JPH10198823A - 映像生成装置 - Google Patents
映像生成装置Info
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- JPH10198823A JPH10198823A JP400097A JP400097A JPH10198823A JP H10198823 A JPH10198823 A JP H10198823A JP 400097 A JP400097 A JP 400097A JP 400097 A JP400097 A JP 400097A JP H10198823 A JPH10198823 A JP H10198823A
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- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】限定されたハードウェア資源を有効に活用でき
る映像生成装置を提供する。 【解決手段】3次元モデルが有する属性の詳細度と、そ
の詳細度に必要な記憶容量とを対応付けて、これらを複
数組格納した記憶容量参照テーブル107と、実際の表
示に用いるデータを格納する描画用シーンデータベース
112と、描画用シーンデータベース112の空き容量
を検出する残容量検出手段108と、残容量検出手段1
08が検出した空き容量、記憶容量参照テーブル107
の内容、および、現在の属性詳細度を表わす属性詳細度
カレント値110に基づき、新たな属性の詳細度を決定
する属性詳細度決定手段109と、属性詳細度決定手段
109が決定した属性詳細度に応じて、シーンデータベ
ース105のデータの中で実際に描画に用いるデータを
読み出し、それを描画用シーンデータベース112に格
納する転送手段111と、映像を表示する出力手段10
3とを備える。
る映像生成装置を提供する。 【解決手段】3次元モデルが有する属性の詳細度と、そ
の詳細度に必要な記憶容量とを対応付けて、これらを複
数組格納した記憶容量参照テーブル107と、実際の表
示に用いるデータを格納する描画用シーンデータベース
112と、描画用シーンデータベース112の空き容量
を検出する残容量検出手段108と、残容量検出手段1
08が検出した空き容量、記憶容量参照テーブル107
の内容、および、現在の属性詳細度を表わす属性詳細度
カレント値110に基づき、新たな属性の詳細度を決定
する属性詳細度決定手段109と、属性詳細度決定手段
109が決定した属性詳細度に応じて、シーンデータベ
ース105のデータの中で実際に描画に用いるデータを
読み出し、それを描画用シーンデータベース112に格
納する転送手段111と、映像を表示する出力手段10
3とを備える。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、物体の3次元モデ
ルを複数の詳細度で表示可能な映像装置に関する。
ルを複数の詳細度で表示可能な映像装置に関する。
【0002】
【従来の技術】計算機内に構築された仮想的な世界に対
して、システム使用者の操作がリアルタイムに反映され
るシミュレーション装置(例えば、遊技場等に配置され
るドライブシミュレータ)がある。シミュレーション装
置には、一般に、使用者にとって違和感のないスムーズ
な操作性を実現するための高速な映像生成能力(例え
ば、30フレーム/秒以上)が要求されるほか、生成さ
れる映像の間隔(フレームレート)を一定に保たなければ
ならないという条件が課せられる。
して、システム使用者の操作がリアルタイムに反映され
るシミュレーション装置(例えば、遊技場等に配置され
るドライブシミュレータ)がある。シミュレーション装
置には、一般に、使用者にとって違和感のないスムーズ
な操作性を実現するための高速な映像生成能力(例え
ば、30フレーム/秒以上)が要求されるほか、生成さ
れる映像の間隔(フレームレート)を一定に保たなければ
ならないという条件が課せられる。
【0003】そこで、従来より、物体形状の詳細度を動
的に変更しながら映像生成を実行することにより、描画
速度を一定に保つ手法が提案されている。
的に変更しながら映像生成を実行することにより、描画
速度を一定に保つ手法が提案されている。
【0004】例えば、グラフィックスとCADシンポジ
ウム論文集(1992年)第23頁から30頁に記載さ
れている映像生成装置においては、町並みを構成する物
体形状の詳細度を動的に変更し、映像生成速度の不変性
を実現している。
ウム論文集(1992年)第23頁から30頁に記載さ
れている映像生成装置においては、町並みを構成する物
体形状の詳細度を動的に変更し、映像生成速度の不変性
を実現している。
【0005】このシステムは、前処理として、詳細度の
異なる形状を同一の物体に割り当てる。例えば、ビルに
対しては、簡単な立方体から、窓や出入口などまで表現
された精密な形状まで割り当てる。当然、詳細度の低い
形状は見栄えは悪いが描画は速くなる。逆に、詳細度の
高い形状は見栄えは良いが描画は遅くなる。このような
前処理の後で次の様にシミュレーションを実行する。
異なる形状を同一の物体に割り当てる。例えば、ビルに
対しては、簡単な立方体から、窓や出入口などまで表現
された精密な形状まで割り当てる。当然、詳細度の低い
形状は見栄えは悪いが描画は速くなる。逆に、詳細度の
高い形状は見栄えは良いが描画は遅くなる。このような
前処理の後で次の様にシミュレーションを実行する。
【0006】システム使用者の操作を検出した後、前回
のフレーム生成に要した時間が、予定された時間内で終
了しない場合には、次のフレームでは現在よりも簡略化
された詳細度の低い形状データを選択する。逆に、予定
された時間よりも速く終了した場合は、次のフレームで
は現在よりも精密な詳細度の高い形状データを選択す
る。そして、予定時間ちょうどで終了した場合は、次の
フレームでも現在と同じ詳細度の形状データを選択す
る。このように画像の見栄えを自在に変化させれば、1
フレームの生成に要する時間を常に一定に保つことがで
きる。
のフレーム生成に要した時間が、予定された時間内で終
了しない場合には、次のフレームでは現在よりも簡略化
された詳細度の低い形状データを選択する。逆に、予定
された時間よりも速く終了した場合は、次のフレームで
は現在よりも精密な詳細度の高い形状データを選択す
る。そして、予定時間ちょうどで終了した場合は、次の
フレームでも現在と同じ詳細度の形状データを選択す
る。このように画像の見栄えを自在に変化させれば、1
フレームの生成に要する時間を常に一定に保つことがで
きる。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】さて、一般に、物体の
3次元モデルを表示可能な映像装置においては、必要な
データを主記憶上の描画用シーンデータベースに格納
し、描画用シーンデータベースに格納したデータを順次
読み出して画面に表示することが多いが、この描画用シ
ーンデータベースの空き容量は、主記憶装置に格納され
る、描画用シーンデータベース以外のデータや、主記憶
装置自体の容量に依存する。
3次元モデルを表示可能な映像装置においては、必要な
データを主記憶上の描画用シーンデータベースに格納
し、描画用シーンデータベースに格納したデータを順次
読み出して画面に表示することが多いが、この描画用シ
ーンデータベースの空き容量は、主記憶装置に格納され
る、描画用シーンデータベース以外のデータや、主記憶
装置自体の容量に依存する。
【0008】例えば、描画用シーンデータベース以外の
データの容量が多くなれば、描画用シーンデータベース
を記憶するための領域がその分だけ小さくなり、結果と
して、描画用シーンデータベースの空き容量も減少す
る。また、主記憶装置の容量が小さい場合には、当然、
描画用シーンデータベースの空き容量自体も小さくな
る。
データの容量が多くなれば、描画用シーンデータベース
を記憶するための領域がその分だけ小さくなり、結果と
して、描画用シーンデータベースの空き容量も減少す
る。また、主記憶装置の容量が小さい場合には、当然、
描画用シーンデータベースの空き容量自体も小さくな
る。
【0009】しかしながら、前述した従来技術において
は、このような事情を考慮していないため、フレームレ
ートを一定に保つべく詳細度の高い形状データ(すなわ
ち、量が多いデータ)を選択した場合に、描画用シーン
データベースの空き容量が不足していたとすると、描画
処理を停止せざるを得なかった。また、システムが簡易
で主記憶装置の容量が小さく、最初から詳細度の高い形
状データを扱えないということもあった。
は、このような事情を考慮していないため、フレームレ
ートを一定に保つべく詳細度の高い形状データ(すなわ
ち、量が多いデータ)を選択した場合に、描画用シーン
データベースの空き容量が不足していたとすると、描画
処理を停止せざるを得なかった。また、システムが簡易
で主記憶装置の容量が小さく、最初から詳細度の高い形
