JPH0887585A

JPH0887585A - 図形データの階層的近似化方法

Info

Publication number: JPH0887585A
Application number: JP24860294A
Authority: JP
Inventors: Junji Horikawa; 順治堀川; Takushi Totsuka; 卓志戸塚
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1994-09-17
Filing date: 1994-09-17
Publication date: 1996-04-02

Abstract

(57)【要約】【目的】図形データの階層的近似化の際に、階層間で
特徴点を対応付けおよび階層間の補間を行い、観察者に
対し違和感を与えることが無いようなＣＧ描画方法を提
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。さらにステップ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）。これまで
の処理で各階層毎に抽出された特徴点は、ステップＳ６
で、各階層間で分類され、対応付けされる。ステップＳ
２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、また
階層間でデータ補間され、ＣＧ画面として描画される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔ
ｅｒＧｒａｐｈｉｃｓ）で使用される幾何モデルを複
数の精度で階層的に近似化した後に、その特徴点を異な
る階層間で対応付けする方法に関するもので、特に、高
速なＣＧの描写を要求されるもの、例えば、ＣＧを利用
するインターラクティブなゲームやＶＲ（Ｖｉｒｔｕａ
ｌＲｅａｌｉｔｙ）などに用いて好適なものである。

【０００２】

【従来の技術】一般にＣＧの描画においては、画面の内
容やモデルの位置、大きさに関係なく、常に同じモデル
を使用して描画を行う。しかし、実際の描画において
は、モデルは複雑であっても、画面上での大きさが小さ
くなれば、当然ながらモデルの持つ細かい変化はわから
なくなる。したがって、ＣＧの描画に際して、常に同じ
複雑度を持つモデルを必要とするわけではない。そこ
で、ＣＧに使用するオリジナルの幾何モデルから、その
形状を近似化したより複雑度の低いモデルを複数の階層
で作成し、画面でのモデルの位置、大きさ、モデルの移
動速度、観察者の注目点から、描画に必要な精度のモデ
ル階層を選択し、描画を行う方式が考えられる。さら
に、モデルを階層的に近似化する場合には、単純にデー
タ量を削減するばかりでなく、モデルの持つ特徴点を残
しながら近似化することにより、近似化によってモデル
を切り替えても、違和感を抑えることができる。

【０００３】過去の文献においては、Greg Turk によ
る"Re-Tiling Polygonal Surface"(Computer Graphics
Vol.26, No.2,July 1992) ではポリゴンモデルを階層的
に近似する試行を行っている。しかし、ここでは、階層
的に近似化した後に、各階層での頂点を階層間で対応付
けすることを行っていない。したがって、階層間頂点の
対応関係を利用して、離散的な階層の中間階層を求めた
り、頂点の位置を調整して形状が変形する際の変化する
量を調整できていない。

【０００４】また、Francis J.M.Schmitt, Brian A.Bar
sky, Wen-Hui Du による"AnAdaptive Subdivision Meth
od for Surface-Fitting from SampledData"(Computer
Graphics Vol.20, No.4, August 1986) では、３次元形
状にベジエパッチを張り付けることで、形状の近似を行
っている。しかし、ここでは、一般的なポリゴンを対象
としていない上に、この論文でも階層間での特徴点対応
付けと補間は考慮されていない。

【０００５】つまり、過去の例では、一般的な形状を対
象として、形状の持つ特徴点を元に形状の近似化を階層
的に行い、その階層間の対応付けと補間を行うことで、
元の形状から、最も近似化した形状までを連続して得る
ための問題解決は行われていなかった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
は、ＣＧに使用される幾何モデルの近似化はできても、
特徴点を元に階層的に近似化する試みは行われていなか
った。また近似化を行っても、離散的である階層間での
特徴点を対応付けし、階層間の補間をすることは行われ
ていなかった。そのため、形状の近似化に際して、観察
者は、その近似化された図形に対して違和感を感じざる
を得えなかった。さらに、形状の近似化を階層的に行
い、階層間の対応付けを行うことで、中間の階層を得る
ことができなかった。階層の対応付けを行っていないた
めに、階層間の補間も行われなかった。

