JPWO2003001458A1 - 情報処理装置 - Google Patents
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Abstract
３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化れる定数μを、ｙ座標の変化量に関連付けてメモリに格納しておく。Δｘを演算する際、前記ｙ座標の変化量に対応するμを前記メモリより読み出して乗算により、Δｘ’＝μ＊（ｘ２−ｘ１）；を算出し、この結果をΔｘとする。
Description
技術分野
本発明は３次元画像の描画の技術に関し、特に３次元画像の描画の処理時に行われるジオメトリ演算や除算の処理を軽減し、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たない情報処理装置や、ＣＰＵの処理能力が低い情報処理装置であっても３次元グラフィクの描画を可能とする技術に関する。
背景技術
３次元グラフィクを描画する場合、情報処理端末は、
（１）３次元の物体をずらしたりする座標変換演算（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、
（２）物体に光源（例えば太陽など）から光が当たっていると考えて、日向になっている部分と日陰になっている部分とを計算する光源計算処理（Ｌｉｇｈｔｉｎｇ）
（３）物体をドットと呼ばれるカラムに分割する処理（ラスタライズ）
（４）そのカラムにテクスチャー（模様）を張り込んでいく（テクスチャーマッピング）
等の処理を行う。
通常、情報処理装置本体のＣＰＵは、（１）と（２）とのいわゆるジオメトリ演算という作業を担当し、ＣＰＵのＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を利用して処理している。
更に、（３）と（４）とのいわゆるラスタライズの処理は、通常、３Ｄグラフィックスアクセラレータが行っている。
しかしながら、（１）と（２）とのいわゆるジオメトリ演算という作業はＣＰＵのＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を利用して行なわれていが、ＦＰＵはジオメトリ演算だけでなく、浮動小数点一般を計算するために設計されているほか、ＣＰＵは他の処理も行ったりしており、必ずしも３次元のグラフィクを描画する処理に適したものではない。
そこで、そのジオメトリ演算をグラフィックスチップで行えるように設計した（つまりジオメトリエンジンを内蔵）３Ｄグラフィックスアクセラレータも登場しており、ＣＰＵの負荷率を下げる工夫がされているほか、何よりもジオメトリ演算の性能をＣＰＵで行う場合に比べて大幅に向上させることが可能、つまり３Ｄの描画性能を向上させることを可能としている。
しかしながら、３Ｄグラフィックスアクセラレータは高価なのものであり、全ての情報処理装置が備えている訳ではない。
更に、情報処理装置の中には、例えば携帯電話や、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ（Ｄａｔａ）Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）のように３Ｄグラフィックスアクセラレータどころか、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）も備えていないものもある。
このような情報処理装置では、一般にＣＰＵの能力も低く、３Ｄグラフィックスは無理とされていた。
更に、除算処理は乗算処理に比べてたいへん低速であり、高速に演算処理を行う為には、除算をなるべく減らすことが好ましい。
そこで、本発明は、３次元グラフィクの描画の処理時に行われるジオメトリ演算において、整数演算処理を行うことによって、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たない情報処理装置であっても３次元グラフィクの描画を可能とする技術を提供することを目的としている。
また、本発明は、ラスタライズ処理の際、除算を行わずラスタライズ処理を行うことによって、処理能力が低いＣＰＵを持つ情報処理装置であっても、３次元グラフィクの描画を高速に可能とする技術を提供することを目的としている。
発明の開示
上記目的を達成する第１の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる
処理装置において、
れて格納されたメモリと、
Δｘを演算する際、前記ｙ座標の変化量に対応するμを前記メモリより読み出して乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算する演算手段と
を有することを特徴とする。
上記目的を達成する第２の発明は、上記第１の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算する手段を更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第３の発明は、上記第１、２の発明において、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行う場合、
アフィン変換の行列
にλ（≠０）をかけた行列
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔと、形状データとが格納されたメモリと、
前記形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、前記メモリより、行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出し、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算する演算手段と
を更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第４の発明は、上記第３の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算手段は、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより演算する手段であることを特徴とする。
上記目的を達成する第５の発明は、上記第４の発明において、前記演算手段は、各被除数に定数λ／２を加えた後、ｎ桁右シフトすることにより演算する手段であることを特徴とする。
上記目的を達成する第６の発明は、上記第３、４，５の発明において、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成する合成手段を有することを特徴とする。
上記目的を達成する第７の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる
を算出する３次元画像の描画処理方法であって、
変化量に関連付けられて格納されたメモリから、算出するΔｘのｙ座標の変化量に対応するμを読み出すステップと、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算するステップと
を有することを特徴とする。
上記目的を達成する第８の発明は、上記第７の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算するステップを更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第９の発明は、上記第７、８の発明において、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行う際、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出すステップと、
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算するステップと
を更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第１０の発明は、上記第９の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算するステップであることを特徴とする。