状データを扱えないということもあった。
【0010】このような問題点を鑑み、本発明の目的
は、限定されたハードウェア資源を有効に活用できる映
像生成装置を提供することにある。
は、限定されたハードウェア資源を有効に活用できる映
像生成装置を提供することにある。
【0011】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の一態様によれば、物体の3次元モデルを複数
の詳細度で表示可能な映像生成装置であって、描画用シ
ーンデータベースと、前記描画用シーンデータベースの
空き容量を検出する検出手段と、検出した空き容量に応
じて、表示すべき3次元モデルの詳細度を決定する詳細
度決定手段と、決定した詳細度の3次元モデルのデータ
を前記描画用シーンデータベースに格納する転送手段
と、前記描画用シーンデータベースに格納された前記デ
ータを用いて、決定した詳細度の3次元モデルを表示す
る表示手段と、を備えたことを特徴とする映像生成装置
が提供される。
の本発明の一態様によれば、物体の3次元モデルを複数
の詳細度で表示可能な映像生成装置であって、描画用シ
ーンデータベースと、前記描画用シーンデータベースの
空き容量を検出する検出手段と、検出した空き容量に応
じて、表示すべき3次元モデルの詳細度を決定する詳細
度決定手段と、決定した詳細度の3次元モデルのデータ
を前記描画用シーンデータベースに格納する転送手段
と、前記描画用シーンデータベースに格納された前記デ
ータを用いて、決定した詳細度の3次元モデルを表示す
る表示手段と、を備えたことを特徴とする映像生成装置
が提供される。
【0012】上記目的を達成するための本発明のその他
の態様によれば、物体の3次元モデルを複数の詳細度で
表示可能な映像生成装置において、描画用のデータを格
納するための領域が主記憶装置内にどれくらい残ってい
るかを検出する検出手段と、前記検出手段が検出した残
容量に応じて、表示すべき3次元モデルの詳細度を決定
する詳細度決定手段と、決定した詳細度の3次元モデル
のデータを主記憶装置に格納する転送手段と、主記憶装
置に転送された前記データを用いて3次元モデルを表示
する表示手段と、を備えたことを特徴とする映像生成装
置が提供される。
の態様によれば、物体の3次元モデルを複数の詳細度で
表示可能な映像生成装置において、描画用のデータを格
納するための領域が主記憶装置内にどれくらい残ってい
るかを検出する検出手段と、前記検出手段が検出した残
容量に応じて、表示すべき3次元モデルの詳細度を決定
する詳細度決定手段と、決定した詳細度の3次元モデル
のデータを主記憶装置に格納する転送手段と、主記憶装
置に転送された前記データを用いて3次元モデルを表示
する表示手段と、を備えたことを特徴とする映像生成装
置が提供される。
【0013】
<実施例1> A.映像生成装置の構成 (1)ハードウェア構成 本実施例の映像生成装置のハードウェア構成例を図2に
示す。本実施例の映像生成装置は、一式の計算機200
上に実現される。計算機200は、入力装置201と、
出力装置202と、中央演算装置(CPU)203と、主記
憶装置204と、外部記憶装置205と、バス206を
備える。入力装置201は、マウス、キーボードなど、
本システムの使用者の指示を受け付ける装置である。出
力装置202は、 CRT(陰極線管)ディスプレイ、液晶表
示装置など、映像を表示する装置である。中央演算装置
203は、主記憶装置204に記憶されたプログラムに
従い、計算機200全体を制御する装置である。主記憶
装置204は、RAM(RandomAccess Memory)など、データ
のアクセスが高速に行なえるものであり、中央演算装置
203用の制御プログラムやデータを一時的に格納する
装置である。外部記憶装置205は、磁気ディスクな
ど、主記憶装置204に比べてデータアクセスが低速で
はあるが大容量の記憶容量を持つものであり、中央演算
装置203用の制御プログラムやデータを半永続的に格
納する装置である。そして、これらの装置は、データを
高速にやり取りするバス206で接続されている。
示す。本実施例の映像生成装置は、一式の計算機200
上に実現される。計算機200は、入力装置201と、
出力装置202と、中央演算装置(CPU)203と、主記
憶装置204と、外部記憶装置205と、バス206を
備える。入力装置201は、マウス、キーボードなど、
本システムの使用者の指示を受け付ける装置である。出
力装置202は、 CRT(陰極線管)ディスプレイ、液晶表
示装置など、映像を表示する装置である。中央演算装置
203は、主記憶装置204に記憶されたプログラムに
従い、計算機200全体を制御する装置である。主記憶
装置204は、RAM(RandomAccess Memory)など、データ
のアクセスが高速に行なえるものであり、中央演算装置
203用の制御プログラムやデータを一時的に格納する
装置である。外部記憶装置205は、磁気ディスクな
ど、主記憶装置204に比べてデータアクセスが低速で
はあるが大容量の記憶容量を持つものであり、中央演算
装置203用の制御プログラムやデータを半永続的に格
納する装置である。そして、これらの装置は、データを
高速にやり取りするバス206で接続されている。
【0014】(2)機能構成 本実施例の映像生成装置の機能構成を図1に示す。本実
施例の映像生成装置は、入力手段101と、入力情報処
理手段102と、出力手段103と、映像生成手段10
4と、シーンデータベース105と、記憶容量算出手段
106と、記憶容量参照テーブル107と、残容量検出
手段108と、属性詳細度決定手段109と、属性詳細
度カレント値110と、転送手段111と、描画用シー
ンデータベース112を備える。なお、以下に述べる各
手段が図2で説明したハードウェア構成のどの装置で実
現されるのかについて特に言及しない場合は、中央演算
装置203が主記憶装置204に格納されたプログラム
に従い実現するものとする。
施例の映像生成装置は、入力手段101と、入力情報処
理手段102と、出力手段103と、映像生成手段10
4と、シーンデータベース105と、記憶容量算出手段
106と、記憶容量参照テーブル107と、残容量検出
手段108と、属性詳細度決定手段109と、属性詳細
度カレント値110と、転送手段111と、描画用シー
ンデータベース112を備える。なお、以下に述べる各
手段が図2で説明したハードウェア構成のどの装置で実
現されるのかについて特に言及しない場合は、中央演算
装置203が主記憶装置204に格納されたプログラム
に従い実現するものとする。
【0015】入力手段101は、本システムの使用者の
操作を受け付ける手段であり、入力装置201により実
現される。
操作を受け付ける手段であり、入力装置201により実
現される。
【0016】入力情報処理手段102は、入力手段10
1から通知された情報を利用して、描画用シーンデータ
ベース112のデータを変更する。例えば、シーンの特
定の3次元モデル(オブジェクト)の位置を変更した
り、視点の位置を変更したりする場合には、入力手段1
01の情報を3次元空間の動きに変換して、描画用シー
ンデータベース112のデータを変更する。
1から通知された情報を利用して、描画用シーンデータ
ベース112のデータを変更する。例えば、シーンの特
定の3次元モデル(オブジェクト)の位置を変更した
り、視点の位置を変更したりする場合には、入力手段1
01の情報を3次元空間の動きに変換して、描画用シー
ンデータベース112のデータを変更する。
【0017】出力手段103は、本システムが生成する
映像を表示する手段であり、出力装置202により実現
される。
映像を表示する手段であり、出力装置202により実現
される。
【0018】映像生成手段104は、描画用シーンデー
タベース112に格納されているデータを用いて3次元
のCG映像を作成する手段であり、作成した映像を出力
手段103に表示する。
タベース112に格納されているデータを用いて3次元
のCG映像を作成する手段であり、作成した映像を出力
手段103に表示する。
【0019】シーンデータベース105は、3次元のC
G映像を生成するために必要なデータの集合であり、外
部記憶装置205に記憶される。ここには、シーンを構
築するオブジェクト(物体)、光源、カメラ、背景などの
情報が格納される。オブジェクトの情報としては、ポリ
ゴン(多角形)で表現される形状属性、オブジェクトの表
面の色などを表す表面属性、テクスチャマッピングに用
いるテクスチャ画像などがある。ここで、形状属性につ
いて考えてみると、データ量が多い、すなわちポリゴン
数が多い場合には描画に要する時間が多くなり、逆に、
データ量が少ない場合には描画に要する時間が少なくな
る。このような場合には、一つのオブジェクトに対して
データ量の多い形状やデータ量の少ない形状を複数準備
しておき、必要に応じて適当なデータを選択的に利用す
るといった手法が採られることが多い。本実施例でも、
