。ＣＲＴ１１及び
入力デバイス１２は、バス１０に接続されている。ま
た、１４は、ＣＰＵである。１５は、ＲＡＭである。１
６はＲＯＭである。１７はハードディスクである。ＣＰ
Ｕ１４、ＲＡＭ１５、ＲＯＭ１６およびハードディスク
１７は、バス１０に接続されている。ハードディスク１
７には、予め作成された幾何モデルデータ、および以下
に記述するプログラムなどが格納されている。
述の各ステップを、標準的な構成のコンピュータで実行
する場合の例である。１０は、バスである。１１は、Ｃ
ＲＴである。１２は、入力デバイスである。１３は、フ
ロッピーディスクドライブである。ここでの入力デバイ
スとしては、マウス、キーボード、デジタイザ、および
イメージスキャナ、などが考えられる。ＣＲＴ１１及び
入力デバイス１２は、バス１０に接続されている。ま
た、１４は、ＣＰＵである。１５は、ＲＡＭである。１
６はＲＯＭである。１７はハードディスクである。ＣＰ
Ｕ１４、ＲＡＭ１５、ＲＯＭ１６およびハードディスク
１７は、バス１０に接続されている。ハードディスク１
７には、予め作成された幾何モデルデータ、および以下
に記述するプログラムなどが格納されている。
【００４６】ハードディスク１７に格納されている予め
作成された画像データは、バス１０を介してＲＡＭ１５
に供給され、格納される。また、画像データは、予め作
成されたデータがフロッピーディスクドライブ１３によ
りフロッピーディスクから読み出されることもある。さ
らに、入力デバイス１２により入力される場合もある。
これらの方法によって入力され、ＲＡＭ１５に格納され
た画像データが、オリジナルの幾何モデルである。これ
は例えば、ポリゴンによって１個の立体が描かれてい
る。
作成された画像データは、バス１０を介してＲＡＭ１５
に供給され、格納される。また、画像データは、予め作
成されたデータがフロッピーディスクドライブ１３によ
りフロッピーディスクから読み出されることもある。さ
らに、入力デバイス１２により入力される場合もある。
これらの方法によって入力され、ＲＡＭ１５に格納され
た画像データが、オリジナルの幾何モデルである。これ
は例えば、ポリゴンによって１個の立体が描かれてい
る。
【００４７】この画像データは、ＲＡＭ１５に格納され
ると同時に、上述したステップＳ２〜ステップＳ４に従
い、空間フィルタ処理され、輪郭線を抽出され、さらに
特徴点の抽出をされる。また、これらの処理は、上述し
たように、所望の数の階層的近似化モデルを得るまで繰
り返される。得られた階層的近似化モデルは、オリジナ
ルの幾何モデルと共に、ＲＡＭ１５に格納される。さら
に、これらの階層的近似化モデルは、上述のステップＳ
６における階層毎の特徴点を対応付けされる。
ると同時に、上述したステップＳ２〜ステップＳ４に従
い、空間フィルタ処理され、輪郭線を抽出され、さらに
特徴点の抽出をされる。また、これらの処理は、上述し
たように、所望の数の階層的近似化モデルを得るまで繰
り返される。得られた階層的近似化モデルは、オリジナ
ルの幾何モデルと共に、ＲＡＭ１５に格納される。さら
に、これらの階層的近似化モデルは、上述のステップＳ
６における階層毎の特徴点を対応付けされる。
【００４８】幾何モデルは、プログラムに従ったＣＰＵ
１４の処理により、ＣＲＴ１１上に表示される。表示の
一例を図９に示す。１８は、この幾何モデルである。表
示は、観察者に遠近感をもたせるように描かれていて、
図９においては、ＣＲＴ１１の上方が観察者から見てよ
り遠くを、下方が近くを表している。このとき、この幾
何モデル１８は、このＣＲＴ１１に表示されている仮想
的な空間内のある位置に配置され、さらにはこの空間内
を移動される。また、この幾何モデル１８の配置および
移動は、プログラムによる予め決められた指定だけでな
く、入力デバイス１２からの入力によって行うこともで
きる。
１４の処理により、ＣＲＴ１１上に表示される。表示の
一例を図９に示す。１８は、この幾何モデルである。表
示は、観察者に遠近感をもたせるように描かれていて、
図９においては、ＣＲＴ１１の上方が観察者から見てよ
り遠くを、下方が近くを表している。このとき、この幾
何モデル１８は、このＣＲＴ１１に表示されている仮想
的な空間内のある位置に配置され、さらにはこの空間内
を移動される。また、この幾何モデル１８の配置および
移動は、プログラムによる予め決められた指定だけでな
く、入力デバイス１２からの入力によって行うこともで
きる。
【００４９】ＣＰＵ１４は、この幾何モデル１８が置か
れている上述の仮想的な空間内での位置および動きを調
べ、その結果に適した、この幾何モデルの階層的近似化
