JPH11120379A - コンピュータ画像データ作成・表示方法 - Google Patents
コンピュータ画像データ作成・表示方法Info
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- JPH11120379A JPH11120379A JP9296451A JP29645197A JPH11120379A JP H11120379 A JPH11120379 A JP H11120379A JP 9296451 A JP9296451 A JP 9296451A JP 29645197 A JP29645197 A JP 29645197A JP H11120379 A JPH11120379 A JP H11120379A
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- JP
- Japan
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- data
- frame
- frames
- frame data
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 フレーム毎に作成された画像データを連続的
に表示して動画表示を行うコンピュータ画像のデータ作
成において、アニメーションなどの画像の質を落とさず
にデータ量を削減する方法。 【解決手段】 ２つの特定フレーム間に表示されるフレ
ームのデータが前記２つの特定フレームデータから補間
近似により作成された近似データが元のフレームデータ
との差が一定の値以下の場合に、前記２つの特定フレー
ム間のデータを前記２つの特定フレームデータをキーフ
レームデータとして代表して記録する。
に表示して動画表示を行うコンピュータ画像のデータ作
成において、アニメーションなどの画像の質を落とさず
にデータ量を削減する方法。 【解決手段】 ２つの特定フレーム間に表示されるフレ
ームのデータが前記２つの特定フレームデータから補間
近似により作成された近似データが元のフレームデータ
との差が一定の値以下の場合に、前記２つの特定フレー
ム間のデータを前記２つの特定フレームデータをキーフ
レームデータとして代表して記録する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、フレーム毎に作成
された画像データを連続的に表示して動画表示を行うコ
ンピュータ画像表示装置に用いる画像データの削減方法
に関する。詳しくは、コンピュータアニメーションにつ
いて元のアニメーションの質を落とさずにデータを削減
する方法に関する。
された画像データを連続的に表示して動画表示を行うコ
ンピュータ画像表示装置に用いる画像データの削減方法
に関する。詳しくは、コンピュータアニメーションにつ
いて元のアニメーションの質を落とさずにデータを削減
する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータで画像データ、特にアニメ
ーションを表示する場合、キャラクタの動きを滑らかに
表現するためには、フレーム数を増やす必要がある。従
来技術においては、キャラクタの滑らかな動きを再生す
るために、多数のフレームを使ってキャラクタの各点に
おける位置情報や関節情報をアニメーションデータとし
て作成している。
ーションを表示する場合、キャラクタの動きを滑らかに
表現するためには、フレーム数を増やす必要がある。従
来技術においては、キャラクタの滑らかな動きを再生す
るために、多数のフレームを使ってキャラクタの各点に
おける位置情報や関節情報をアニメーションデータとし
て作成している。
【０００３】通常、ゲーム機などにおけるアニメーショ
ンでは１秒間に３０フレームが表示されるが、そのフレ
ームに対応したデータをすべて用意しておき、実行時に
表示を行っている。このために、変化率の小さなアニメ
ーションデータもあらかじめ用意しておかなければなら
ず、冗長なデータもそうでないデータも同じようにアニ
メーションデータとして準備しておく必要があった。
ンでは１秒間に３０フレームが表示されるが、そのフレ
ームに対応したデータをすべて用意しておき、実行時に
表示を行っている。このために、変化率の小さなアニメ
ーションデータもあらかじめ用意しておかなければなら
ず、冗長なデータもそうでないデータも同じようにアニ
メーションデータとして準備しておく必要があった。
【０００４】例えば、従来のアニメーション表示では各
フレームごとにデータ（x,y,z）を作成し、実機に表示
していた。この場合に簡単な直線的な動きのキャラクタ
動作も、各フレームごとに３成分データを必要とするた
めに、冗長なデータ列となっている。
フレームごとにデータ（x,y,z）を作成し、実機に表示
していた。この場合に簡単な直線的な動きのキャラクタ
動作も、各フレームごとに３成分データを必要とするた