上記目的を達成する第１１の発明は、上記第１０の発明において、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算するステップを更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第１２の発明は、上記第９、１０、１１の発明において、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成するステップを更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第１３の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとお
算処理を情報処理装置に行わせるプログラムであって、
前記プログラムは情報処理装置に、
変化量に関連付けられて格納されたメモリから、算出するΔｘのｙ座標の変化量に対応するμを読み出させるステップと、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算させるステップと
を有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１４の発明は、上記第１３の発明において、情報処理装置に、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算させるステップを更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１５の発明は、上記第１３、１４の発明において、情報処理装置に、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行わせる際、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出させるステップと、
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’ｚ’）ｔを演算させるステップと
を更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１６の発明は、上記第１５の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップであることを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１７の発明は、上記第１６の発明において、情報処理装置に、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算させるステップを更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１８の発明は、上記第１５、１６、１７の発明において、情報処理装置に、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成させるステップを更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１９の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量
を算出する演算処理を情報処理装置に行わせるプログラムが格納された記録媒体であって、
前記プログラムは情報処理装置に、
変化量に関連付けられて格納されたメモリから、算出するΔｘのｙ座標の変化量に対応するμを読み出させるステップと、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算させるステップと
を有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２０の発明は、上記第１９の発明において、前記プログラムが、情報処理装置に、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算させるステップを更に有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２１の発明は、上記第１９、２０の発明において、前記プログラムは、
情報処理装置に、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行わせる際、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出させるステップと、
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップと
を更に有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２２の発明は、上記第２１の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップであることを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２３の発明は、上記第２２の発明において、前記プログラムは、情報処理装置に、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算させるステップを更に有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２４の発明は、上記第２１、２２、２３の発明において、前記プログラムは、情報処理装置に、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成させるステップを更に有することを特徴とする記録媒体である。
発明を実施するための最良の形態
本発明の実施するための最良の形態を説明する。
まず、本発明の特徴である情報処理装置を用いた整数によるジオメトリ演算と、除算を使用しない三角形ラスタライズとについて説明する。
＜整数によるジオメトリ演算＞
１．アフィン変換による座標変換
座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔから座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔへのアフィン変換を、
の形で表すとき、Ｃ言語的な数値演算で、ｘ’，ｙ’，ｚ’を求める場合、
のようになる。但し、全ての数値型が無限の範囲と精度とをもっているものとする。
有限範囲の整数で座標計算する場合、計算精度と演算のオーバーフローとが問題となる。
オーバーフローに関しては、扱う座標の範囲を制限すれば、問題とならないが、計算精度は絶対値の小さい実数を整数に丸めるときに（小数を含む数値などで、必要とする右端の位（または桁）より一つ下の位（または桁）の値を四捨五入等して、数値を短縮すること。四捨五入以外にも切り上げや切り捨てなどの場合もありうる。）、相対誤差が大きくなる。特に、行列Ａの成分は絶対値が１以下の場合が非常に多く、その数値を整数に丸めた場合は期待する結果から大きくずれてしまう。
そこで、行列Ａの成分を整数に丸めるとき、相対誤差をなるべく少なくするために、予めλ（≠０）を行列Ａの成分に掛けておく。
この行列Ａ’で座標変換するときに
のように計算する。
Ｃ言語的な数値演算で、ｘ’，ｙ’，ｚ’を求める場合、
のようになる。但し、すべての数値型は整数である。
このような計算でも、整数計算となり、浮動小数点演算を行う必要はないが、高速化のために実行時の整数除算を避けるためλを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、λ’＝ｌｏｇ２λとして、
のように算術右シフトで除算とほぼ同じ演算を行う。
また、算術右シフトを整数除算として利用する場合、丸めは−∞方向になるので、
のように算術右シフトを行う前に定数λ／２を加えて誤差を修正する。
具体的な例で説明すると、例えば、座標（１１１，２２２，３３３）ｔの点をアフィン変換する場合を考える。