この手法を採用する。この手法は、例えば、映像生成手
段104の描画性能が十分な場合にはデータ量が多い形
状属性を選択し、描画性能が不十分な場合にはデータ量
が少ない形状属性を選択するといったことにも応用でき
る。なお、ここでは、同一物を表現するためのデータ量
の変化を、詳細度という指標の変化で表すこととする。
同じオブジェクトの属性でも、詳細度が高い場合にはデ
ータ量が多く、逆に詳細度が低い場合にはデータ量が少
なくなる。シーンデータベース105に格納されるデー
タの構造については後で詳細に説明する。
G映像を生成するために必要なデータの集合であり、外
部記憶装置205に記憶される。ここには、シーンを構
築するオブジェクト(物体)、光源、カメラ、背景などの
情報が格納される。オブジェクトの情報としては、ポリ
ゴン(多角形)で表現される形状属性、オブジェクトの表
面の色などを表す表面属性、テクスチャマッピングに用
いるテクスチャ画像などがある。ここで、形状属性につ
いて考えてみると、データ量が多い、すなわちポリゴン
数が多い場合には描画に要する時間が多くなり、逆に、
データ量が少ない場合には描画に要する時間が少なくな
る。このような場合には、一つのオブジェクトに対して
データ量の多い形状やデータ量の少ない形状を複数準備
しておき、必要に応じて適当なデータを選択的に利用す
るといった手法が採られることが多い。本実施例でも、
この手法を採用する。この手法は、例えば、映像生成手
段104の描画性能が十分な場合にはデータ量が多い形
状属性を選択し、描画性能が不十分な場合にはデータ量
が少ない形状属性を選択するといったことにも応用でき
る。なお、ここでは、同一物を表現するためのデータ量
の変化を、詳細度という指標の変化で表すこととする。
同じオブジェクトの属性でも、詳細度が高い場合にはデ
ータ量が多く、逆に詳細度が低い場合にはデータ量が少
なくなる。シーンデータベース105に格納されるデー
タの構造については後で詳細に説明する。
【0020】記憶容量算出手段106は、シーンデータ
ベース105に格納されているデータを描画用シーンデ
ータベース112にコピーする際に、描画用シーンデー
タベース112側において、どれだけの記憶容量が必要
になるかを、属性の詳細度ごとに計算し、その結果を記
憶容量参照テーブル107に格納する。
ベース105に格納されているデータを描画用シーンデ
ータベース112にコピーする際に、描画用シーンデー
タベース112側において、どれだけの記憶容量が必要
になるかを、属性の詳細度ごとに計算し、その結果を記
憶容量参照テーブル107に格納する。
【0021】記憶容量参照テーブル107は、属性の詳
細度と、その詳細度に必要な記憶容量とを対応付けるテ
ーブルであり、主記憶装置204に記憶される。後で述
べる方法で属性詳細度を決定したのち、このテーブルを
参照すれば、その詳細度に対応した記憶容量を知ること
ができる。
細度と、その詳細度に必要な記憶容量とを対応付けるテ
ーブルであり、主記憶装置204に記憶される。後で述
べる方法で属性詳細度を決定したのち、このテーブルを
参照すれば、その詳細度に対応した記憶容量を知ること
ができる。
【0022】残容量検出手段108は、シーンデータベ
ース105のデータを格納するための領域が描画用シー
ンデータベース112内にどれだけ残っているのかを検
出する手段である。転送手段111が、シーンデータベ
ース105のデータを描画用シーンデータベース112
に格納するにつれて、描画用シーンデータベース112
の残りの記憶容量は減っていく。
ース105のデータを格納するための領域が描画用シー
ンデータベース112内にどれだけ残っているのかを検
出する手段である。転送手段111が、シーンデータベ
ース105のデータを描画用シーンデータベース112
に格納するにつれて、描画用シーンデータベース112
の残りの記憶容量は減っていく。
【0023】なお、本システムを実現するための中央演
算装置203用のプログラム、または、本システムとは
別の目的のプログラムを主記憶装置204に格納するに
したがって、描画用シーンデータベース112用に利用
できる、主記憶装置204上の記憶領域が減少すること
は言うまでもない。
算装置203用のプログラム、または、本システムとは
別の目的のプログラムを主記憶装置204に格納するに
したがって、描画用シーンデータベース112用に利用
できる、主記憶装置204上の記憶領域が減少すること
は言うまでもない。
【0024】属性詳細度決定手段109は、残容量検出
手段108が検出した残容量と、記憶容量参照テーブル
107の内容と、属性詳細度カレント値110から、新
たな属性詳細度を決定する。その後、決定した属性詳細
度で属性詳細度カレント値110の値を更新するととも
に、転送手段111に対し、ある特定のデータを選択す
るように指示する。
手段108が検出した残容量と、記憶容量参照テーブル
107の内容と、属性詳細度カレント値110から、新
たな属性詳細度を決定する。その後、決定した属性詳細
度で属性詳細度カレント値110の値を更新するととも
に、転送手段111に対し、ある特定のデータを選択す
るように指示する。
【0025】属性詳細度カレント値110は、属性詳細
度決定手段109が決定した属性の詳細度を示す数値で
あり、主記憶装置204に記憶される。ここでは、詳細
度のとり得る値として0以上の整数を考える。値が0の
ときが最も詳細度が低く、値が大きくなるにつれて詳細
度が高くなると考える。
度決定手段109が決定した属性の詳細度を示す数値で
あり、主記憶装置204に記憶される。ここでは、詳細
度のとり得る値として0以上の整数を考える。値が0の
ときが最も詳細度が低く、値が大きくなるにつれて詳細
度が高くなると考える。
【0026】転送手段111は、属性詳細度決定手段1
09が決定した属性詳細度に応じて、シーンデータベー
ス105のデータの中から実際に描画に用いるデータを
選択し、そのデータを描画用シーンデータベース112
に格納する。
09が決定した属性詳細度に応じて、シーンデータベー
ス105のデータの中から実際に描画に用いるデータを
選択し、そのデータを描画用シーンデータベース112
に格納する。
【0027】描画用シーンデータベース112は、映像
生成手段104が3次元のCG映像を生成するために必
要となるデータの集合であり、主記憶装置204に記憶
される。ここには、転送手段111が選択したシーンデ
ータベース105の一部または全部のデータが格納され
る。描画用シーンデータベース112を、外部記憶装置
205よりもアクセスが高速な主記憶装置204に記憶
するのは、映像生成手段104によって頻繁に参照され
るからである。
生成手段104が3次元のCG映像を生成するために必
要となるデータの集合であり、主記憶装置204に記憶
される。ここには、転送手段111が選択したシーンデ
ータベース105の一部または全部のデータが格納され
る。描画用シーンデータベース112を、外部記憶装置
205よりもアクセスが高速な主記憶装置204に記憶
するのは、映像生成手段104によって頻繁に参照され
るからである。
【0028】B.シーンデータベース構造 ここでは、シーンデータベース105に保持されるデー
タの一例を、図3を用いて説明する。
タの一例を、図3を用いて説明する。
【0029】図3に示したのは、本実施例の映像生成装
置で表示するシーンの例である。机301の上に、コッ
プ302とボール303が置いてある。このような、物
体の3次元モデルの映像が、出力手段103により表示
される。
置で表示するシーンの例である。机301の上に、コッ
プ302とボール303が置いてある。このような、物
体の3次元モデルの映像が、出力手段103により表示
される。
【0030】図4に、図3に示したシーンを表現するた
めのデータ構造の一例を示す。机301、コップ30
2、ボール303は、それぞれ机オブジェクト401、
コップオブジェクト402、ボールオブジェクト403
として表現する。また、図3のシーンの例では、机30
1の上に、コップ302とボール303が置いてある。
そのため、机301を動かすとコップ302とボール3
03もそれにつれて移動する。一方、コップ302また
はボール303を動かしても、机301は移動しない。
つまり、机301は親、コップ302とボール303は
その子という親子関係が存在する。このような関係を表
現するには、図4に示すように木構造を使うことが多
い。枝404は机オブジェクト401とコップオブジェ
クト402を接続し、机オブジェクト401はコップオ
ブジェクト402の親であることを示している。ここに
示したデータ構造に従ったデータがシーンデータベース
105に格納される。
めのデータ構造の一例を示す。机301、コップ30
2、ボール303は、それぞれ机オブジェクト401、
コップオブジェクト402、ボールオブジェクト403
として表現する。また、図3のシーンの例では、机30
1の上に、コップ302とボール303が置いてある。