めに、冗長なデータ列となっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来技術で説明したよ
うに、質の高いアニメーションを表示するためには単位
時間あたり一定数以上のフレームが必要となる。しか
し、そのためには多くの表示データが必要となり、コン
ピュータのメモリを圧迫する原因となっている。とくに
３次元アニメーションデータの場合には、滑らかな動き
を再生しようとするとそのデータ量が膨大になり、他の
目的にメモリを活用しようとしてもできないという問題
が発生することがある。
うに、質の高いアニメーションを表示するためには単位
時間あたり一定数以上のフレームが必要となる。しか
し、そのためには多くの表示データが必要となり、コン
ピュータのメモリを圧迫する原因となっている。とくに
３次元アニメーションデータの場合には、滑らかな動き
を再生しようとするとそのデータ量が膨大になり、他の
目的にメモリを活用しようとしてもできないという問題
が発生することがある。
【０００６】本発明の目的はこのような条件下でもアニ
メーションなどの画像の質を落とさずにデータ量を削減
する方法を開発することである。
メーションなどの画像の質を落とさずにデータ量を削減
する方法を開発することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するために、フレーム毎に作成された画像データを連続
的に表示して動画表示を行うコンピュータ画像のデータ
作成において、２つの特定フレーム間に表示されるフレ
ームのデータが前記２つの特定フレームデータから補間
近似により作成された近似データが元のフレームデータ
との差が一定の値以下の場合に、前記２つの特定フレー
ム間のデータを前記２つの特定フレームデータをキーフ
レームデータとして代表して記録する。
するために、フレーム毎に作成された画像データを連続
的に表示して動画表示を行うコンピュータ画像のデータ
作成において、２つの特定フレーム間に表示されるフレ
ームのデータが前記２つの特定フレームデータから補間
近似により作成された近似データが元のフレームデータ
との差が一定の値以下の場合に、前記２つの特定フレー
ム間のデータを前記２つの特定フレームデータをキーフ
レームデータとして代表して記録する。
【０００８】そして、このようにして作成されたデータ
を用いて、キーフレーム間のフレームデータを近似によ
り補間して作成した補間フレームデータを前記キーフレ
ームのデータの間で順次表示して動画表示を行う。
を用いて、キーフレーム間のフレームデータを近似によ
り補間して作成した補間フレームデータを前記キーフレ
ームのデータの間で順次表示して動画表示を行う。
【０００９】本発明をアニメーションを例にしてさらに
具体的に説明する。アニメーションの表示の対象となる
キャラクタに対して、キーフレーム間のキャラクタの動
きをもとに、各キーフレームにおけるキャラクタの対応
点を直線近似（１次元近似）あるいは曲線近似（多次元
近似）することによって、途中のフレームを作成してコ
ンピュータ画像として表示する。
具体的に説明する。アニメーションの表示の対象となる
キャラクタに対して、キーフレーム間のキャラクタの動
きをもとに、各キーフレームにおけるキャラクタの対応
点を直線近似（１次元近似）あるいは曲線近似（多次元
近似）することによって、途中のフレームを作成してコ
ンピュータ画像として表示する。
【００１０】従来のアニメーション表示では各フレーム
ごとに３次元のデータ（x,y,z）を作成し、画面表示し
ていた。本発明では、冗長なフレームのデータ（三次元
アニメーションの場合は３成分データ）をそれぞれ独立
してキーフレームで補間することで、冗長的フレームを
間引き、全体のデータ量を減らす。
ごとに３次元のデータ（x,y,z）を作成し、画面表示し
ていた。本発明では、冗長なフレームのデータ（三次元
アニメーションの場合は３成分データ）をそれぞれ独立
してキーフレームで補間することで、冗長的フレームを
間引き、全体のデータ量を減らす。
【００１１】たとえば、図１に示すようにキャラクタＡ
Ｂがフレームｆ1〜ｆ5で表される動作をしているとする
と、途中のフレームｆ2とｆ4はｆ1、ｆ3、ｆ5によって
補間できる。このとき、ｆ1、ｆ3、ｆ5がキーフレーム
であり、ｆ2とｆ4は補間によって作成されるフレームす
なわち中間フレームである。
Ｂがフレームｆ1〜ｆ5で表される動作をしているとする
と、途中のフレームｆ2とｆ4はｆ1、ｆ3、ｆ5によって
補間できる。このとき、ｆ1、ｆ3、ｆ5がキーフレーム
であり、ｆ2とｆ4は補間によって作成されるフレームす
なわち中間フレームである。
【００１２】キーフレームと削減するフレーム（中間フ
レーム）との関係は許容誤差によってコントロールす
る。すなわち、キーフレームから中間フレームを決定す
るには、近似式によって決定される中間フレームのデー
タ点が誤差のしきい値内に収まるように区間を分割を行
い、近似式によって算出される中間フレームの精度