【０００７】したがって、この発明の目的は、図形デー
タの近似化の際に、特徴点を元に階層的に近似化を行
い、なお且つ、離散的な階層間でのこれら特徴点を対応
付けし、さらに、階層間の補間をすることによって、観
察者に対し違和感を与えることが無いような図形データ
描画方法を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明は、上述した課
題を解決するために、異なる階層毎に抽出された特徴点
の対応付けを、その特徴点の階層間の距離および特徴点
の角度変化の符号から決定する特徴点対応決定のステッ
プを設けていることを特徴とする図形データの階層的近
似化方法である。

【０００９】またこの発明は、上述した課題を解決する
ために、異なる階層毎に抽出された特徴点の対応付けに
おいて、階層で新しく発生した特徴点を、その特徴点の
距離および輪郭線の角度変化から分類する特徴点分類の
ステップを設けていることを特徴とした図形データの階
層的近似化方法である。

【００１０】

【作用】この発明においては、各階層で抽出された特徴
点を、階層毎の特徴点の距離およびこの特徴点が輪郭線
上で位置する部分の角度変化から、階層間で対応付けを
行う。この対応付けにおいては、各特徴点をいくつかに
分類する。この分類を元にして、離散的な階層間の補間
を行い、中間階層の特徴点を得ることができる。

【００１１】

【実施例】この発明の一実施例を、図面を参照しながら
説明する。図１に、この発明の実施例を含む、階層的近
似化処理の全体をフローチャートで示す。まず各ステッ
プの概要を記述する。ステップＳ１でＣＧに使用する幾
何モデルを入力する。入力された幾何モデルは、例えば
複雑な変化を含んだ形状である。この入力された幾何モ
デルは、ステップＳ２でローパス特性の空間フィルタ処
理を施され、このデータの持つ複雑度を落とされる。具
体的には、このフィルタ処理は、例えばガウス関数との
畳み込みを行うことにより、形状をぼかすという手段が
採られる。このとき、畳み込みを行うガウス関数の広が
りを変えることで、近似の階層化が行われる。この畳み
込みを使った空間フィルタ処理の詳細に関しては、南茂
夫著「科学計測のための波形データ処理」（ＣＱ出版
社）などの書籍に記載されているため、ここでは省略す
る。

【００１２】フィルタ処理によりぼけた形状にされた幾
何モデルは、ステップＳ３で輪郭線を抽出される。この
輪郭線抽出は、上述のガウス関数との畳み込みにおける
畳み込み値の最大値の半値部分を追跡すれば良い。この
手法は既知の技術であり、その詳細については山口富士
夫監修「実践コンピュータグラフィックス」（日刊工業
新聞）などの書籍に記載されているため、ここでは省略
する。

【００１３】ステップＳ３で輪郭線を抽出された幾何モ
デルは、ステップＳ４でその輪郭線の中から特徴点を抽
出される。この特徴点とは、人間が形状に対して強く反
応する部位であり、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
−１４１９８９）で報告されている。この論文によれ
ば、人間は曲線の交点、端点、曲率の大きな部分に強く
反応することが心理学的にも、工学的にもわかってい
る。したがって、上述の輪郭線の持つ特徴点は、その輪
郭線の特に曲率の大きな部分、すなわち輪郭線の角度変
化の大きな部分を抽出することで得られる。この発明に
おいては、輪郭線の各部分で角度変化を計算し、その値
がある一定値を越えた点のピーク（極値）を特徴点とす
る。

【００１４】上述のステップＳ２からステップＳ４は、
異なる階層毎に実行される。それにより、複数の階層で
特徴点が抽出される（ステップＳ５）。ここで抽出され
た特徴点を新しい頂点として使用することで、ステップ
Ｓ６において、人間の反応する特徴点を残した形状の近
似化を行うことができる。このステップＳ６が、この発
明に係る階層間の特徴点の対応付けを行う部分である。
幾何モデルは、ステップＳ４までの処理により離散的な
階層での特徴点の抽出がなされる。しかしながら、これ
ら離散的に隣り合った階層の中間の形状を得たい場合が
あるため、上述した、階層間での特徴点の対応付けが必
要となる。この階層間での特徴点の対応付けをすること
により、オリジナルの幾何モデルから、近似化によりも
っとも簡略にされた形状までの変化を連続的に、かつス
ムーズに行うことが可能となる。