上記の式２の行列Ａ次びｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔを、
とすると、
実数で計算した場合の式２の結果は、
となる。
ここで、上述した如く、本発明のアフィン変換を用いると、λ＝４０９６（２１２）とした場合、行列Ａ’は、
となる。
この行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを使ったアフィン変換を、Ｃ言語の式で表すと、
となる。
この計算結果は、（９９１，５７９，１３１６）ｔとなり、上記の実数の演算結果とほぼ同じ結果となる。
情報処理装置の実際処理では、行列Ａにλを乗算した行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとが、情報処理装置のメモリにパラメータとして格納されており、アフィン変換による座標変換をする際に、該当する行列Ａに対応する行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとをメモリから読み出し、読み出した行列Ａ’基づいて、各要素毎に演算が行われる。そして、その結果に定数λ／２を加えたものを、定数λ’回右シフトを行い、その結果に行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔを加えて、座標を算出する。
２．アフィン変換の合成
２つのアフィン変換ｆ，ｇ（変換パラメータ）をそれぞれ、
である。Ａ’＝λＡ、Ｂ’＝λＢのとき、
である。
とすると、式８は、
となる。
この式１１の右辺と式４の右辺は同じ形である。
として、Ｃ言語的な数値演算でＭとｔとの成分を求める場合、
となる。λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、λ’＝ｌｏｇ２λとして全ての整数型を整数で計算するようにすると、
となる。
この方法により、事前にλを掛けたアフィン変換同士の合成ができる。
具体的な例で説明すると、例えば、
とし、λ＝４０９６とすると、
となる。
λＡとλＢとの要素を最近整数値に丸めた行列は、
である。
従って、上述した数式により、行列Ｍと行列ｔとを求めると、
となる。
このように、上記の如く計算した
と、ほぼ同様な値を得ることができる。
＜除算を使用しない三角形ラスタライズ＞
直線上のｘ座標の変化量を求める場合、２次元平面上の点Ｐ１の座標を（ｘ１，ｙ１）、点Ｐ２の座標を（ｘ２，ｙ２）とする。ｙ１≠ｙ２のとき、Ｐ１とＰ２とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量は、
である。
Δｘ’＝λΔｘとし、Δｘ’をＣ言語的な数値演算で求める場合、
のようになる。
としたときは
のように乗算の形式になる。
整数のみで計算する場合、｜λ｜が十分に大きく｜ｙ２−ｙ１｜がある程度小さければ、丸めによる相対誤差が小さくなる。
そこで、λを定数にして、ｙ座標の範囲を制限すれば、μは予め用意された少ない配列から得ることができる。すなわち、μを｜ｙ２−ｙ１｜に対応させて、情報処理装置のメモリに予め格納しておく。そして、｜ｙ２−ｙ１｜をインデックスとして、μを読み出して、
を計算すれば、乗算だけでほぼΔｘと同じ値のΔｘ’を求めることができる。
また、λを２ｎ（ｎ＞１）に制限すれば、算術右シフトによって、Δｘを算出することができる。
よって、除算を一切使わずにｘ座標の変化量が求まる。
また、テクスチャー座標も同じ理由により、除算は必要ない。
具体的な例として、λ＝６５５３６として、座標（１０，２０）の始点Ｐ１と座標（８５，１２０）の始点Ｐ２との線分の例を説明する。
この線分のｙ座標に対するｘ座標の変化量は、
となり、Δｘ’＝λｘ＝４９１５２．０となる。
Δｘ’を整数のみで除算を使用しないで計算する場合、上述したように１２０−２０＝１００をインデックスとして、対応するμをメモリから読み出してくる。
この場合、
とすると、
となり、除算を使用したΔｘ’＝λｘ＝４９１５２．０とほぼ同じ値を得ることができる。
次に、上述の方法を携帯端末等に用いた場合について説明する。
図１は携帯端末のブロック図である。
図１中、１は３次元グラフィクを表示するディスプレイであり、２はＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たないＣＰＵ等で構成された演算手段である制御部、３はプログラムやデータが格納されたメモリ部である。
尚、メモリ部３には、変換パラメータ（上述した行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔ）が格納された変換パラメータテーブル４と、上述した｜ｙ２−ｙ１｜をインデックスとしてμが格納された逆数テーブル５とが格納されている。
以下の本説明の３次元グラフィクの描画では、物体をすべて多角形の平面の組み合わせで表現する。そして、その多角形のことをポリゴンと呼ぶ。３次元空間にある物体（ポリゴン）は、Ｘ，Ｙ，Ｚの３つの座標値を持っており、この座標を動かすことで、物体の位置や向きを変更することができる。さらに、３次元座標で表現されるものを、最終的に２次元のスクリーンに表示させる為、スクリーン座標系への変換が行われる。
このような、一連の座標変換、透視変換、光源計算などの処理（演算）は、ジオメトリ演算と呼ばれる。そして、計算によって変換されたポリゴンは、最終的にフレームバッファに書き込まれ、描画が行われる。
通常、ジオメトリ演算という処理はＣＰＵのＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を利用して行なわれていが、ＦＰＵはジオメトリ演算だけでなく、浮動小数点一般を計算するために設計されている。更に、携帯電話に代表される携帯端末の機器では、高価になるという理由で、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たないものも多い。
そこで、携帯端末のようなＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たないＣＰＵの情報処理装置でも、ジオメトリ演算を可能とする為、本発明では制御部３が整数によるジオメトリ演算を行う。
また、物体をドットに分割するラスタライズについても、３Ｄグラフィックスアクセラレータのない携帯端末では、処理負荷が増大する。
そこで、本発明では、処理負荷を軽減する為に、制御部３が除算を使用しないで三角形をラスタライズする。
次に、制御部３が行う、上述した演算を用いた３次元グラフィクの描画動作を説明する。
図２は３次元グラフィクの基本的な描画動作を示すフローチャートである。
まず、描画先の仮想フレームバッファの情報を設定する（ｓｔｅｐ １００）。
次に、モデルオブジェクトに、メモリ部３から幾何学的座標データである形状データを読み込む（ｓｔｅｐ １０１）。
ここで読み込まれる形状データは、頂点座標列、ポリゴン列及びセグメント列の情報が含まれる。また、セグメントのデータには、基本姿勢用の変換パラメータ、所属頂点群及び親セグメントのＩＤ（識別情報）を含む。
尚、読み出される変換パラメータは、基本の行列Ａにλ（２ｎ（ｎ＞１））を乗算した行列Ａ’と行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとであり、行列Ａ’と行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとは、変換パラメータテーブル４から読み出される。
続いて、形状データに対応するテクスチャーデータ、例えば質感等のデータを読み込む（Ｓｔｅｐ １０２）。
そして、モデル座標系から視点座標系への変換パラメータを設定し（Ｓｔｅｐ １０３）、視点座標系からスクリーン座標系への変換パラメータを設定する（Ｓｔｅｐ １０４）。
仮想フレームバッファに２次元の背景を描画する（Ｓｔｅｐ １０５）。
仮想フレームバッファにモデルオブジェクトを描画する（Ｓｔｅｐ １０６）。
最後に、仮想フレームバッファの内容を実際の画面に表示する（Ｓｔｅｐ １０７）。
そして、Ｓｔｅｐ １０３からＳｔｅｐ １０７を繰り返すことによって３次元グラフィクが描画されることになる。
続いて、本発明の特徴である演算が用いられるモデルオブジェクトを制御部３が描画するＳｔｅｐ １０６について、更に詳細に説明する。