（質）を一定に保つようにする。以上の方法により、中
間フレームｆ2とｆ4は元のデータから間引くことがで
き、しかも質を一定に保つことができる。
レーム）との関係は許容誤差によってコントロールす
る。すなわち、キーフレームから中間フレームを決定す
るには、近似式によって決定される中間フレームのデー
タ点が誤差のしきい値内に収まるように区間を分割を行
い、近似式によって算出される中間フレームの精度
（質）を一定に保つようにする。以上の方法により、中
間フレームｆ2とｆ4は元のデータから間引くことがで
き、しかも質を一定に保つことができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図で説明す
る。まず最小二乗法を用いた直線近似の場合について説
明する。３次元データの各成分は独立しているから、問
題を簡単化するために１成分のみに着目して近似する。
すなわち、与えられたデータを次のようなｎ個の２次元
ベクトルとして表す。 ｖi＝（ｆi，ｒi） （i=1,2,……,n） ここではｆiはｉ番目のフレーム番号であり、ｒiはｆi
に対応した位置座標である。上記のデータ列を直線近似
するために、 ｒi＝ａｆi＋ｂ とおく。表記を簡潔にするためにさらに行列を用いて数
１のように置き換える。
る。まず最小二乗法を用いた直線近似の場合について説
明する。３次元データの各成分は独立しているから、問
題を簡単化するために１成分のみに着目して近似する。
すなわち、与えられたデータを次のようなｎ個の２次元
ベクトルとして表す。 ｖi＝（ｆi，ｒi） （i=1,2,……,n） ここではｆiはｉ番目のフレーム番号であり、ｒiはｆi
に対応した位置座標である。上記のデータ列を直線近似
するために、 ｒi＝ａｆi＋ｂ とおく。表記を簡潔にするためにさらに行列を用いて数
１のように置き換える。
【００１４】
【数１】
【００１５】このとき標本点を近似するために最小二乗
法を用いた直線近似（線形近似）を行う。直線近似を行
う場合、最小二乗法のアルゴリズムは疑似逆行列を用い
た線型方程式の解法と同値になる。そこでまず、疑似逆
行列Ａ+を以下のように定義する。 Ａ+＝（ＡTＡ）-1ＡT
法を用いた直線近似（線形近似）を行う。直線近似を行
う場合、最小二乗法のアルゴリズムは疑似逆行列を用い
た線型方程式の解法と同値になる。そこでまず、疑似逆
行列Ａ+を以下のように定義する。 Ａ+＝（ＡTＡ）-1ＡT
【００１６】この問題では疑似逆行列は２×２の正方行
列となるので簡単に書き下すことができ、数２のように
表せる。
列となるので簡単に書き下すことができ、数２のように
表せる。
【００１７】
【数２】
【００１８】数２を用いると、近似的な係数ベクトルｋ
´は、以下の数３のように求められる。このｋ´が最小
二乗の意味で最適な係数ということになる。
´は、以下の数３のように求められる。このｋ´が最小
二乗の意味で最適な係数ということになる。
【００１９】
【数３】
【００２０】以上は数学的な考え方であるが、３成分デ
ータをプログラム的に削減する場合には探索アルゴリズ
ムとして以下の２点を考慮する必要がある。 １．与えられたしきい値以下の誤差で近似可能な区間を
選択し、一つの直線でなるべく長い区間を近似する。 ２．キーフレームと３成分を対応させて扱う必要がある
ので、３成分をすべて加味して誤差評価をする。
ータをプログラム的に削減する場合には探索アルゴリズ
ムとして以下の２点を考慮する必要がある。 １．与えられたしきい値以下の誤差で近似可能な区間を
選択し、一つの直線でなるべく長い区間を近似する。 ２．キーフレームと３成分を対応させて扱う必要がある
ので、３成分をすべて加味して誤差評価をする。
【００２１】さらに区間選択は再帰的なアルゴリズムに
よって行う。それにはまず、全体の点列の最初と最後の
点を端点とし、両端点に収まる範囲を区間として設定
し、許容誤差以内での直線近似で可能な限り両区間を伸
ばしていく。
よって行う。それにはまず、全体の点列の最初と最後の
点を端点とし、両端点に収まる範囲を区間として設定
し、許容誤差以内での直線近似で可能な限り両区間を伸
ばしていく。
【００２２】たとえば、図２のように二つの区間では十
分に近似できない場合には、その区間に対しては同様の
区間選択アルゴリズムを適用して区間の細分化を行う。
分に近似できない場合には、その区間に対しては同様の
区間選択アルゴリズムを適用して区間の細分化を行う。
【００２３】また二つの区間だけで近似できる場合に
は、左の区間を優先する。図３のように区間が重なるよ
うな場合には、右の区間の左端点を、左区間の右端点と
一致するように移動する。なお図２、図３における黒点
は連続して表示されるフレーム上の対応する点である。
は、左の区間を優先する。図３のように区間が重なるよ
うな場合には、右の区間の左端点を、左区間の右端点と
一致するように移動する。なお図２、図３における黒点
は連続して表示されるフレーム上の対応する点である。
【００２４】図４は上記のアルゴリズムをフローチャー