そのため、机301を動かすとコップ302とボール3
03もそれにつれて移動する。一方、コップ302また
はボール303を動かしても、机301は移動しない。
つまり、机301は親、コップ302とボール303は
その子という親子関係が存在する。このような関係を表
現するには、図4に示すように木構造を使うことが多
い。枝404は机オブジェクト401とコップオブジェ
クト402を接続し、机オブジェクト401はコップオ
ブジェクト402の親であることを示している。ここに
示したデータ構造に従ったデータがシーンデータベース
105に格納される。
【0031】図5は、コップオブジェクト402が有す
る属性の一例を示している。属性とは、形状、材質、配
置行列など、オブジェクトに属する性質のことである。
これらの属性の中には、詳細度を変えることでそのデー
タを記憶するのに必要な領域の大きさが変化するものが
ある。例えば、オブジェクトの形状のポリゴン(多角形)
数を多くすれば、形状の詳細度が高くなり、形状の近似
の度合いは高くなるが、形状データを格納するのに必要
な記憶容量も多く必要になる。逆に、形状のポリゴン数
を少なくすれば、形状の詳細度は低くなり、形状の近似
の度合いは低くなるが、形状データを格納するのに必要
な記憶容量も少なくてすむ。このような属性を、ここで
は可変属性とよぶことにする。図5の例では、可変属性
(詳細度0)501、可変属性(詳細度1)502、およ
び、可変属性(詳細度2)503の、詳細度の異なる3つ
の可変属性をコップオブジェクト402が持つことを示
している。ここでは属性の詳細度が変われば、そのデー
タを記憶するのに必要な容量が変化するように属性を決
めている。なお、これに加えて、描画処理に要する時間
も変化するように属性を定めれば、従来の技術にあるよ
うな、属性の詳細度を動的に変更することでフレームレ
ートを一定に保つ映像生成手法にも応用可能である。
る属性の一例を示している。属性とは、形状、材質、配
置行列など、オブジェクトに属する性質のことである。
これらの属性の中には、詳細度を変えることでそのデー
タを記憶するのに必要な領域の大きさが変化するものが
ある。例えば、オブジェクトの形状のポリゴン(多角形)
数を多くすれば、形状の詳細度が高くなり、形状の近似
の度合いは高くなるが、形状データを格納するのに必要
な記憶容量も多く必要になる。逆に、形状のポリゴン数
を少なくすれば、形状の詳細度は低くなり、形状の近似
の度合いは低くなるが、形状データを格納するのに必要
な記憶容量も少なくてすむ。このような属性を、ここで
は可変属性とよぶことにする。図5の例では、可変属性
(詳細度0)501、可変属性(詳細度1)502、およ
び、可変属性(詳細度2)503の、詳細度の異なる3つ
の可変属性をコップオブジェクト402が持つことを示
している。ここでは属性の詳細度が変われば、そのデー
タを記憶するのに必要な容量が変化するように属性を決
めている。なお、これに加えて、描画処理に要する時間
も変化するように属性を定めれば、従来の技術にあるよ
うな、属性の詳細度を動的に変更することでフレームレ
ートを一定に保つ映像生成手法にも応用可能である。
【0032】一方、オブジェクトの属性の中で、詳細度
を変える必要の無いものもある。例えば、オブジェクト
の配置行列は、通常4行4列の正方行列で表現されるも
のであり、詳細度の異なる他の表現(たとえば、8行8
列の正方行列)は一般に困難である。このような属性
を、ここでは不変属性504と呼ぶ。
を変える必要の無いものもある。例えば、オブジェクト
の配置行列は、通常4行4列の正方行列で表現されるも
のであり、詳細度の異なる他の表現(たとえば、8行8
列の正方行列)は一般に困難である。このような属性
を、ここでは不変属性504と呼ぶ。
【0033】図6には、コップオブジェクト402の属
性である可変属性(詳細度0)501と、可変属性(詳細
度1)502と、可変属性(詳細度2)503の具体例と
して、形状属性が示されている。コップ形状601は、
詳細度0の可変属性であり、側面と底面の5ポリゴンで
表現されている。同様に、コップ形状602とコップ形
状603は、それぞれ、詳細度1と詳細度2の可変属性
であり、7ポリゴンと9ポリゴンで表現されている。
性である可変属性(詳細度0)501と、可変属性(詳細
度1)502と、可変属性(詳細度2)503の具体例と
して、形状属性が示されている。コップ形状601は、
詳細度0の可変属性であり、側面と底面の5ポリゴンで
表現されている。同様に、コップ形状602とコップ形
状603は、それぞれ、詳細度1と詳細度2の可変属性
であり、7ポリゴンと9ポリゴンで表現されている。
【0034】なお、ここでは可変属性の例として形状属
性を挙げたが、それ以外にも、詳細度を変え得る属性で
あれば可変属性として利用できる。例えば、形状の表面
に画像を張り付けて表現のリアルさを高めるテクスチャ
マッピングを行うときに用いるテクスチャ画像の解像度
は、詳細度の変更が可能であるため、可変属性として利
用できる。
性を挙げたが、それ以外にも、詳細度を変え得る属性で
あれば可変属性として利用できる。例えば、形状の表面
に画像を張り付けて表現のリアルさを高めるテクスチャ
マッピングを行うときに用いるテクスチャ画像の解像度
は、詳細度の変更が可能であるため、可変属性として利
用できる。
【0035】C.記憶容量参照テーブルの説明 次に、記憶容量参照テーブル107の具体的な例を図7
に示す。このテーブルは、前述したように、複数の属性
詳細度と、各属性詳細度に対応する記憶容量を格納して
いる。ここで、表の要素をセルとよぶことにすると、図
7から、詳細度0(セル701)の属性のデータを記憶す
るのに必要な容量は100KBであることがセル702
から分る。同様に、詳細度1(セル703)の属性のデー
タを記憶するのに必要な容量は200KBであることが
セル704から分る。他の詳細度についても同様であ
る。このように、記憶容量参照テーブル107を参照す
れば、目的の詳細度に対応するシーンデータを記憶する
のに必要な容量を知ることができる。
に示す。このテーブルは、前述したように、複数の属性
詳細度と、各属性詳細度に対応する記憶容量を格納して
いる。ここで、表の要素をセルとよぶことにすると、図
7から、詳細度0(セル701)の属性のデータを記憶す
るのに必要な容量は100KBであることがセル702
から分る。同様に、詳細度1(セル703)の属性のデー
タを記憶するのに必要な容量は200KBであることが
セル704から分る。他の詳細度についても同様であ
る。このように、記憶容量参照テーブル107を参照す
れば、目的の詳細度に対応するシーンデータを記憶する
のに必要な容量を知ることができる。
【0036】D.処理の流れ 次に、図8のフローチャートを用いて、本実施例の映像
生成装置の処理の流れを説明する。
生成装置の処理の流れを説明する。
【0037】ステップ801では、記憶容量算出手段1
06が、記憶容量参照テーブル107を作成する。記憶
容量算出手段106は、シーンデータベース105のデ
ータを描画用シーンデータベース112に格納する際に
必要となる記憶容量を、属性の詳細度ごとに計算し、そ
の結果を記憶容量参照テーブル107に格納する。
06が、記憶容量参照テーブル107を作成する。記憶
容量算出手段106は、シーンデータベース105のデ
ータを描画用シーンデータベース112に格納する際に
必要となる記憶容量を、属性の詳細度ごとに計算し、そ
の結果を記憶容量参照テーブル107に格納する。
【0038】ステップ802では、属性詳細度カレント
値110を初期化する。属性詳細度カレント値110
は、0以上の整数であり、前述したように、0のときが
最も詳細度が低く、値が大きくなるにつれて詳細度が高
くなる。ここでは、属性詳細度カレント値110の初期
値として、記憶容量参照テーブル107中で最も詳細度
の低い値を選ぶ。理由は、最も詳細度の低い属性データ
を記憶するのに必要な容量が最も少なくて済むからであ
る。もし記憶容量に余裕があるならば、以降の処理で、
次第に属性詳細度カレント値110の値は大きく、すな
わち詳細度は高くなる。図7の例では、セル701の詳
細度0が最も低い値であるので、初期値として0を選ぶ
ことになる。
値110を初期化する。属性詳細度カレント値110
は、0以上の整数であり、前述したように、0のときが
最も詳細度が低く、値が大きくなるにつれて詳細度が高
くなる。ここでは、属性詳細度カレント値110の初期
値として、記憶容量参照テーブル107中で最も詳細度
の低い値を選ぶ。理由は、最も詳細度の低い属性データ
を記憶するのに必要な容量が最も少なくて済むからであ
る。もし記憶容量に余裕があるならば、以降の処理で、
次第に属性詳細度カレント値110の値は大きく、すな
わち詳細度は高くなる。図7の例では、セル701の詳
細度0が最も低い値であるので、初期値として0を選ぶ
ことになる。
【0039】ステップ803では、入力手段101を介
して処理の開始が指示されてから、あらかじめ定められ