図３はモデルオブジェクトを描画のステップであるＳｔｅｐ １０６の動作を更に詳細に示すフローチャートである。
まず、モデルの頂点座標をローカル座標系からスクリーン座標系に変換する（Ｓｔｅｐ ２００）。
ここで、モデルの構造について説明する。通常、モデルは内部に複数のセグメントを持ち，各セグメントは複数の頂点を持っている。それらの頂点はセグメント座標系での座標値を持っている。セグメントは複数の子セグメントを持つことができ，セグメントに含まれる頂点の座標を親セグメント座標系に変換するための変換パラメータを持つ。最上位のセグメントが持つ変換パラメータは，そのセグメントが含む頂点の座標をモデル座標系に変換するための値になる。また、基本姿勢用の変換パラメータの情報も有する。
そこで、セグメント座標系での座標値を持つモデルの頂点座標をローカル座標系からスクリーン座標系に変換するため、まず、セグメント座標系からモデル座標系への変換を行う。
セグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータの算出は，上述した整数によるジオメトリ演算によるアフィン変換の合成により行われる。
親セグメントを持つセグメントの場合は，セグメントが持つ変換パラメータｆと、親セグメントのセグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータｇとを合成して，セグメント座標系からモデル座標
この合成に際し、上述したアフィン変換の合成の手法が用いられる。
尚、親セグメントを持たないセグメントの場合は、セグメントが持つ変換パラメータｆとすると、セグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータは、ｈ＝ｆになる。
続いて、モデル座標系からスクリーン座標系への変換について、説明する。
モデル座標系からスクリーン座標系への変換パラメータも同じ方法で計算する。
モデル座標系から視点座標系への変換パラメータをｐとし，視点座標系からスクリーン座標系への変換パラメータをｑとすると，モデル
最後に、上述の如く算出された、セグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータｈと、モデル座標系からスクリーン座標系への変換パラメータｒとに基づいて、セグメント座標系からスクリーン座標系への変換パラメータｓを算出する。
セグメント座標系からスクリーン座標系への変換パラメータｓは、
必要があるが、ｒはｌ体のモデルの計算では１度しか計算する必要がない。
このように算出された変換パラメータｓを使ってセグメント座標系の頂点座標をスクリーン座標系の座標に変換する。
座標変換の演算は、上述した整数によるジオメトリ演算のアフィン変換により座標変換により行う。
すなわち、セグメント座標系の頂点座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、変換パラメータｓを使ってスクリーン座標系の座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する。
続いて、スクリーン空間で裏面のポリゴンを処理対象から外す（Ｓｔｅｐ ２０１）。
処理対象のポリゴンを視点座標系のＺ値（奥行き）でソートする（Ｓｔｅｐ ２０２）。
最後に、スクリーン座標で仮想フレームバッファにポリゴンを描画する（Ｓｔｅｐ ２０３）。
本ステップを更に詳細に説明すると、まず、ここでは描画領域に三角形が表示される可能性をチェックする。三角形が完全に描画領域の外にある場合は以降の描画処理をスキップする。
そして、三角形を走査するための数値を事前に計算する。この計算は、主に三角形の稜線座標やテクスチャー座標などの変化量を計算する。この変化量は、上述した除算を使用しない三角形ラスタライズの演算により行われる。
三角形の走査は，加算やビットシフトなどの単純操作を繰り返し、仮想フレームバッファにピクセル値を書き込む。
具体的な演算の方法としては、直線上のｘ座標の変化量を求める場合、２次元平面上の点Ｐ１の座標を（ｘ１，ｙ１）、点Ｐ２の座標を（ｘ２，ｙ２）とする。ｙ１≠ｙ２のとき、Ｐ１とＰ２とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量は、上述した通り、
である。
Δｘ’＝λΔｘとし、Δｘ’をＣ言語的な数値演算で求める場合、
のようになる。
としたときは
のように乗算の形式になる。
整数のみで計算する場合、｜λ｜が十分に大きく｜ｙ２−ｙ１｜がある程度小さければ、丸めによる相対誤差が小さくなる。
そこで、λを定数にして、ｙ座標の範囲を制限すれば、μは少ない配列から得ることができる。
そこで、｜ｙ２−ｙ１｜をインデックスとしたμの値を、メモリ部３の逆数テーブル５に予め格納しておく。そして、｜ｙ２−ｙ１｜に対応するμを逆数テーブル５から読み出し、このμと（ｘ２−ｘ１）とを除算することにより、Δｘ’を算出する。
そして、処理の高速化のため、Δｘ’で必要な演算を行っていき、仮想フレームバッファにピクセル値を書き込む際にλで除算する。
また、除算の段階で、λを２ｎ（ｎ＞１）としてあれば、算術右シフトによって、Δｘを算出することができ、除算を使わずにｘ座標の変化量が求まることが可能となる。
尚、テクスチャー座標も同様な処理が可能である。
次に、本発明の実際の具体例として、制御部３で実行されるＣ言語で記載されたプログラムを説明する。
まず、整数によるジオメトリ演算のプログラムを以下に記す。
以下は、メモリに記憶されている、変換パラメータ、すなわち行列Ａ’と行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔの例である。
ここで、ｐｕｂｌｉｃ ｉｎｔ ｍ００からｐｕｂｌｉｃ ｉｎｔ ｍ２３は、コメントにあるようにアフィン変換の行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔの各要素に相当する。また、λ＝４０９６である。
次に、座標変換について以下に示す。
ここで、＠ｐａｒａｍ ｓｒｃは上記の式２で示される座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔに相当し、＠ｐａｒａｍ ｄｓｔは上記の式２で示される座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに相当する。
次に、アフィン変換の合成について以下に示す。
次に、ポリゴン描画について示す。
尚、上記テーブルは、上述したμの値の逆数テーブル５に相当するものであるが、メモリの記憶容量節約の観点から、μ−１としてある。そして、｜ｙ２−ｙ１｜の大きさの順に並んでいる。
以上が、本発明を実施する為のプログラムの一例である。
産業上の利用可能性
本発明は、３次元画像の描画の演算処理の際、整数の範囲で演算処理が行えるので、携帯電話や、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ（Ｄａｔａ）Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）のようにＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）も備えていないものであっても、３次元画像が扱える。
また、演算処理の際、処理負荷の高い除算を行わないようにしているので、ＣＰＵの能力が低い情報処理装置であっても、スムーズな描画処理が行える。
【図面の簡単な説明】
図１は携帯端末のブロック図であり、図２は３次元グラフィクの基本的な描画動作を示すフローチャートであり、図３はモデルオブジェクトを描画のステップであるＳｔｅｐ １０６の動作を更に詳細に示すフローチャートである。
本発明は３次元画像の描画の技術に関し、特に３次元画像の描画の処理時に行われるジオメトリ演算や除算の処理を軽減し、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たない情報処理装置や、ＣＰＵの処理能力が低い情報処理装置であっても３次元グラフィクの描画を可能とする技術に関する。
背景技術
３次元グラフィクを描画する場合、情報処理端末は、