トにまとめたものである。ただし、図４では、上記のア
ルゴリズムと若干異なり、簡単にするために開始の点ｓ
から順に近似的直線係数ベクトルｋ´を求めている。
トにまとめたものである。ただし、図４では、上記のア
ルゴリズムと若干異なり、簡単にするために開始の点ｓ
から順に近似的直線係数ベクトルｋ´を求めている。
【００２５】すなわち、図５の例に示すように最初はｓ
＝０、ｅ＝７から始め、点集合 Ｐ＝（ｐs，ｐ2，……，ｐe） に対して係数ベクトルｋ´を求め、求められた近似直線
ｌ1が誤差ε以内に収まっていないときにはｅ＝６とし
て新たな近似直線ｌ1’を求める。その誤差がε以内か
どうかを判断し、誤差以内に収まる範囲を探索する。
＝０、ｅ＝７から始め、点集合 Ｐ＝（ｐs，ｐ2，……，ｐe） に対して係数ベクトルｋ´を求め、求められた近似直線
ｌ1が誤差ε以内に収まっていないときにはｅ＝６とし
て新たな近似直線ｌ1’を求める。その誤差がε以内か
どうかを判断し、誤差以内に収まる範囲を探索する。
【００２６】最終的に誤差の範囲内に収まる区間を区間
１（図の例ではｓ＝０、ｅ＝４の範囲）とする。次に開
始の端点ｓ＝４、ｅ＝７として同様な操作を行い、直線
ｌ2を求める。以上の操作をｅ＝７（図４のフローチャ
ートではｅ＝ｎ）になるまで繰り返す。図５の例ではｓ
＝４、ｅ＝６が区間２、ｓ＝６、ｅ＝７が区間３を形成
しているが、キーフレームを重視するなら、両端から近
似直線を求めていたったほうがよい場合がある。しか
し、通常は大差ない。区間の探索には２分法と呼ばれる
方法を用いることもできる。
１（図の例ではｓ＝０、ｅ＝４の範囲）とする。次に開
始の端点ｓ＝４、ｅ＝７として同様な操作を行い、直線
ｌ2を求める。以上の操作をｅ＝７（図４のフローチャ
ートではｅ＝ｎ）になるまで繰り返す。図５の例ではｓ
＝４、ｅ＝６が区間２、ｓ＝６、ｅ＝７が区間３を形成
しているが、キーフレームを重視するなら、両端から近
似直線を求めていたったほうがよい場合がある。しか
し、通常は大差ない。区間の探索には２分法と呼ばれる
方法を用いることもできる。
【００２７】誤差評価について説明する。ある区間が近
似（この場合は直線近似）できるかどうかを判断するに
は、まず最小二乗の意味で最適な係数を求める。すなわ
ち、この時点で近似直線が得られるわけである。次に近
似直線を用いて各キーフレームでの成分がどのような値
になるのかを推定する。推定値と真のデータ点の値の誤
差（差の絶対値）が真値のｃパーセント以下ならば、そ
の点は十分に近似されているとする（ｃは図４の誤差ε
に相当）。逆にｃパーセント以上の誤差となった場合に
は、その区間は近似（直線近似）するには誤差が大きす
ぎるために、小区間に分割しなければなならないことを
意味している。
似（この場合は直線近似）できるかどうかを判断するに
は、まず最小二乗の意味で最適な係数を求める。すなわ
ち、この時点で近似直線が得られるわけである。次に近
似直線を用いて各キーフレームでの成分がどのような値
になるのかを推定する。推定値と真のデータ点の値の誤
差（差の絶対値）が真値のｃパーセント以下ならば、そ
の点は十分に近似されているとする（ｃは図４の誤差ε
に相当）。逆にｃパーセント以上の誤差となった場合に
は、その区間は近似（直線近似）するには誤差が大きす
ぎるために、小区間に分割しなければなならないことを
意味している。
【００２８】以上の判定をｘ成分、ｙ成分、ｚ成分すべ
てに対して行い、どの成分も許容できるようであれば、
次のデータ点の評価に進む。最終的にすべてのデータ点
で許容範囲に収まっている場合、その区間で近似（直線
近似）が行えると結論づけられる。それが図４の“Ｅ≦
th”の判定であり、そのときの真のデータ点ｓ〜ｅが近
似（直線近似）される区間となる。
てに対して行い、どの成分も許容できるようであれば、
次のデータ点の評価に進む。最終的にすべてのデータ点
で許容範囲に収まっている場合、その区間で近似（直線
近似）が行えると結論づけられる。それが図４の“Ｅ≦
th”の判定であり、そのときの真のデータ点ｓ〜ｅが近
似（直線近似）される区間となる。
【００２９】歩くような速度、あるいは高速の動きでも
直線的な場合には、直線近似で十分である。しかし、曲
線的に変化する場合には、直線近似では区間分割が多く
なり、必ずしも有利でない。このようなときには、曲線
式近似が有利になる。とくにゲームにおけるアニメーシ
ョンの振り付けを作成するときにはスプライン補間を用
いると便利なことが多い。近似式の作り方も以下で示す
ように基本的に直線近似と同じ方法で行うことができ
る。
直線的な場合には、直線近似で十分である。しかし、曲
線的に変化する場合には、直線近似では区間分割が多く
なり、必ずしも有利でない。このようなときには、曲線
式近似が有利になる。とくにゲームにおけるアニメーシ
ョンの振り付けを作成するときにはスプライン補間を用
いると便利なことが多い。近似式の作り方も以下で示す
ように基本的に直線近似と同じ方法で行うことができ
る。
【００３０】まず直線近似の場合と同様に、簡単化する