【００１５】近似化され特徴点を対応付けされた幾何モ
デルは、ステップＳ７で描画内容や、この幾何モデルの
位置、大きさ、奥行、観察者の注目点の情報から、適切
な階層の幾何モデルを選択され、また必要に応じてデー
タ補間され、ＣＧとして描画される。

【００１６】次に、この発明に係る階層間の特徴点の対
応付けに関して、図面を参照しながら説明する。図２
に、ステップＳ６で行われる階層間の対応付けの様子を
示す。図２において、階層Ｎは、階層Ｎ＋１に比べて、
細部の情報を含んだ階層である。細部の情報を含んでい
るために形状が複雑になり、より凹凸の部分が多い形状
となっている。この凹凸の部分とは、すなわち曲率が大
きな変化をしている部分である。したがって、この細か
い変化の部分が、その形状の持つ特徴点を含んだ部分で
ある。階層Ｎ＋１は、階層Ｎに比べると、よりぼけた形
状である。

【００１７】ここで、これら階層毎の個々の特徴点を互
いに対応付けすると、Ａ点がＥ点に、Ｂ点がＦ点に、Ｃ
点がＧ点に、Ｄ点がＩ点にそれぞれ対応する。しかし、
階層Ｎは、階層Ｎ＋１に対し形状が変化し特徴点が増え
たために、階層ＮのＨ点は階層Ｎ＋１では対応する点が
無い。このように、階層的に近似化し特徴点を抽出した
場合、対応付けが行なわれない点が存在する。

【００１８】通常、階層が変わり形状がぼけていくこと
により、細部の変化が失われる。したがって、階層が変
わって細部が失われた形状の特徴点を抽出すると、細部
を含んだ階層に比べて特徴点が減少する。形状の複雑度
の変化により特徴点の数が変動し、その変動は、形状の
複雑度の変化と対応する。すなわち、特徴点の数が少な
くなると、その形状の複雑度も減少する。そして、上述
したように、階層毎に抽出される特徴点は、その階層で
の特徴点を示すことになる。つまり、階層Ｎでの特徴点
は、階層Ｎ＋１の特徴点よりも数が多くなり、階層Ｎ＋
１での特徴点を含んでいる。しかしながら、特徴点の抽
出方式によっては、階層Ｎ＋１に存在する特徴点を、階
層Ｎで抽出できない場合もある。

【００１９】この発明では、離散的な階層の中間の階層
を得るために、階層間での特徴点を対応付けする。この
対応付けを行って各特徴点の位置を求めるために、各特
徴点を分類する。階層間の特徴点は、以下の３種類に分
類される。分類（１）は、階層Ｎでは存在し、且つ階層
Ｎ＋１でも存在する特徴点である。分類（２）は、階層
Ｎでは存在するが、階層Ｎ＋１では存在しない特徴点で
ある。分類（３）は、階層Ｎでは存在しないが、階層Ｎ
＋１では存在する特徴点である。特徴点の階層間の対応
付けを行うために、これらの分類の特徴点は、以下のよ
うに取り扱われる。分類（１）に属する特徴点は、その
まま対応付けされる。これは階層間において一対一に対
応する特徴点であり、対応点と呼ぶ。分類（２）に属す
る特徴点は、形状が近似化されたことによって消滅した
特徴点とする。つまり、逆に見ると、形状が複雑になる
ことで新しく生まれた特徴点となる。そこで、この特徴
点を新生点と呼ぶ。分類（３）に属する特徴点は、角度
変化を計算する際のバンドパス効果によって、複雑な形
状では検知ができなかったものと考えられる。この特徴
点は、実際には複雑な形状でも存在する点であるため、
階層が変わっても継承する。そこで、この特徴点を継承
点と呼ぶ。

【００２０】図３にこの分類の例を示す。階層Ｎは、階
層Ｎ＋１に比べて凹凸を含んだ複雑な形状をしている。
したがって階層Ｎにおける特徴点は、階層Ｎ＋１での特
徴点より数が多く、階層Ｎ＋１での特徴点を含んでいる
と考えられる。しかし、階層Ｎ＋１の点Ｋのように、本
来なら、この部分の形状が階層Ｎと階層Ｎ＋１で同じで
あって両方に特徴点として含まれなければならないの
に、階層Ｎでは特徴点として抽出されない場合がある。
これが上述の分類（３）に属する継承点である。この場
合には、上述したように階層Ｎにも点が存在するものと
して、階層Ｎ＋１から特徴点として継承する。