た映像生成処理の終了を意味する入力情報が取得される
までの間、入力情報処理手段102は、入力手段101
が生成する入力情報を取得し続ける。なお、あらかじめ
定められた映像生成処理の終了を意味する入力情報が取
得されるまで、ステップ804〜ステップ807の処理
が繰り返される。
して処理の開始が指示されてから、あらかじめ定められ
た映像生成処理の終了を意味する入力情報が取得される
までの間、入力情報処理手段102は、入力手段101
が生成する入力情報を取得し続ける。なお、あらかじめ
定められた映像生成処理の終了を意味する入力情報が取
得されるまで、ステップ804〜ステップ807の処理
が繰り返される。
【0040】ステップ804では、残容量検出手段10
8が、シーンデータベース105のデータを記憶するた
めの領域が描画用シーンデータベース112にどれだけ
残っているのか(残容量R)を検出する。
8が、シーンデータベース105のデータを記憶するた
めの領域が描画用シーンデータベース112にどれだけ
残っているのか(残容量R)を検出する。
【0041】ステップ805では、属性詳細度決定手段
109が、ステップ804で検出された残容量と、記憶
容量参照テーブル107の内容と、属性詳細度カレント
値110から、新たな属性詳細度を決定する。その後、
決定した属性詳細度で属性詳細度カレント値110の値
を更新する。
109が、ステップ804で検出された残容量と、記憶
容量参照テーブル107の内容と、属性詳細度カレント
値110から、新たな属性詳細度を決定する。その後、
決定した属性詳細度で属性詳細度カレント値110の値
を更新する。
【0042】ステップ806では、転送手段111が、
ステップ805で決定した属性詳細度に基づき、シーン
データベース105のデータの中から実際に描画に用い
るデータを選択し、選択したデータを描画用シーンデー
タベース112に格納する。
ステップ805で決定した属性詳細度に基づき、シーン
データベース105のデータの中から実際に描画に用い
るデータを選択し、選択したデータを描画用シーンデー
タベース112に格納する。
【0043】ステップ807では、映像生成手段104
が、描画用シーンデータベース112に格納されている
データを用いて3次元のCG映像を作成し、その結果を
出力手段103に表示する。
が、描画用シーンデータベース112に格納されている
データを用いて3次元のCG映像を作成し、その結果を
出力手段103に表示する。
【0044】次に、図9のフローチャートを用いて属性
詳細度の決定処理(ステップ805)について詳細に説明
する。
詳細度の決定処理(ステップ805)について詳細に説明
する。
【0045】ステップ901では、属性詳細度カレント
値110として保持されている値Dを取得する。
値110として保持されている値Dを取得する。
【0046】ステップ902では、ステップ804で取
得した描画用シーンデータベース112の残容量Rを用
いて、属性詳細度を下げるべきかどうか評価する。ここ
では、しきい値Mthをあらかじめ与えておき、残容量
RがMthを下回る、すなわちR<Mthを満たす場合
に、詳細度を下げるべきと判断して、ステップ903、
904へと処理を進める。一方、R<Mthを満たさな
い場合には、ステップ905〜ステップ908へと処理
を進める。
得した描画用シーンデータベース112の残容量Rを用
いて、属性詳細度を下げるべきかどうか評価する。ここ
では、しきい値Mthをあらかじめ与えておき、残容量
RがMthを下回る、すなわちR<Mthを満たす場合
に、詳細度を下げるべきと判断して、ステップ903、
904へと処理を進める。一方、R<Mthを満たさな
い場合には、ステップ905〜ステップ908へと処理
を進める。
【0047】ステップ903では、属性詳細度を下げる
余地があるかどうか判定する。属性詳細度の取り得る最
小値をDminとすると、D>Dmin+1を満たす場
合には、属性詳細度を下げる余地があると判定して、ス
テップ904へと処理を進める。D>Dmin+1を満
たさない場合には、属性詳細度を下げる余地がないと判
定して、属性詳細度の決定処理(ステップ805)を終了
する。
余地があるかどうか判定する。属性詳細度の取り得る最
小値をDminとすると、D>Dmin+1を満たす場
合には、属性詳細度を下げる余地があると判定して、ス
テップ904へと処理を進める。D>Dmin+1を満
たさない場合には、属性詳細度を下げる余地がないと判
定して、属性詳細度の決定処理(ステップ805)を終了
する。
【0048】ステップ904では、属性詳細度カレント
値110として、Dから1を減じた値を設定すること
で、属性詳細度を下げる処理を行う。
値110として、Dから1を減じた値を設定すること
で、属性詳細度を下げる処理を行う。
【0049】ステップ905では、属性詳細度を上げる
余地があるかどうかを判定する。属性詳細度の取り得る
最大値をDmaxとすると、D<Dmax−1を満たす
場合には、属性詳細度を上げる余地があると判定して、
ステップ906〜ステップ908へと処理を進める。
D<Dmax−1を満たさない場合には、属性詳細度を
上げる余地がないと判定して、属性詳細度の決定処理
(ステップ805)を終了する。
余地があるかどうかを判定する。属性詳細度の取り得る
最大値をDmaxとすると、D<Dmax−1を満たす
場合には、属性詳細度を上げる余地があると判定して、
ステップ906〜ステップ908へと処理を進める。
D<Dmax−1を満たさない場合には、属性詳細度を
上げる余地がないと判定して、属性詳細度の決定処理
(ステップ805)を終了する。
【0050】ステップ906では、属性詳細度を1だけ
上げるために必要な記憶容量を、記憶容量参照テーブル
から求める。ここで、属性詳細度Dに対する記憶容量を
M(D)で表わすとすると、属性詳細度がDより1だけ高
い場合に必要な記憶容量は、M(D+1)と表現できる。
上げるために必要な記憶容量を、記憶容量参照テーブル
から求める。ここで、属性詳細度Dに対する記憶容量を
M(D)で表わすとすると、属性詳細度がDより1だけ高
い場合に必要な記憶容量は、M(D+1)と表現できる。
【0051】ステップ907では、ステップ804で取
得した描画用シーンデータベース112の残容量Rと、
ステップ906で参照した記憶容量M(D+1)を用い
て、詳細度を上げる余裕があるかどうか評価する。ステ
ップ902で用いたしきい値Mthを使って、R>M
(D+1)+Mthを満たす場合には、詳細度を上げる余
裕があると判断して、ステップ908へと処理を進め
る。一方、R>M(D+1)+Mthを満たさない場合に
は、詳細度を上げる余裕がないと判断して、属性詳細度
の決定処理(ステップ805)を終了する。
得した描画用シーンデータベース112の残容量Rと、
ステップ906で参照した記憶容量M(D+1)を用い
て、詳細度を上げる余裕があるかどうか評価する。ステ
ップ902で用いたしきい値Mthを使って、R>M
(D+1)+Mthを満たす場合には、詳細度を上げる余
裕があると判断して、ステップ908へと処理を進め
る。一方、R>M(D+1)+Mthを満たさない場合に
は、詳細度を上げる余裕がないと判断して、属性詳細度
の決定処理(ステップ805)を終了する。
【0052】ステップ908では、属性詳細度カレント
値110に、Dから1を加えた値を設定することで、属
性詳細度を上げる処理を行う。
値110に、Dから1を加えた値を設定することで、属
性詳細度を上げる処理を行う。
【0053】次に、転送処理(ステップ806)について
図10を用いて詳細に説明する。簡単のために、シーン
データベース105には図5に示したコップオブジェク
ト402と、可変属性(詳細度0)501と、可変属性
(詳細度1)502と、可変属性(詳細度2)503と、不
変属性504が保存されていると考える。このシーンデ
ータベース105から、転送手段111が目的のデータ
を選択して描画用シーンデータベース112に保存する
様子を示したのが図10である。
図10を用いて詳細に説明する。簡単のために、シーン
データベース105には図5に示したコップオブジェク
ト402と、可変属性(詳細度0)501と、可変属性
(詳細度1)502と、可変属性(詳細度2)503と、不
変属性504が保存されていると考える。このシーンデ
ータベース105から、転送手段111が目的のデータ
を選択して描画用シーンデータベース112に保存する
様子を示したのが図10である。
【0054】描画用シーンデータ1001は、属性詳細
度が0の場合に描画用シーンデータベース112に保持
されるデータである。可変属性については詳細度0の可
変属性(詳細度0)501だけが保持されている。描画用
シーンデータ1002は、属性詳細度が1の場合に描画
用シーンデータベース112に保持されるデータであ
る。属性詳細度が0から1に上がる場合には、転送手段
111は、可変属性(詳細度1)502を新たに描画用シ