ために一成分のみに着目し、与えられたデータを次のよ
うなｎ個の２次元ベクトルと表す。 ｖi＝（ｆi，ｒi） （i=1,2,……,n） ここでは上記のデータ列を３次式 ｒi＝ａｆi 3＋ｂｆi 2＋ｃｆi＋ｄ で近似する。表記を簡潔にするためにさらに行列を用い
て数４のように置き換える。
ために一成分のみに着目し、与えられたデータを次のよ
うなｎ個の２次元ベクトルと表す。 ｖi＝（ｆi，ｒi） （i=1,2,……,n） ここでは上記のデータ列を３次式 ｒi＝ａｆi 3＋ｂｆi 2＋ｃｆi＋ｄ で近似する。表記を簡潔にするためにさらに行列を用い
て数４のように置き換える。
【００３１】
【数４】
【００３２】したがって、直線近似の場合と同様に、近
似的な係数ベクトルｋ´は数５と求められる。このｋ´
を用いて最小のデータ点で許容誤差を満足するアニメー
ションデータを作成することになる。
似的な係数ベクトルｋ´は数５と求められる。このｋ´
を用いて最小のデータ点で許容誤差を満足するアニメー
ションデータを作成することになる。
【００３３】
【数５】
【００３４】実際に実行時に補間処理で求めた係数ベク
トルｋ´を用いてフレーム番号ｆiに対応したｒiを ｒ＝Ａｋ´ の計算式で求めることによって、キーフレームｆ1から
キーフレームｆnまでの間を補間できる。すなわち、こ
の間のフレームは近似式で求めることができ、実際のデ
ータから削減できる。この方法は直線近似あるいは曲線
近似にかかわらず、いったん係数ベクトルを求めておけ
ば、同様な方法で補間できることも本発明の特徴であ
る。
トルｋ´を用いてフレーム番号ｆiに対応したｒiを ｒ＝Ａｋ´ の計算式で求めることによって、キーフレームｆ1から
キーフレームｆnまでの間を補間できる。すなわち、こ
の間のフレームは近似式で求めることができ、実際のデ
ータから削減できる。この方法は直線近似あるいは曲線
近似にかかわらず、いったん係数ベクトルを求めておけ
ば、同様な方法で補間できることも本発明の特徴であ
る。
【００３５】
【実施例】ある物体（キャラクタ）にアニメーションを
させる場合、本来ならばすべてのフレームに対してその
キャラクタの形状を定義しておかなければならない。し
かし、それではデータ量が膨大になってしまう。そこで
本発明では、ある特定なフレームに対してのみ形状を定
義し、他のフレームは数学的手法によって形状データを
作成して表示しようというものである。この形状を定義
するフレームを本発明ではキーフレームとよんでいる。
させる場合、本来ならばすべてのフレームに対してその
キャラクタの形状を定義しておかなければならない。し
かし、それではデータ量が膨大になってしまう。そこで
本発明では、ある特定なフレームに対してのみ形状を定
義し、他のフレームは数学的手法によって形状データを
作成して表示しようというものである。この形状を定義
するフレームを本発明ではキーフレームとよんでいる。
【００３６】たとえば、ゲームにおける通常のアニメー
ションにおいては１秒間に３０フレームを表示するが、
それを１、１０、２０、３０フレームのみのをキーフレ
ームとして形状を定義しておき、その間のフレームはキ
ーフレームから数学的に算出するというものである。図
６の例では人が歩く動作をＡ、Ｂ、Ｃの３フレームのみ
をキーフレームとして形状データを用意しておき、その
間のフレームは本発明の実施の形態で述べたような直線
近似あるいはスプライン近似で算出される。この近似式
によって算出されるフレームを本発明では中間フレーム
とよんでいる。
ションにおいては１秒間に３０フレームを表示するが、
それを１、１０、２０、３０フレームのみのをキーフレ
ームとして形状を定義しておき、その間のフレームはキ
ーフレームから数学的に算出するというものである。図
６の例では人が歩く動作をＡ、Ｂ、Ｃの３フレームのみ
をキーフレームとして形状データを用意しておき、その
間のフレームは本発明の実施の形態で述べたような直線
近似あるいはスプライン近似で算出される。この近似式
によって算出されるフレームを本発明では中間フレーム
とよんでいる。
【００３７】図６の例の場合には、“Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｂ→
Ａ→Ｂ→Ｃ→……”というフレームの繰り返しになるか
ら、その間の中間フレームは直線近似式または曲線近似
式によって算出されることになる。
Ａ→Ｂ→Ｃ→……”というフレームの繰り返しになるか
ら、その間の中間フレームは直線近似式または曲線近似
式によって算出されることになる。
【００３８】本発明の手法を用いて野球のバッターの腰
の動きを表すパスデータを、実際のデータと直線近似式
で求めたデータとを比較解析したデータがあるので、実
施例として紹介しておく。元の形状データ数（フレーム
数）は４５のものを許容誤差0.01（=1%）で削減する
と、１８個まで削減できる。このときのｘ、ｙ、ｚ成分
に対応した元のデータと補間データとの動きの比較をグ