【００２１】また点Ｂと点Ｌは、お互いに一対一に対応
する点であり、これらは、上述の分類（１）に属する対
応点になる。点Ｇおよび点Ｈは、形状が複雑になったた
めに階層Ｎ＋１に対して階層Ｎで増えた特徴点であり、
上述の分類（２）に属する新生点になる。さらにこの新
生点は、以下の２種類に分類される。分類（２−Ａ）に
属する特徴点は、ある特徴点から派生して生まれた特徴
点である。分類（２−Ｂ）に属する特徴点は、辺上で発
生した特徴点である。

【００２２】これら分類（２−Ａ）および分類（２−
Ｂ）の例を図４に示す。図４Ａは、分類（２−Ａ）の頂
点を示す。階層Ｎの頂点Ｘは、階層Ｎ＋１の頂点Ｘに対
応する。頂点Ｙは、階層Ｎ＋１において対応する点が存
在しない。しかし頂点Ｙは、頂点Ｘと同じように外に出
た凸型であり、また極めて頂点Ｘに近い距離に存在す
る。このような条件から、頂点Ｙは、頂点Ｘから派生し
た特徴点として処理し、これを頂点派生点と呼ぶ。図４
Ｂは、分類（２−Ｂ）の頂点を示す。階層Ｎの頂点Ｘ
は、階層Ｎ＋１の頂点Ｘに対応する。また、階層Ｎの頂
点Ｙは、階層Ｎ＋１の頂点Ｙに対応する。しかし、頂点
Ｚは、階層Ｎ＋１においてその対応する点が存在しな
い。頂点Ｚは、頂点Ｘあるいは頂点Ｙに近い距離に存在
するが、その形状は凹型である。したがって頂点Ｚは、
頂点Ｘと頂点Ｙから構成される辺上で発生した特徴点と
し、これを辺上発生点とする。

【００２３】図５に各階層間で特徴点を対応付けする処
理のフローチャートを示す。図５のステップＳ１０とス
テップＳ１１を各階層間で繰り返し、オリジナルの形状
から近似化され最も簡略にされた形状までの、全体の階
層での対応付けを行う。また、ステップＳ１０における
処理Ａを図６に、ステップＳ１１における処理Ｂを図７
に示している。階層Ｎおよび階層Ｎからさらに複雑度を
落とされた階層Ｎ＋１の２つの階層間において、図５の
ステップＳ１０は、階層Ｎ側で実行する処理である。ま
た、図５のステップＳ１１は、階層Ｎ＋１側で実行する
処理である。ステップＳ１０の処理の目的は、特徴点の
数が多い階層Ｎ側から、特徴点の数がより少ない階層Ｎ
＋１側への特徴点の対応をまず行うことにある。このス
テップＳ１０が終了した後には、階層Ｎ側では検知でき
なかった特徴点が階層Ｎ＋１側に残るために、ステップ
Ｓ１１の処理を行う。また、これらステップＳ１０およ
びステップＳ１１にかけての一連の処理は、所望の階層
分が終了するまで繰り返される（ステップＳ１２）。

【００２４】図６に上述のステップＳ１０の処理Ａのフ
ローチャートを示す。ステップＳ２０は、階層Ｎから階
層Ｎ＋１への対応付けを行う処理である。このステップ
Ｓ２０で、階層Ｎ＋１側での各特徴点について捜索範囲
を設定し、階層Ｎにおいてこの捜索範囲内に点が存在す
るかを調べる。若し存在する場合には、階層Ｎ＋１およ
び階層Ｎのそれぞれ該当する特徴点間の距離を計算す
る。捜索範囲の距離は、例えば輪郭線上での角度変化を
計算する際に使用したピクセル間隔を適用する。このよ
うに捜索範囲を設定すると、この捜索範囲は、各階層が
持つ複雑度に応じて変化させることができる。