ーンデータベース112に保持すべきと判断して、シー
ンデータベース105の可変属性(詳細度1)502を描
画用シーンデータベース112にコピーする。逆に、属
性詳細度が1から0に下がる場合には、転送手段111
は、描画用シーンデータベース112に保持している可
変属性(詳細度1)502が不必要であると判断して、こ
のデータを削除する。同様に、描画用シーンデータ10
03は、属性詳細度が2の場合に描画用シーンデータベ
ース112に保持されるデータである。属性詳細度が1
から2に上がる場合には、転送手段111は、可変属性
(詳細度1)503を新たに描画用シーンデータベース1
12に保持すべきと判断して、このデータをコピーす
る。逆に、属性詳細度が2から1に下がる場合には、転
送手段111は、描画用シーンデータベース112に保
持している可変属性(詳細度1)503が不必要であると
判断して、このデータを削除する。
度が0の場合に描画用シーンデータベース112に保持
されるデータである。可変属性については詳細度0の可
変属性(詳細度0)501だけが保持されている。描画用
シーンデータ1002は、属性詳細度が1の場合に描画
用シーンデータベース112に保持されるデータであ
る。属性詳細度が0から1に上がる場合には、転送手段
111は、可変属性(詳細度1)502を新たに描画用シ
ーンデータベース112に保持すべきと判断して、シー
ンデータベース105の可変属性(詳細度1)502を描
画用シーンデータベース112にコピーする。逆に、属
性詳細度が1から0に下がる場合には、転送手段111
は、描画用シーンデータベース112に保持している可
変属性(詳細度1)502が不必要であると判断して、こ
のデータを削除する。同様に、描画用シーンデータ10
03は、属性詳細度が2の場合に描画用シーンデータベ
ース112に保持されるデータである。属性詳細度が1
から2に上がる場合には、転送手段111は、可変属性
(詳細度1)503を新たに描画用シーンデータベース1
12に保持すべきと判断して、このデータをコピーす
る。逆に、属性詳細度が2から1に下がる場合には、転
送手段111は、描画用シーンデータベース112に保
持している可変属性(詳細度1)503が不必要であると
判断して、このデータを削除する。
【0055】このように本実施例によれば、描画用シー
ンデータベースの空き容量に応じて、描画用シーンデー
タベースに保存する属性の詳細度を動的に変更すること
ができるので、詳細度の高い3次元モデルのデータを記
憶するための容量が足りないからといって、映像生成処
理を停止させてしまうようなことはない。
ンデータベースの空き容量に応じて、描画用シーンデー
タベースに保存する属性の詳細度を動的に変更すること
ができるので、詳細度の高い3次元モデルのデータを記
憶するための容量が足りないからといって、映像生成処
理を停止させてしまうようなことはない。
【0056】なお、本実施例では、詳細度の異なる属性
データがシーンデータベース105にあらかじめ格納し
てあることを前提とし、転送手段111が適当な詳細度
の属性データを選択して、描画用シーンデータベース1
12に格納する例を挙げた。
データがシーンデータベース105にあらかじめ格納し
てあることを前提とし、転送手段111が適当な詳細度
の属性データを選択して、描画用シーンデータベース1
12に格納する例を挙げた。
【0057】しかし、詳細度の異なる属性データがシー
ンデータベース105にあらかじめ格納してあることは
必ずしも必要ではない。例えば、属性詳細度決定手段1
09が決定した詳細度に応じた属性データを特定の生成
手段が生成し、このデータを転送手段111が転送する
ようにすればよい。このような転送手段111を実現す
るには、例えば、コンピュータグラフィックス・プロシ
ーディングス、アニュアル・カンファレンス・シリー
ズ、1996年第99ページから第108ページ(COMPU
TER GRAPHICS Proceedings, Annual Conderence Serie
s, 1996, pp99-108)に記載されている自動的に形状のポ
リゴン数を削減するアルゴリズムを用いればよい。
ンデータベース105にあらかじめ格納してあることは
必ずしも必要ではない。例えば、属性詳細度決定手段1
09が決定した詳細度に応じた属性データを特定の生成
手段が生成し、このデータを転送手段111が転送する
ようにすればよい。このような転送手段111を実現す
るには、例えば、コンピュータグラフィックス・プロシ
ーディングス、アニュアル・カンファレンス・シリー
ズ、1996年第99ページから第108ページ(COMPU
TER GRAPHICS Proceedings, Annual Conderence Serie
s, 1996, pp99-108)に記載されている自動的に形状のポ
リゴン数を削減するアルゴリズムを用いればよい。
【0058】<実施例2>実施例1では、一式の計算機
上に本発明の映像生成装置を実現したが、一式のサーバ
用計算機と複数のクライアント用計算機で処理の分散を
図るクライアント・サーバ形式のハードウェア構成下で
も、本発明の映像生成装置を実現できる。
上に本発明の映像生成装置を実現したが、一式のサーバ
用計算機と複数のクライアント用計算機で処理の分散を
図るクライアント・サーバ形式のハードウェア構成下で
も、本発明の映像生成装置を実現できる。
【0059】このような構成を取ることで、ハードウェ
ア資源の乏しいクライアント計算機でも映像生成が可能
になる。クライアント・サーバ形式の場合、映像生成装
置の構成のみが実施例1と異なり、他の部分は同じであ
るので映像生成装置の構成についてのみ説明する。
ア資源の乏しいクライアント計算機でも映像生成が可能
になる。クライアント・サーバ形式の場合、映像生成装
置の構成のみが実施例1と異なり、他の部分は同じであ
るので映像生成装置の構成についてのみ説明する。
【0060】A.映像生成装置の構成 (1)ハードウェア構成 本実施例の映像生成装置のハードウェア構成例を図11
に示す。本実施例の映像生成装置は、ネットワーク11
60で接続されたサーバ用計算機1100とクライアン
ト用計算機1150上に実現される。
に示す。本実施例の映像生成装置は、ネットワーク11
60で接続されたサーバ用計算機1100とクライアン
ト用計算機1150上に実現される。
【0061】サーバ用計算機1100は、中央演算装置
(CPU)1103と、主記憶装置1104と、外部記憶装
置1105と、バス1106を備える。クライアント用
計算機1150は、入力装置1151と、出力装置11
52と、中央演算装置(CPU)1153と、主記憶装置1
154と、バス1156を備える。これらの装置の働き
は実施例1と同じである。
(CPU)1103と、主記憶装置1104と、外部記憶装
置1105と、バス1106を備える。クライアント用
計算機1150は、入力装置1151と、出力装置11
52と、中央演算装置(CPU)1153と、主記憶装置1
154と、バス1156を備える。これらの装置の働き
は実施例1と同じである。
【0062】(2)機能構成 本実施例の映像生成装置の機能構成も実施例1と同様に
図1で表すことができる。ただし、実施例1とは各手段
を実現する装置が異なる。記憶容量算出手段106と、
属性詳細度決定手段109と、転送手段111は、中央
演算装置(CPU)1103で実現される。記憶容量参照テ
ーブル107と属性詳細度カレント値110は、主記憶
装置1104に記憶される。シーンデータベース105
は、外部記憶装置1105に記憶される。入力手段10
1は入力装置1151で実現される。出力手段103
は、出力装置1152で実現される。入力処理手段10
2と映像生成手段104と残容量検出手段108は中央
演算装置(CPU)1153で実現される。描画用シーンデ
ータベース112は、主記憶装置1154に記憶され
る。
図1で表すことができる。ただし、実施例1とは各手段
を実現する装置が異なる。記憶容量算出手段106と、
属性詳細度決定手段109と、転送手段111は、中央
演算装置(CPU)1103で実現される。記憶容量参照テ
ーブル107と属性詳細度カレント値110は、主記憶
装置1104に記憶される。シーンデータベース105
は、外部記憶装置1105に記憶される。入力手段10
1は入力装置1151で実現される。出力手段103
は、出力装置1152で実現される。入力処理手段10
2と映像生成手段104と残容量検出手段108は中央
演算装置(CPU)1153で実現される。描画用シーンデ
ータベース112は、主記憶装置1154に記憶され
る。
【0063】<実施例3>実施例2では一式のサーバ用
計算機と複数のクライアント用計算機で本発明の映像生
成装置を実現したが、複数のサーバ用計算機と、複数の
クライアント用計算機のハードウェア構成下でも、本発
明の映像生成装置を実現できる。ここでは、これらのサ
ーバ用計算機のうち主な役割を果たすものをサーバ、従