モデルを、ＲＡＭ１５に格納されている階層的近似化モ
デルより選択し、ＣＲＴ１１上に表示する。もし適合す
る階層的近似化モデルが存在しない場合には、ＣＰＵ１
４は、上述した階層間の特徴点の対応付けの結果を利用
し、データを補間した幾何モデル１８を作成し、ＣＲＴ
１１上に表示する。これらの手順は、例えば、上述の仮
想的な空間内での幾何モデル１８の位置が変化する、な
どの度毎に行われる。
れている上述の仮想的な空間内での位置および動きを調
べ、その結果に適した、この幾何モデルの階層的近似化
モデルを、ＲＡＭ１５に格納されている階層的近似化モ
デルより選択し、ＣＲＴ１１上に表示する。もし適合す
る階層的近似化モデルが存在しない場合には、ＣＰＵ１
４は、上述した階層間の特徴点の対応付けの結果を利用
し、データを補間した幾何モデル１８を作成し、ＣＲＴ
１１上に表示する。これらの手順は、例えば、上述の仮
想的な空間内での幾何モデル１８の位置が変化する、な
どの度毎に行われる。
【００５０】
【発明の効果】以上に述べたように、この発明によれば
ＣＧの画像を描画する際に、モデルの画面内ので位置、
大きさ、移動速度、および観察者の注目点を考慮して元
のモデルを階層的に近似化したモデルを選択することに
より、ＣＧの描画を高速、かつ描画品質を大きく損なう
ことなく実行できる効果がある。
ＣＧの画像を描画する際に、モデルの画面内ので位置、
大きさ、移動速度、および観察者の注目点を考慮して元
のモデルを階層的に近似化したモデルを選択することに
より、ＣＧの描画を高速、かつ描画品質を大きく損なう
ことなく実行できる効果がある。
【００５１】また、階層的近似化においては、形状の持
つ特徴点を元に近似化を行うために、観察者に対し近似
化によって違和感を感じさせることが少なくなる。した
がって、ＣＧの描画を高速、且つ高画質で行うという欲
求を満足するという効果がある。
つ特徴点を元に近似化を行うために、観察者に対し近似
化によって違和感を感じさせることが少なくなる。した
がって、ＣＧの描画を高速、且つ高画質で行うという欲
求を満足するという効果がある。
【図１】この発明の概略を示すフローチャートである。
【図２】この発明の概念を示す略線図である。
【図３】オリジナルの図形に空間フィルタ処理を行い、
輪郭線を得た例を説明するための略線図である。
輪郭線を得た例を説明するための略線図である。
【図４】輪郭線での、特徴点と角度変化の対応を説明す
るための略線図である。
るための略線図である。
【図５】異なる階層間での特徴点の対応付けを説明する
ための略線図である。
ための略線図である。
【図６】特徴点の対応付けができない点の分類を説明す
るための略線図である。
るための略線図である。
【図７】幾何モデルの画面上での位置、大きさ、距離、
観察者の注目点から、階層的近似化モデルを選択するこ
とを説明するための略線図である。
観察者の注目点から、階層的近似化モデルを選択するこ
とを説明するための略線図である。
【図８】この発明の一実施例の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図９】幾何モデルがＣＲＴ上に表示されている状態を
示す略線図である。
示す略線図である。
１０・・・バス １１・・・ＣＲＴ １２・・・入力デバイス １４・・・ＣＰＵ １５・・・ＲＡＭ １８・・・幾何モデル
Claims (5)
- 【請求項１】 図形データの階層的近似化方式を利用し
た描画装置において、 図形データの持つ特徴点を元に、階層的に近似化した図
形データを作成する近似的図形データの作成部を持つこ
とを特徴とする、図形データの階層的近似化装置。 - 【請求項２】 図形データの階層的近似化方式を利用し
た請求項１記載の装置において、 さらに、図形データの画面上での位置、大きさ、移動速
度、および画面内の注目点から判断して、上記階層的近
似化データを選択する、図形データ描画部を持つことを
特徴とする、図形データの階層的近似化方式を利用した
描画装置。 - 【請求項３】 図形データの階層的近似化方法を利用し
た描画方法において、 図形データを入力するステップと、 上記入力された図形データの持つ特徴点に基づいて階層
的に近似化するステップと、 上記階層的に近似化された図形データに対し、階層毎の
特徴点を対応付けするステップと、 上記階層的に近似化された階層を選択するステップと、 上記選択された階層に対応した上記入力された図形デー
タあるいは上記階層的に近似化された図形データを描画
するステップと、からなる、図形データの階層的近似化
方式を利用した描画方法。 - 【請求項４】 請求項３記載の図形データの階層的近似