【００２５】ステップＳ２０において、若し、捜索範囲
内に特徴点が存在するとされた場合には、処理はステッ
プＳ２１に進む。また若し、存在しない場合とされた場
合には、処理はステップＳ２２に進む。ステップＳ２２
では、捜索範囲内に特徴点が存在しないために、該当す
る階層Ｎの特徴点を、上述した分類（２−Ｂ）の辺上発
生点とする。

【００２６】一方、ステップＳ２１では、特徴点を輪郭
線上での角度変化の符号から分類する。若し、２つ階層
間での該当する特徴点の角度変化符号が同一の場合に
は、処理はステップＳ２３に進む。また若し、角度変化
の符号が異なる場合には、処理はステップＳ２４に進
む。このステップＳ２４では、該当する階層Ｎの特徴点
を、上述した分類（２−Ｂ）の辺上発生点とする。一
方、ステップＳ２３では、既に計算した、階層間での特
徴点間の距離から判別する。若し、計算された距離が最
も短いと判断されたなら、処理はステップＳ２５に進
み、該当する階層Ｎの特徴点を、上述した分類（１）の
対応点とする。また若し、計算された距離が最短ではな
いと判断されたなら、処理はステップＳ２６に進み、該
当する階層Ｎの特徴点を、上述した分類（２−Ａ）の頂
点派生点とする。これらの処理により、階層Ｎ側での各
特徴点は、階層Ｎ＋１の特徴点に対応付けされる。

【００２７】図７に、階層Ｎ＋１側から階層Ｎ側への対
応付けを行うステップＳ１１の処理Ｂのフローチャート
を示す。ステップＳ３０において、階層Ｎ＋１における
各特徴点が、階層Ｎ側に全て対応付けされているかを調
べる。若し、対応付けが全てなされていれば、処理はス
テップＳ３１に進み、この処理は、終了する。また若
し、対応付けがなされていない点が存在した場合には、
処理はステップＳ３２に進み、該当する特徴点は、上述
した分類（３）の継承点とされる。

【００２８】以上、図６および図７で示した処理を終了
させることにより、上述した分類、すなわち、分類
（１）の対応点、分類（２）の新生点、および分類
（３）の継承点、また分類（２）の新生点は、さらに分
類（２−Ａ）の頂点派生点と分類（２−Ｂ）の辺上発生
点に分類されるが、これらの分類が全て終了する。それ
により、２つの階層Ｎと階層Ｎ＋１での特徴点の対応付
けが行われたことになる。同様の処理を、全ての階層に
わたって繰り返すことにより（ステップＳ１２）、対応
付けの処理が全て終了する。

【００２９】図８に、上述した各ステップを介して特徴
点の対応付けをした後に、各階層間を補間する方式を示
す。図８Ａの各図は、上述の頂点派生点の場合の補間の
方法について示している。点Ｗは、点Ｚから派生した点
である。中間階層での対応する点Ｗ’は、階層Ｎと階層
Ｎ＋１の間の精度の近似を得たい場合、階層Ｎにおける
点Ｗの位置と階層Ｎ＋１における点Ｚの位置に基づいて
その位置を決定される。階層Ｎでの点Ｚから点Ｗを派生
させ、点Ｗを直線ＷＺ上を徐々に移動させて、階層Ｎ＋
１で点Ｚの位置になるように、点Ｗ’は、その位置を決
定される。このときの点Ｗの移動量は、所望の中間階層
が階層Ｎと階層Ｎ＋１の間でどの程度の割合にあるかで
決定される。

【００３０】図８Ｂの各図は、辺上発生点の場合の補間
の方法について示している。点Ｔは、点Ｗと点Ｚから構
成される辺上で発生した点である。中間階層での対応す
る点Ｔ’は、辺ＸＺ上に直交するように下ろした垂線上
を移動する。すなわち、中間階層での対応する点Ｔ’
は、この垂線上に発生する。図９は、この方法の詳細を
説明するものである。点Ｔから辺ＷＺに直交するように
垂線をひくと、この垂線は、点Ｐで辺ＷＺと交わる。階
層Ｎと階層Ｎ＋１の中間階層において、点Ｔに対応する
点Ｔ’は、辺ＰＴ上で発生し、位置を決定される。その
位置は、所望の中間階層が階層Ｎと階層Ｎ＋１の中間の
どの程度の割合にあるかを、辺ＰＴ上で適用して決定さ
れる。