（１）３次元の物体をずらしたりする座標変換演算（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、
（２）物体に光源（例えば太陽など）から光が当たっていると考えて、日向になっている部分と日陰になっている部分とを計算する光源計算処理（Ｌｉｇｈｔｉｎｇ）
（３）物体をドットと呼ばれるカラムに分割する処理（ラスタライズ）
（４）そのカラムにテクスチャー（模様）を張り込んでいく（テクスチャーマッピング）
等の処理を行う。
通常、情報処理装置本体のＣＰＵは、（１）と（２）とのいわゆるジオメトリ演算という作業を担当し、ＣＰＵのＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を利用して処理している。
更に、（３）と（４）とのいわゆるラスタライズの処理は、通常、３Ｄグラフィックスアクセラレータが行っている。
しかしながら、（１）と（２）とのいわゆるジオメトリ演算という作業はＣＰＵのＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を利用して行なわれていが、ＦＰＵはジオメトリ演算だけでなく、浮動小数点一般を計算するために設計されているほか、ＣＰＵは他の処理も行ったりしており、必ずしも３次元のグラフィクを描画する処理に適したものではない。
そこで、そのジオメトリ演算をグラフィックスチップで行えるように設計した（つまりジオメトリエンジンを内蔵）３Ｄグラフィックスアクセラレータも登場しており、ＣＰＵの負荷率を下げる工夫がされているほか、何よりもジオメトリ演算の性能をＣＰＵで行う場合に比べて大幅に向上させることが可能、つまり３Ｄの描画性能を向上させることを可能としている。
しかしながら、３Ｄグラフィックスアクセラレータは高価なのものであり、全ての情報処理装置が備えている訳ではない。
更に、情報処理装置の中には、例えば携帯電話や、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ（Ｄａｔａ）Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）のように３Ｄグラフィックスアクセラレータどころか、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）も備えていないものもある。
このような情報処理装置では、一般にＣＰＵの能力も低く、３Ｄグラフィックスは無理とされていた。
更に、除算処理は乗算処理に比べてたいへん低速であり、高速に演算処理を行う為には、除算をなるべく減らすことが好ましい。
そこで、本発明は、３次元グラフィクの描画の処理時に行われるジオメトリ演算において、整数演算処理を行うことによって、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たない情報処理装置であっても３次元グラフィクの描画を可能とする技術を提供することを目的としている。
また、本発明は、ラスタライズ処理の際、除算を行わずラスタライズ処理を行うことによって、処理能力が低いＣＰＵを持つ情報処理装置であっても、３次元グラフィクの描画を高速に可能とする技術を提供することを目的としている。
発明の開示
上記目的を達成する第１の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる
Δｘを演算する際、前記ｙ座標の変化量に対応するμを前記メモリより読み出して乗算により、
を有することを特徴とする。
上記目的を達成する第２の発明は、上記第１の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算する手段を更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第３の発明は、上記第１、２の発明において、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
アフィン変換の行列
前記形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、前記メモリより、行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出し、
を更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第４の発明は、上記第３の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算手段は、
上記目的を達成する第５の発明は、上記第４の発明において、前記演算手段は、各被除数に定数λ／２を加えた後、ｎ桁右シフトすることにより演算する手段であることを特徴とする。
上記目的を達成する第６の発明は、上記第３、４，５の発明において、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成する合成手段を有することを特徴とする。
上記目的を達成する第７の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を有することを特徴とする。
上記目的を達成する第８の発明は、上記第７の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算するステップを更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第９の発明は、上記第７、８の発明において、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第１０の発明は、上記第９の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
上記目的を達成する第１１の発明は、上記第１０の発明において、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算するステップを更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第１２の発明は、上記第９、１０、１１の発明において、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成するステップを更に有することを特徴とする。
上記目的を達成する第１３の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとお
前記プログラムは情報処理装置に、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１４の発明は、上記第１３の発明において、情報処理装置に、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算させるステップを更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１５の発明は、上記第１３、１４の発明において、情報処理装置に、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１６の発明は、上記第１５の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
上記目的を達成する第１７の発明は、上記第１６の発明において、情報処理装置に、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算させるステップを更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１８の発明は、上記第１５、１６、１７の発明において、情報処理装置に、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成させるステップを更に有することを特徴とするプログラムである。
上記目的を達成する第１９の発明は、３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量