ラフで表したものが図７、図８、図９である。ｘ、ｙは
地面に平行な座標値、ｚは地面に垂直方向＜高さ方向＞
の座標値である。図８に示すように動作の開始のところ
のｙ成分だけが真のデータとの若干のズレがあるもの
の、全体的に一致している。このことは、４５フレーム
を１８フレーム（１８個のキーフレーム）にしても十分
に元の形状を再現できることを表している。
の動きを表すパスデータを、実際のデータと直線近似式
で求めたデータとを比較解析したデータがあるので、実
施例として紹介しておく。元の形状データ数（フレーム
数）は４５のものを許容誤差0.01（=1%）で削減する
と、１８個まで削減できる。このときのｘ、ｙ、ｚ成分
に対応した元のデータと補間データとの動きの比較をグ
ラフで表したものが図７、図８、図９である。ｘ、ｙは
地面に平行な座標値、ｚは地面に垂直方向＜高さ方向＞
の座標値である。図８に示すように動作の開始のところ
のｙ成分だけが真のデータとの若干のズレがあるもの
の、全体的に一致している。このことは、４５フレーム
を１８フレーム（１８個のキーフレーム）にしても十分
に元の形状を再現できることを表している。
【００３９】さらに精度を落として許容誤差を0.1（=10
%）にした場合には、１４フレームまで削減できた。こ
のときの真のデータと近似データとを同様に比較表示す
ると、図１０、図１１、図１２のようになる。この場合
のｙ成分における真のデータと近似データのズレが動作
の開始から中程まで広がっているが、全体のズレは小さ
い。すなわち、４５フレームを１４のフレームまで削減
しても十分に近似表現ができることを表している。
%）にした場合には、１４フレームまで削減できた。こ
のときの真のデータと近似データとを同様に比較表示す
ると、図１０、図１１、図１２のようになる。この場合
のｙ成分における真のデータと近似データのズレが動作
の開始から中程まで広がっているが、全体のズレは小さ
い。すなわち、４５フレームを１４のフレームまで削減
しても十分に近似表現ができることを表している。
【００４０】では、何フレームまで削減できるか。その
テスト結果を図１３に示してある。図のグラフは誤差と
フレーム数の関係を示したものであり、横軸が誤差、縦
軸がフレーム数である。この結果からもわかるように、
フレーム数が１４を境に誤差が急激に大きくなってい
る。すなわち実用上、誤差は0.05以下の範囲で調整する
ことが賢明であるといえる。しかし、これはあくまでも
この例の場合であり、アニメーションによってその許容
誤差は異なる。
テスト結果を図１３に示してある。図のグラフは誤差と
フレーム数の関係を示したものであり、横軸が誤差、縦
軸がフレーム数である。この結果からもわかるように、
フレーム数が１４を境に誤差が急激に大きくなってい
る。すなわち実用上、誤差は0.05以下の範囲で調整する
ことが賢明であるといえる。しかし、これはあくまでも
この例の場合であり、アニメーションによってその許容
誤差は異なる。
【００４１】
【発明の効果】これまでのアニメーションにおいては、
実機に表示するデータをすべてフレームごとに定義して
いた。このため、膨大なデータ量を必要とし、アニメー
ションデータがメモリを圧迫していた。この点を解決し
たのが本発明のデータ点削減方法である。すなわち、本
発明を用いることによって中間フレームの形状データを
数学的に算出できるから、冗長的な中間フレームの形状
データをもつ必要がなく、データ量を大幅に減らすこと
ができる。
実機に表示するデータをすべてフレームごとに定義して
いた。このため、膨大なデータ量を必要とし、アニメー
ションデータがメモリを圧迫していた。この点を解決し
たのが本発明のデータ点削減方法である。すなわち、本
発明を用いることによって中間フレームの形状データを
数学的に算出できるから、冗長的な中間フレームの形状
データをもつ必要がなく、データ量を大幅に減らすこと
ができる。
【００４２】しかも許容誤差によってデータ点の削減数
を調整できるために、この誤差の設定の仕方によってア
ニメーションの質を一定に保つことができる。このこと
は、アニメーションの質を落とさずにデータ量の削減度
合いを調整することができることを意味している。例え
ば、本発明の実施例で説明したように、本発明の方法を
用いないときには４５フレーム分の形状データが必要で
あったものを、本発明の方法を用いることによって１４
フレームまでに削減することができる。すなわち、実施
例の場合には約３分の１までデータ量が減らせたことに
なる。とくに、キャラクタの動きの変化率が少ないもの
に対してはさらに多くのデータを削減できる。
を調整できるために、この誤差の設定の仕方によってア
ニメーションの質を一定に保つことができる。このこと
は、アニメーションの質を落とさずにデータ量の削減度
合いを調整することができることを意味している。例え
ば、本発明の実施例で説明したように、本発明の方法を
用いないときには４５フレーム分の形状データが必要で
あったものを、本発明の方法を用いることによって１４