化方式を利用した描画方法において、上記入力された図
形データを階層的に近似化するステップは、 上記入力された図形データに空間フィルタ処理を施すス
テップと、 上記空間フィルタ処理された図形データより輪郭線を抽
出するステップと、 上記輪郭線を抽出された図形データより特徴点を抽出す
るステップと、からなる、請求項３記載の図形データの
階層的近似化方式を利用した描画方法。 - 【請求項５】 請求項３記載の図形データの階層的近似
化方式を利用した描画方法において、 上記階層的に近似化された階層を選択するステップは、 上記入力された図形データの、表示画面内における位置
および大きさ、表示画面内における注目点、および移動
速度に応じて階層の選択を行うようにされたことを特徴
とする請求項３記載の図形データの階層的近似化方式を
利用した描画方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6240646A JPH08110950A (ja) | 1994-09-08 | 1994-09-08 | 図形データの階層的近似化方式を利用した描画装置および描画方法 |
| US08/521,759 US5774130A (en) | 1994-09-08 | 1995-08-31 | Computer animation generator creating hierarchies of models for rapid display |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6240646A JPH08110950A (ja) | 1994-09-08 | 1994-09-08 | 図形データの階層的近似化方式を利用した描画装置および描画方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08110950A true JPH08110950A (ja) | 1996-04-30 |
Family
ID=17062596
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6240646A Pending JPH08110950A (ja) | 1994-09-08 | 1994-09-08 | 図形データの階層的近似化方式を利用した描画装置および描画方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5774130A (ja) |
| JP (1) | JPH08110950A (ja) |
Families Citing this family (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5625576A (en) | 1993-10-01 | 1997-04-29 | Massachusetts Institute Of Technology | Force reflecting haptic interface |
| JP3785700B2 (ja) | 1995-12-18 | 2006-06-14 | ソニー株式会社 | 近似化方法および装置 |
| US6084587A (en) * | 1996-08-02 | 2000-07-04 | Sensable Technologies, Inc. | Method and apparatus for generating and interfacing with a haptic virtual reality environment |
| JPH10134208A (ja) | 1996-10-31 | 1998-05-22 | Sony Corp | 形状データの近似化方法及び描画装置 |
| JP3785709B2 (ja) * | 1996-12-13 | 2006-06-14 | ソニー株式会社 | 形状データの近似化方法及び描画装置 |
| US6392667B1 (en) * | 1997-06-09 | 2002-05-21 | Aprisma Management Technologies, Inc. | Method and apparatus for representing objects as visually discernable entities based on spatial definition and perspective |
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