前記プログラムは情報処理装置に、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２０の発明は、上記第１９の発明において、前記プログラムが、情報処理装置に、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算させるステップを更に有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２１の発明は、上記第１９、２０の発明において、前記プログラムは、
情報処理装置に、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を更に有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２２の発明は、上記第２１の発明において、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
上記目的を達成する第２３の発明は、上記第２２の発明において、前記プログラムは、情報処理装置に、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算させるステップを更に有することを特徴とする記録媒体である。
上記目的を達成する第２４の発明は、上記第２１、２２、２３の発明において、前記プログラムは、情報処理装置に、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成させるステップを更に有することを特徴とする記録媒体である。
発明を実施するための最良の形態
本発明の実施するための最良の形態を説明する。
まず、本発明の特徴である情報処理装置を用いた整数によるジオメトリ演算と、除算を使用しない三角形ラスタライズとについて説明する。
＜整数によるジオメトリ演算＞
１．アフィン変換による座標変換
座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔから座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔへのアフィン変換を、
有限範囲の整数で座標計算する場合、計算精度と演算のオーバーフローとが問題となる。
オーバーフローに関しては、扱う座標の範囲を制限すれば、問題とならないが、計算精度は絶対値の小さい実数を整数に丸めるときに（小数を含む数値などで、必要とする右端の位（または桁）より一つ下の位（または桁）の値を四捨五入等して、数値を短縮すること。四捨五入以外にも切り上げや切り捨てなどの場合もありうる。）、相対誤差が大きくなる。特に、行列Ａの成分は絶対値が１以下の場合が非常に多く、その数値を整数に丸めた場合は期待する結果から大きくずれてしまう。
そこで、行列Ａの成分を整数に丸めるとき、相対誤差をなるべく少なくするために、予めλ（≠０）を行列Ａの成分に掛けておく。
Ｃ言語的な数値演算で、ｘ’，ｙ’，ｚ’を求める場合、
このような計算でも、整数計算となり、浮動小数点演算を行う必要はないが、高速化のために実行時の整数除算を避けるためλを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、λ’＝ｌｏｇ２λとして、
また、算術右シフトを整数除算として利用する場合、丸めは−∞方向になるので、
具体的な例で説明すると、例えば、座標（１１１，２２２，３３３）ｔの点をアフィン変換する場合を考える。
上記の式２の行列Ａ次びｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔを、
実数で計算した場合の式２の結果は、
ここで、上述した如く、本発明のアフィン変換を用いると、λ＝４０９６（２１２）とした場合、行列Ａ’は、
この行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを使ったアフィン変換を、Ｃ言語の式で表すと、
この計算結果は、（９９１，５７９，１３１６）ｔとなり、上記の実数の演算結果とほぼ同じ結果となる。
情報処理装置の実際処理では、行列Ａにλを乗算した行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとが、情報処理装置のメモリにパラメータとして格納されており、アフィン変換による座標変換をする際に、該当する行列Ａに対応する行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとをメモリから読み出し、読み出した行列Ａ’基づいて、各要素毎に演算が行われる。そして、その結果に定数λ／２を加えたものを、定数λ’回右シフトを行い、その結果に行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔを加えて、座標を算出する。
２．アフィン変換の合成
２つのアフィン変換ｆ，ｇ（変換パラメータ）をそれぞれ、
この式１１の右辺と式４の右辺は同じ形である。
この方法により、事前にλを掛けたアフィン変換同士の合成ができる。
具体的な例で説明すると、例えば、
λＡとλＢとの要素を最近整数値に丸めた行列は、
従って、上述した数式により、行列Ｍと行列ｔとを求めると、
このように、上記の如く計算した
＜除算を使用しない三角形ラスタライズ＞
直線上のｘ座標の変化量を求める場合、２次元平面上の点Ｐ１の座標を（ｘ１，ｙ１）、点Ｐ２の座標を（ｘ２，ｙ２）とする。ｙ１≠ｙ２のとき、Ｐ１とＰ２とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量は、
Δｘ’＝λΔｘとし、Δｘ’をＣ言語的な数値演算で求める場合、
整数のみで計算する場合、｜λ｜が十分に大きく｜ｙ２−ｙ１｜がある程度小さければ、丸めによる相対誤差が小さくなる。
そこで、λを定数にして、ｙ座標の範囲を制限すれば、μは予め用意された少ない配列から得ることができる。すなわち、μを｜ｙ２−ｙ１｜に対応させて、情報処理装置のメモリに予め格納しておく。そして、｜ｙ２−ｙ１｜をインデックスとして、μを読み出して、
また、λを２ｎ（ｎ＞１）に制限すれば、算術右シフトによって、Δｘを算出することができる。
よって、除算を一切使わずにｘ座標の変化量が求まる。
また、テクスチャー座標も同じ理由により、除算は必要ない。
具体的な例として、λ＝６５５３６として、座標（１０，２０）の始点Ｐ１と座標（８５，１２０）の始点Ｐ２との線分の例を説明する。
この線分のｙ座標に対するｘ座標の変化量は、
Δｘ’を整数のみで除算を使用しないで計算する場合、上述したように１２０−２０＝１００をインデックスとして、対応するμをメモリから読み出してくる。
この場合、
次に、上述の方法を携帯端末等に用いた場合について説明する。
図１は携帯端末のブロック図である。
図１中、１は３次元グラフィクを表示するディスプレイであり、２はＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たないＣＰＵ等で構成された演算手段である制御部、３はプログラムやデータが格納されたメモリ部である。
尚、メモリ部３には、変換パラメータ（上述した行列Ａ’と、行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔ）が格納された変換パラメータテーブル４と、上述した｜ｙ２−ｙ１｜をインデックスとしてμが格納された逆数テーブル５とが格納されている。
以下の本説明の３次元グラフィクの描画では、物体をすべて多角形の平面の組み合わせで表現する。そして、その多角形のことをポリゴンと呼ぶ。３次元空間にある物体（ポリゴン）は、Ｘ，Ｙ，Ｚの３つの座標値を持っており、この座標を動かすことで、物体の位置や向きを変更することができる。さらに、３次元座標で表現されるものを、最終的に２次元のスクリーンに表示させる為、スクリーン座標系への変換が行われる。
このような、一連の座標変換、透視変換、光源計算などの処理（演算）は、ジオメトリ演算と呼ばれる。そして、計算によって変換されたポリゴンは、最終的にフレームバッファに書き込まれ、描画が行われる。