フレームまでに削減することができる。すなわち、実施
例の場合には約３分の１までデータ量が減らせたことに
なる。とくに、キャラクタの動きの変化率が少ないもの
に対してはさらに多くのデータを削減できる。
【図１】本発明の課題を解決するための手段におけるキ
ーフレームと中間フレームの意味を説明するための図で
ある。
ーフレームと中間フレームの意味を説明するための図で
ある。
【図２】本発明の実施の形態における直線近似と区間分
割の意味を説明するための図である。
割の意味を説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態における直線近似と区間分
割の意味を説明するための図である。
割の意味を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態におけるデータ点削減アル
ゴリズムをフローチャートで失明した図である。
ゴリズムをフローチャートで失明した図である。
【図５】本発明の実施の形態における図４のフローチャ
ートを補足説明するための図である。
ートを補足説明するための図である。
【図６】本発明の実施例におけるキーフレームの表示例
である。
である。
【図７】本発明の実施例における元のデータ点と許容誤
差0.01で近似したデータ点との動作比較をグラフで表し
たものである（縦軸はｘ成分、横軸はフレーム番号）。
差0.01で近似したデータ点との動作比較をグラフで表し
たものである（縦軸はｘ成分、横軸はフレーム番号）。
【図８】本発明の実施例における元のデータ点と許容誤
差0.01で近似したデータ点との動作比較をグラフで表し
たものである（縦軸はｙ成分、横軸はフレーム番号）。
差0.01で近似したデータ点との動作比較をグラフで表し
たものである（縦軸はｙ成分、横軸はフレーム番号）。
【図９】本発明の実施例における元のデータ点と許容誤
差0.01で近似したデータ点との動作比較をグラフで表し
たものである（縦軸はｚ成分、横軸はフレーム番号）。
差0.01で近似したデータ点との動作比較をグラフで表し
たものである（縦軸はｚ成分、横軸はフレーム番号）。
【図１０】本発明の実施例における元のデータ点と許容
誤差0.1で近似したデータ点との動作比較をグラフで表
したものである（縦軸はｘ成分、横軸はフレーム番
号）。
誤差0.1で近似したデータ点との動作比較をグラフで表
したものである（縦軸はｘ成分、横軸はフレーム番
号）。
【図１１】本発明の実施例における元のデータ点と許容
誤差0.1で近似したデータ点との動作比較をグラフで表
したものである（縦軸はｙ成分、横軸はフレーム番
号）。
誤差0.1で近似したデータ点との動作比較をグラフで表
したものである（縦軸はｙ成分、横軸はフレーム番
号）。
【図１２】本発明の実施例における元のデータ点と許容
誤差0.1で近似したデータ点との動作比較をグラフで表
したものである（縦軸はｚ成分、横軸はフレーム番
号）。
誤差0.1で近似したデータ点との動作比較をグラフで表
したものである（縦軸はｚ成分、横軸はフレーム番
号）。
【図１３】本発明の実施例における誤差とキーフレーム
数の関係をグラフで表したものである（縦軸はフレーム
数、横軸は誤差）。
数の関係をグラフで表したものである（縦軸はフレーム
数、横軸は誤差）。
Claims (4)
- 【請求項１】フレーム毎に作成された画像データを連続
的に表示して動画表示を行うコンピュータ画像のデータ
作成において、 ２つの特定フレーム間に表示されるフレームのデータが
前記２つの特定フレームデータから補間近似により作成
された近似データが元のフレームデータとの差が一定の
値以下の場合に、前記２つの特定フレーム間のデータを
前記２つの特定フレームデータをキーフレームデータと
して代表して記録して作成することを特徴とするコンピ
ュータ画像データの作成方法。 - 【請求項２】フレーム毎に作成された画像データを連続
的に表示して動画表示を行うコンピュータ画像の表示方
法において、 ２つの特定フレーム間に表示されるフレームのデータが
前記２つの特定フレームデータから補間近似により作成
された近似データが元のフレームデータとの差が一定の
値以下の場合に、前記２つの特定フレーム間のデータを
前記２つの特定フレームデータをキーフレームデータと
して代表して記録されているフレームデータを含むデー
タを用い、 前記キーフレームのデータから前記キーフレーム間のフ
レームデータを近似により補間して作成した補間フレー
ムデータを前記キーフレームのデータの間で順次表示し
て動画表示を行うことを特徴とするコンピュータ画像表
示方法。 - 【請求項３】フレーム毎に作成された画像データを連続
的に表示して動画表示を行うコンピュータ画像のデータ
作成において、 ２つの特定フレーム間に表示されるフレームのデータが
前記２つの特定フレームデータから補間近似により作成
された近似データが元のフレームデータとの差が一定の
値以下の場合に、前記２つの特定フレーム間のデータを
前記２つの特定フレームデータをキーフレームデータと