【００３１】図１０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、ＣＲＴ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、ＲＡ
Ｍである。１６はＲＯＭである。１７はハードディスク
である。ＣＰＵ１４、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１７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。

【００３２】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。

【００３３】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（ステップＳ５）。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Ｓ６における階層毎の特徴点を対応付け
される。

【００３４】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１１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１１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。

【００３５】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。この場合、中間階層に該当する幾
何モデルは、データが補間されるので、画像が動きを伴
うようなときでも、スムーズな描写ができる。

【００３６】

【発明の効果】上述したように、この発明では、ＣＧに
使用する幾何モデルを、その特徴点を元に階層的に近似
化した後に、階層間で特徴点を対応付けすることができ
る。したがって、対応関係から階層間の補間が可能とな
る。これにより、任意の精度の形状を得られるばかりで
なく、オリジナルの形状から、最も簡略にされた形状ま
でを、連続に変化をさせることが可能となり、またその
ときの変換はスムーズである。

【００３７】このように、この発明を用いることによっ
て、ＣＧの描画において描画シーンに即した形状を選択
し、その結果として描画時間の向上と描画品質の保持を
満足させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の全体のフローチャートである。

【図２】階層間の特徴点を対応付けした例を示す略線図
である。

【図３】階層間の特徴点の分類の例を説明する略線図で
ある。

【図４】異なる階層で新たに発生した点を説明する略線
図である。

【図５】２つの階層間での特徴点の対応付けを行うため
の処理を示すフローチャートである。

【図６】階層Ｎ側で実行される処理のフローチャートで
ある。

【図７】階層Ｎ＋１側で実行される処理のフローチャー
トである。

【図８】中間階層での特徴点の位置を決定する方法を示
す略線図である。

【図９】辺上で発生した点の位置を決定する方法を説明
するための略線図である。

【図１０】この発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。

【図１１】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。

【符号の説明】

１０・・・バス１１・・・ＣＲＴ１２・・・入力デバイス１４・・・ＣＰＵ１５・・・ＲＡＭ１８・・・幾何モデル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の解像度で階層的に特徴点を抽出す
る特徴点抽出のステップと、上記階層間で特徴点同士の
対応付けをする特徴点対応決定のステップからなる図形
データの階層的近似化方法において、上記特徴点対応決
定のステップは、ある階層における特徴点とそれより解
像度の粗い階層の特徴点との対応に関して、（１）元の
図形データの同じ部分を代表する特徴点、（２）上記粗
い階層の特徴点から派生してその近傍に新たに発生した
特徴点、（３）上記粗い階層の特徴点とは独立に新たに
発生した特徴点の３種類に分類して対応付けを行なうこ
とを特徴とする図形データの階層的近似化方法。
【請求項２】請求項１記載の図形データの階層的近似
化方法において、上記特徴点対応決定のステップは、対応の対象となる特
徴点同士の距離と、これらの特徴点が代表する形状の輪郭の角度変化とを基
に、特徴点の対応付けを行なうことを特徴とする図形デ
ータの階層的近似化方法。
【請求項３】請求項２記載の図形データの特徴点の階
層的近似化方法において、上記特徴点対応決定のステップは、上記距離がしきい値
以下で、且つ上記ある階層における特徴点の中で上記距
離が最も小さく、さらに上記角度変化が同じ符号である
とき、これらの特徴点は元の図形データの同じ部分を代表する
特徴点として対応付けることを特徴とする図形データの
階層的近似化方法。
【請求項４】請求項２記載の図形データの階層的近似
化方法において、上記特徴点対応決定のステップは、上記距離がしきい値
以下で、かつ上記ある階層における他の特徴点の中に上
記距離がより小さいものが存在し、さらに上記角度変化
が同じ符号であるとき、その特徴点は、上記粗い階層の特徴点から派生してその
近傍に新たに発生した特徴点として対応付けることを特
徴とする図形データの階層的近似化方法。
【請求項５】請求項２記載の図形データの階層的近似
化方法において、上記特徴点対応決定のステップは、上記距離がしきい値
を越えるか若しくは上記角度変化が異なる符号であると
き、これらの特徴点は上記粗い階層の特徴点とは独立に新た
に発生した特徴点として対応付けることを特徴とする図
形データの階層的近似化方法。