通常、ジオメトリ演算という処理はＣＰＵのＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を利用して行なわれていが、ＦＰＵはジオメトリ演算だけでなく、浮動小数点一般を計算するために設計されている。更に、携帯電話に代表される携帯端末の機器では、高価になるという理由で、ＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たないものも多い。
そこで、携帯端末のようなＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）を持たないＣＰＵの情報処理装置でも、ジオメトリ演算を可能とする為、本発明では制御部３が整数によるジオメトリ演算を行う。
また、物体をドットに分割するラスタライズについても、３Ｄグラフィックスアクセラレータのない携帯端末では、処理負荷が増大する。
そこで、本発明では、処理負荷を軽減する為に、制御部３が除算を使用しないで三角形をラスタライズする。
次に、制御部３が行う、上述した演算を用いた３次元グラフィクの描画動作を説明する。
図２は３次元グラフィクの基本的な描画動作を示すフローチャートである。
まず、描画先の仮想フレームバッファの情報を設定する（ｓｔｅｐ １００）。
次に、モデルオブジェクトに、メモリ部３から幾何学的座標データである形状データを読み込む（ｓｔｅｐ １０１）。
ここで読み込まれる形状データは、頂点座標列、ポリゴン列及びセグメント列の情報が含まれる。また、セグメントのデータには、基本姿勢用の変換パラメータ、所属頂点群及び親セグメントのＩＤ（識別情報）を含む。
尚、読み出される変換パラメータは、基本の行列Ａにλ（２ｎ（ｎ＞１））を乗算した行列Ａ’と行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとであり、行列Ａ’と行列ｔ（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとは、変換パラメータテーブル４から読み出される。
続いて、形状データに対応するテクスチャーデータ、例えば質感等のデータを読み込む（Ｓｔｅｐ １０２）。
そして、モデル座標系から視点座標系への変換パラメータを設定し（Ｓｔｅｐ １０３）、視点座標系からスクリーン座標系への変換パラメータを設定する（Ｓｔｅｐ １０４）。
仮想フレームバッファに２次元の背景を描画する（Ｓｔｅｐ １０５）。
仮想フレームバッファにモデルオブジェクトを描画する（Ｓｔｅｐ １０６）。
最後に、仮想フレームバッファの内容を実際の画面に表示する（Ｓｔｅｐ １０７）。
そして、Ｓｔｅｐ １０３からＳｔｅｐ １０７を繰り返すことによって３次元グラフィクが描画されることになる。
続いて、本発明の特徴である演算が用いられるモデルオブジェクトを制御部３が描画するＳｔｅｐ １０６について、更に詳細に説明する。
図３はモデルオブジェクトを描画のステップであるＳｔｅｐ １０６の動作を更に詳細に示すフローチャートである。
まず、モデルの頂点座標をローカル座標系からスクリーン座標系に変換する（Ｓｔｅｐ ２００）。
ここで、モデルの構造について説明する。通常、モデルは内部に複数のセグメントを持ち，各セグメントは複数の頂点を持っている。それらの頂点はセグメント座標系での座標値を持っている。セグメントは複数の子セグメントを持つことができ，セグメントに含まれる頂点の座標を親セグメント座標系に変換するための変換パラメータを持つ。最上位のセグメントが持つ変換パラメータは，そのセグメントが含む頂点の座標をモデル座標系に変換するための値になる。また、基本姿勢用の変換パラメータの情報も有する。
そこで、セグメント座標系での座標値を持つモデルの頂点座標をローカル座標系からスクリーン座標系に変換するため、まず、セグメント座標系からモデル座標系への変換を行う。
セグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータの算出は，上述した整数によるジオメトリ演算によるアフィン変換の合成により行われる。
親セグメントを持つセグメントの場合は，セグメントが持つ変換パラメータｆと、親セグメントのセグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータｇとを合成して，セグメント座標系からモデル座標
尚、親セグメントを持たないセグメントの場合は、セグメントが持つ変換パラメータｆとすると、セグメント座標系からモデル座標系への変換パラメータは、ｈ＝ｆになる。
続いて、モデル座標系からスクリーン座標系への変換について、説明する。
モデル座標系からスクリーン座標系への変換パラメータも同じ方法で計算する。
モデル座標系から視点座標系への変換パラメータをｐとし，視点座標系からスクリーン座標系への変換パラメータをｑとすると，モデル
セグメント座標系からスクリーン座標系への変換パラメータｓは、
このように算出された変換パラメータｓを使ってセグメント座標系の頂点座標をスクリーン座標系の座標に変換する。
座標変換の演算は、上述した整数によるジオメトリ演算のアフィン変換により座標変換により行う。
すなわち、セグメント座標系の頂点座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、変換パラメータｓを使ってスクリーン座標系の座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する。
続いて、スクリーン空間で裏面のポリゴンを処理対象から外す（Ｓｔｅｐ ２０１）。
処理対象のポリゴンを視点座標系のＺ値（奥行き）でソートする（Ｓｔｅｐ ２０２）。
最後に、スクリーン座標で仮想フレームバッファにポリゴンを描画する（Ｓｔｅｐ ２０３）。
本ステップを更に詳細に説明すると、まず、ここでは描画領域に三角形が表示される可能性をチェックする。三角形が完全に描画領域の外にある場合は以降の描画処理をスキップする。
そして、三角形を走査するための数値を事前に計算する。この計算は、主に三角形の稜線座標やテクスチャー座標などの変化量を計算する。この変化量は、上述した除算を使用しない三角形ラスタライズの演算により行われる。
三角形の走査は，加算やビットシフトなどの単純操作を繰り返し、仮想フレームバッファにピクセル値を書き込む。
具体的な演算の方法としては、直線上のｘ座標の変化量を求める場合、２次元平面上の点Ｐ１の座標を（ｘ１，ｙ１）、点Ｐ２の座標を（ｘ２，ｙ２）とする。ｙ１≠ｙ２のとき、Ｐ１とＰ２とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量は、上述した通り、
Δｘ’＝λΔｘとし、Δｘ’をＣ言語的な数値演算で求める場合、
整数のみで計算する場合、｜λ｜が十分に大きく｜ｙ２−ｙ１｜がある程度小さければ、丸めによる相対誤差が小さくなる。
そこで、λを定数にして、ｙ座標の範囲を制限すれば、μは少ない配列から得ることができる。
そこで、｜ｙ２−ｙ１｜をインデックスとしたμの値を、メモリ部３の逆数テーブル５に予め格納しておく。そして、｜ｙ２−ｙ１｜に対応するμを逆数テーブル５から読み出し、このμと（ｘ２−ｘ１）とを除算することにより、Δｘ’を算出する。
そして、処理の高速化のため、Δｘ’で必要な演算を行っていき、仮想フレームバッファにピクセル値を書き込む際にλで除算する。
また、除算の段階で、λを２ｎ（ｎ＞１）としてあれば、算術右シフトによって、Δｘを算出することができ、除算を使わずにｘ座標の変化量が求まることが可能となる。
尚、テクスチャー座標も同様な処理が可能である。
次に、本発明の実際の具体例として、制御部３で実行されるＣ言語で記載されたプログラムを説明する。
まず、整数によるジオメトリ演算のプログラムを以下に記す。
以下は、メモリに記憶されている、変換パラメータ、すなわち行列Ａ’と行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔの例である。
次に、座標変換について以下に示す。
次に、アフィン変換の合成について以下に示す。
産業上の利用可能性
本発明は、３次元画像の描画の演算処理の際、整数の範囲で演算処理が行えるので、携帯電話や、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ（Ｄａｔａ）Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）のようにＦＰＵ（浮動小数点演算ユニット）も備えていないものであっても、３次元画像が扱える。