して代表して記録したことを特徴とするコンピュータ用
記録媒体。 - 【請求項４】フレーム毎に作成された画像データを連続
的に表示して動画表示を行うコンピュータ画像表示装置
において、 ２つの特定フレーム間に表示されるフレームのデータが
前記２つの特定フレームデータから補間近似により作成
された近似データが元のフレームデータとの差が一定の
値以下の場合に、前記２つの特定フレーム間のデータを
前記２つの特定フレームデータをキーフレームデータと
して代表して記録されているフレームデータを含むデー
タを用い、 前記キーフレームのデータから前記キーフレーム間のフ
レームデータを近似により補間して作成した補間フレー
ムデータを前記キーフレームのデータの間で順次表示し
て動画表示を行う手段を備えたことを特徴とするコンピ
ュータ画像表示装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29645197A JP3727768B2 (ja) | 1997-10-15 | 1997-10-15 | コンピュータ画像の表示方法及び表示装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29645197A JP3727768B2 (ja) | 1997-10-15 | 1997-10-15 | コンピュータ画像の表示方法及び表示装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11120379A true JPH11120379A (ja) | 1999-04-30 |
| JP3727768B2 JP3727768B2 (ja) | 2005-12-14 |
Family
ID=17833724
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29645197A Expired - Fee Related JP3727768B2 (ja) | 1997-10-15 | 1997-10-15 | コンピュータ画像の表示方法及び表示装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3727768B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001112956A (ja) * | 1999-10-18 | 2001-04-24 | Sanyo Product Co Ltd | 遊技機 |
| KR100423503B1 (ko) * | 2001-09-14 | 2004-03-18 | 삼성전자주식회사 | 디지털영상 처리 장치 및 방법 |
| US7225114B2 (en) | 2001-05-14 | 2007-05-29 | Netdimension Corporation | Information delivering system and information delivering method |
| JP2022162268A (ja) * | 2021-04-12 | 2022-10-24 | モリカトロン株式会社 | 抽出プログラム、画像生成プログラム、抽出方法、画像生成方法、抽出装置、および画像生成装置 |
-
1997
- 1997-10-15 JP JP29645197A patent/JP3727768B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001112956A (ja) * | 1999-10-18 | 2001-04-24 | Sanyo Product Co Ltd | 遊技機 |
| US7225114B2 (en) | 2001-05-14 | 2007-05-29 | Netdimension Corporation | Information delivering system and information delivering method |
| US7739086B2 (en) | 2001-05-14 | 2010-06-15 | Netdimension Corporation | Information delivering method |
| KR100423503B1 (ko) * | 2001-09-14 | 2004-03-18 | 삼성전자주식회사 | 디지털영상 처리 장치 및 방법 |
| JP2022162268A (ja) * | 2021-04-12 | 2022-10-24 | モリカトロン株式会社 | 抽出プログラム、画像生成プログラム、抽出方法、画像生成方法、抽出装置、および画像生成装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3727768B2 (ja) | 2005-12-14 |
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