の役割を果たすものを代理サーバと呼ことにする。サー
バ上のデータは、代理サーバによりデータ変換を受けた
後でクライアントに送られる。本ハードウェア構成下の
場合、映像生成装置の構成のみが実施例1と異なり、他
の部分は同じであるので映像生成装置の構成についての
み説明する。
計算機と複数のクライアント用計算機で本発明の映像生
成装置を実現したが、複数のサーバ用計算機と、複数の
クライアント用計算機のハードウェア構成下でも、本発
明の映像生成装置を実現できる。ここでは、これらのサ
ーバ用計算機のうち主な役割を果たすものをサーバ、従
の役割を果たすものを代理サーバと呼ことにする。サー
バ上のデータは、代理サーバによりデータ変換を受けた
後でクライアントに送られる。本ハードウェア構成下の
場合、映像生成装置の構成のみが実施例1と異なり、他
の部分は同じであるので映像生成装置の構成についての
み説明する。
【0064】A.映像生成装置の構成 (1)ハードウェア構成 本実施例の映像生成装置のハードウェア構成例を図12
に示す。本実施例の映像生成装置は、ネットワーク12
20で接続された、サーバ用計算機1200、代理サー
バ用計算機1210、および、クライアント用計算機1
230で実現される。
に示す。本実施例の映像生成装置は、ネットワーク12
20で接続された、サーバ用計算機1200、代理サー
バ用計算機1210、および、クライアント用計算機1
230で実現される。
【0065】サーバ用計算機1200は、中央演算装置
(CPU)1203と、主記憶装置1204と、外部記憶装
置1205と、バス1206を備える。代理サーバ用計
算機1210は、中央演算装置(CPU)1213と、主記
憶装置1214と、バス1216を備える。クライアン
ト用計算機1230は、入力装置1231と、出力装置
1232と、中央演算装置(CPU)1233と、主記憶装
置1234と、バス1236を備える。これらの装置の
働きは実施例1と同じである。
(CPU)1203と、主記憶装置1204と、外部記憶装
置1205と、バス1206を備える。代理サーバ用計
算機1210は、中央演算装置(CPU)1213と、主記
憶装置1214と、バス1216を備える。クライアン
ト用計算機1230は、入力装置1231と、出力装置
1232と、中央演算装置(CPU)1233と、主記憶装
置1234と、バス1236を備える。これらの装置の
働きは実施例1と同じである。
【0066】(2)機能構成 本実施例の映像生成装置の機能構成も実施例1と同様に
図1で表すことができる。ただし、実施例1とは各手段
を実現する装置が異なる。記憶容量算出手段106と、
属性詳細度決定手段109と、転送手段111は、中央
演算装置(CPU)1213で実現される。記憶容量参照テ
ーブル107と属性詳細度カレント値110は、主記憶
装置1214に記憶される。シーンデータベース105
は、外部記憶装置1205に記憶される。入力手段10
1は入力装置1231で実現される。出力手段103
は、出力装置1232で実現される。入力処理手段10
2と映像生成手段104と残容量検出手段108は中央
演算装置(CPU)1233で実現される。描画用シーンデ
ータベース112は、主記憶装置1234に記憶され
る。
図1で表すことができる。ただし、実施例1とは各手段
を実現する装置が異なる。記憶容量算出手段106と、
属性詳細度決定手段109と、転送手段111は、中央
演算装置(CPU)1213で実現される。記憶容量参照テ
ーブル107と属性詳細度カレント値110は、主記憶
装置1214に記憶される。シーンデータベース105
は、外部記憶装置1205に記憶される。入力手段10
1は入力装置1231で実現される。出力手段103
は、出力装置1232で実現される。入力処理手段10
2と映像生成手段104と残容量検出手段108は中央
演算装置(CPU)1233で実現される。描画用シーンデ
ータベース112は、主記憶装置1234に記憶され
る。
【0067】<実施例4>実施例4では、図13に示す
ように、本発明をインターネットに適用した。
ように、本発明をインターネットに適用した。
【0068】これから普及が見込まれるインターネット
TVやインターネット端末のように、3次元CG映像を
積極的に活用したいという要求は日々増大していくこと
が予想されるが、その一方で、これらの機器は、ハード
ウエア資源(特に、メモリ容量)が十分でなく、詳細度
の高い3次元映像が再現できないという問題もある。
TVやインターネット端末のように、3次元CG映像を
積極的に活用したいという要求は日々増大していくこと
が予想されるが、その一方で、これらの機器は、ハード
ウエア資源(特に、メモリ容量)が十分でなく、詳細度
の高い3次元映像が再現できないという問題もある。
【0069】そこで、本実施例では、クライアント側の
メモリの残量に応じて、クライアントにダウンロードす
べき3次元モデルのデータの詳細度を決定する。
メモリの残量に応じて、クライアントにダウンロードす
べき3次元モデルのデータの詳細度を決定する。
【0070】具体的には、同図に示すように、サーバが
保有する、オリジナルの描画データをプロキシサーバが
受け、その際、クライアントから送られたメモリの残量
を判断し、メモリ残量に応じた詳細度を決定し、その詳
細度の3次元モデルのデータをクライアントに送出す
る。
保有する、オリジナルの描画データをプロキシサーバが
受け、その際、クライアントから送られたメモリの残量
を判断し、メモリ残量に応じた詳細度を決定し、その詳
細度の3次元モデルのデータをクライアントに送出す
る。
【0071】なお、特に図示しないが、プロキシサーバ
には、詳細度決定手段と転送手段が設けられ、クライア
ントには、検出手段が設けられている。検出手段は、描
画用のデータを格納するための領域が、クライアントの
主記憶装置内にどれくらい残っているかを検出する。詳
細度決定手段は、検出手段が検出した残容量に応じて、
表示すべき3次元モデルの詳細度を決定する。転送手段
は、サーバから受け取ったオリジナルの描画データを、
決定した詳細度の3次元モデルのデータに変換し、これ
をクライアントの主記憶装置に格納する。クライアント
では、主記憶装置に格納されたデータを用いて3次元モ
デルをディスプレイに表示する。
には、詳細度決定手段と転送手段が設けられ、クライア
ントには、検出手段が設けられている。検出手段は、描
画用のデータを格納するための領域が、クライアントの
主記憶装置内にどれくらい残っているかを検出する。詳
細度決定手段は、検出手段が検出した残容量に応じて、
表示すべき3次元モデルの詳細度を決定する。転送手段
は、サーバから受け取ったオリジナルの描画データを、
決定した詳細度の3次元モデルのデータに変換し、これ
をクライアントの主記憶装置に格納する。クライアント
では、主記憶装置に格納されたデータを用いて3次元モ
デルをディスプレイに表示する。
【0072】
【発明の効果】本発明によれば、記憶領域の空き容量が
不足し、詳細度の高い3次元モデルのデータを格納でき
ない場合には、詳細度を落として格納すべきデータ量を
減少させることができるため、映像生成に関して十分な
記憶容量が確保できないような場合であっても、それに
応じた映像生成処理を進めることが可能となる。
不足し、詳細度の高い3次元モデルのデータを格納でき
ない場合には、詳細度を落として格納すべきデータ量を
減少させることができるため、映像生成に関して十分な
記憶容量が確保できないような場合であっても、それに
応じた映像生成処理を進めることが可能となる。
【図1】 本発明の映像生成装置の機能ブロック図であ
る。
る。
【図2】 実施例1の映像生成装置のハードウェア構成
図である。
図である。
【図3】 映像生成装置で表示するシーンを示す図であ
る。
る。
【図4】 シーンデータベースのデータ構造を示す図で
ある。
ある。
【図5】 コップオブジェクトが保持する属性を示す図
である。
である。
【図6】 詳細度の異なる形状を示す図である。
【図7】 記憶容量参照テーブルを説明する図である。
【図8】 映像生成装置全体の処理の流れを示すフロチ
ャートである。
ャートである。
【図9】 属性詳細度の決定処理の処理の流れを示すフ
ロチャートである。
ロチャートである。
【図10】 描画用シーンデータベースに保存されるデ
ータを示す図である。
ータを示す図である。
【図11】 実施例2の映像生成装置のハードウェア構
成図である。
成図である。
【図12】 実施例3の映像生成装置のハードウェア構
成図である。
成図である。
【図13】 実施例4の映像生成装置の説明図である。
101:入力手段 102:入力処理手段 103:出力手段 104:映像生成手段 105:シーンデータベース 106:記憶容量算出手段 107:記憶容量参照テーブル 108:残容量検出手段 109:属性詳細度決定手段 110:属性詳細度カレント値 111:転送手段 112:描画用シーンデータベース
Claims (7)
- 【請求項1】物体の3次元モデルを複数の詳細度で表示
可能な映像生成装置であって、 描画用シーンデータベースと、 前記描画用シーンデータベースの空き容量を検出する検
出手段と、 検出した空き容量に応じて、表示すべき3次元モデルの
詳細度を決定する詳細度決定手段と、 決定した詳細度の3次元モデルのデータを前記描画用シ
ーンデータベースに格納する転送手段と、 前記描画用シーンデータベースに格納された前記データ
を用いて、決定した詳細度の3次元モデルを表示する表
示手段と、を備えたことを特徴とする映像生成装置。 - 【請求項2】請求項1において、 詳細度が相互に異なる3次元モデルの各データを格納し
たシーンデータベースをさらに備え、 前記転送手段は、前記詳細度決定手段が決定した詳細度
の3次元モデルのデータを前記シーンデータベースから
読み出し、それを前記描画用シーンデータベースに格納
することを特徴とする映像生成装置。 - 【請求項3】請求項1において、 前記詳細度決定手段が決定した詳細度の3次元モデルの
データを生成する生成手段をさらに備え、 前記転送手段は、前記生成手段が生成した3次元モデル
のデータを前記描画用シーンデータベースに格納するこ
とを特徴とする映像生成装置。 - 【請求項4】請求項1、2または3において、 前記詳細度は、物体の3次元モデルの属性の詳細度であ
り、 前記属性は、ポリゴンで表現される形状、または、テク
スチャマッピングの際に用いるテクスチャ画像の解像度
であることを特徴とする映像生成装置。 - 【請求項5】請求項2、3または4において、 ネットワークで相互に接続された、サーバ用計算機と複
数のクライアント用計算機をさらに備え、 前記サーバ用計算機には、前記シーンデータベースおよ
び前記生成手段の一方と、前記詳細度決定手段と、前記
転送手段が設けられ、 前記クライアント用計算機には、前記描画用シーンデー
タベースと、前記検出手段と、前記表示手段が設けられ
ていることを特徴とする映像生成装置。 - 【請求項6】請求項2、3または4において、 ネットワークで相互に接続した、サーバ用計算機、複数
の代理サーバ用計算機、および、複数のクライアント用
計算機をさらに備え、 前記サーバ用計算機には、前記シーンデータベースおよ
び前記生成手段の一方が設けられ、 前記代理サーバ用計算機には、前記詳細度決定手段と、
前記転送手段が設けられ、 前記クライアント用計算機には、前記描画用シーンデー
タベースと、前記検出手段と、前記表示手段と、が設け
られていることを特徴とする映像生成装置。 - 【請求項7】物体の3次元モデルを複数の詳細度で表示
可能な映像生成装置において、 描画用のデータを格納するための領域が主記憶装置内に
どれくらい残っているかを検出する検出手段と、 前記検出手段が検出した残容量に応じて、表示すべき3
次元モデルの詳細度を決定する詳細度決定手段と、 決定した詳細度の3次元モデルのデータを前記主記憶装
置に格納する転送手段と、 前記主記憶装置に転送された前記データを用いて3次元
モデルを表示する表示手段と、 を備えたことを特徴
とする映像生成装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP400097A JPH10198823A (ja) | 1997-01-13 | 1997-01-13 | 映像生成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP400097A JPH10198823A (ja) | 1997-01-13 | 1997-01-13 | 映像生成装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10198823A true JPH10198823A (ja) | 1998-07-31 |
Family
ID=11572742
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP400097A Pending JPH10198823A (ja) | 1997-01-13 | 1997-01-13 | 映像生成装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH10198823A (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001056871A (ja) * | 1999-06-18 | 2001-02-27 | Sven Technologies Inc | 多解像度による幾何学的配置 |
JP2002260004A (ja) * | 2001-03-06 | 2002-09-13 | Sharp Corp | アニメーション再生端末、アニメーションの再生方法、および、そのプログラム |
US7225114B2 (en) | 2001-05-14 | 2007-05-29 | Netdimension Corporation | Information delivering system and information delivering method |
JP2010157228A (ja) * | 2009-12-24 | 2010-07-15 | Sven Technologies Inc | 多解像度による幾何学的配置 |
USRE42406E1 (en) | 1998-06-18 | 2011-05-31 | Sugarloaf Acquisitions, Llc | Multi-resolution geometry |
JP6433559B1 (ja) * | 2017-09-19 | 2018-12-05 | キヤノン株式会社 | 提供装置および提供方法、プログラム |
JP2019057918A (ja) * | 2018-11-02 | 2019-04-11 | キヤノン株式会社 | 生成装置および生成方法、プログラム |
-
1997
- 1997-01-13 JP JP400097A patent/JPH10198823A/ja active Pending
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
USRE42406E1 (en) | 1998-06-18 | 2011-05-31 | Sugarloaf Acquisitions, Llc | Multi-resolution geometry |
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US7739086B2 (en) | 2001-05-14 | 2010-06-15 | Netdimension Corporation | Information delivering method |
JP2010157228A (ja) * | 2009-12-24 | 2010-07-15 | Sven Technologies Inc | 多解像度による幾何学的配置 |
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US10757388B2 (en) | 2017-09-19 | 2020-08-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Providing apparatus, providing method and computer readable storage medium for performing processing relating to a virtual viewpoint image |
US11196973B2 (en) | 2017-09-19 | 2021-12-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Providing apparatus, providing method and computer readable storage medium for performing processing relating to a virtual viewpoint image |
US11750786B2 (en) | 2017-09-19 | 2023-09-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Providing apparatus, providing method and computer readable storage medium for performing processing relating to a virtual viewpoint image |
JP2019057918A (ja) * | 2018-11-02 | 2019-04-11 | キヤノン株式会社 | 生成装置および生成方法、プログラム |
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