また、演算処理の際、処理負荷の高い除算を行わないようにしているので、ＣＰＵの能力が低い情報処理装置であっても、スムーズな描画処理が行える。
【図面の簡単な説明】
図１は携帯端末のブロック図であり、図２は３次元グラフィクの基本的な描画動作を示すフローチャートであり、図３はモデルオブジェクトを描画のステップであるＳｔｅｐ １０６の動作を更に詳細に示すフローチャートである。
Claims (24)
- ３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量
を算出する情報処理装置において、
れて格納されたメモリと、
Δｘを演算する際、前記ｙ座標の変化量に対応するμを前記メモリより読み出して乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算する演算手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算する手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
- 座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行う場合、
アフィン変換の行列
にλ（≠０）をかけた行列
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔと、形状データとが格納されたメモリと、
前記形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、前記メモリより、行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出し、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算する演算手段と
を更に有することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。 - 前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算手段は、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより演算する手段であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。 - 前記演算手段は、各被除数に定数λ／２を加えた後、ｎ桁右シフトすることにより演算する手段であることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
- 予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成する合成手段を有することを特徴とする請求項３から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
- ３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量
を算出する３次元画像の描画処理方法であって、
変化量に関連付けられて格納されたメモリから、算出するΔｘのｙ座標の変化量に対応するμを読み出すステップと、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算するステップと
を有することを特徴とする３次元画像の描画処理方法。 - 前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算するステップを更に有することを特徴とする請求項７に記載の３次元画像の描画処理方法。
- 座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行う際、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出すステップと、
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算するステップと
を有することを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の３次元画像の描画処理方法。 - 前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算するステップであることを特徴とする請求項９に記載の３次元画像の描画処理方法。 - 前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算するステップを更に有することを特徴とする請求項１０に記載の３次元画像の描画処理方法。
- 予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成するステップを更に有することを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかに記載の３次元画像の描画処理方法。
- ３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量
を算出する演算処理を情報処理装置に行わせるプログラムであって、
前記プログラムは情報処理装置に、
変化量に関連付けられて格納されたメモリから、算出するΔｘのｙ座標の変化量に対応するμを読み出させるステップと、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算させるステップと
を有することを特徴とするプログラム。 - 情報処理装置に、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算させるステップを更に有することを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
- 情報処理装置に、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行わせる際、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出させるステップと、
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップと
を有することを特徴とする請求項１３又は請求項１４に記載のプログラム。 - 前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップであることを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。 - 情報処理装置に、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算させるステップを更に有することを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
- 情報処理装置に、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成させるステップを更に有することを特徴とする請求項１５から請求項１７のいずれかに記載のプログラム。
- ３次元画像の描画のラスタライズ処理を行う際、２次元平面上の点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と点Ｐ２（ｘ２，ｙ２）とをとおる直線のｙ座標に対するｘ座標の変化量
を算出する演算処理を情報処理装置に行わせるプログラムが格納された記録媒体であって、
前記プログラムは情報処理装置に、
変化量に関連付けられて格納されたメモリから、算出するΔｘのｙ座標の変化量に対応するμを読み出させるステップと、
前記読み出したμに基づいて、乗算により、
を算出し、この結果をΔｘとして演算させるステップと
を有することを特徴とする記録媒体。 - 前記プログラムは、情報処理装置に、前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、前記算出されたΔｘ’を、ｎ桁右シフトすることにより、Δｘを演算させるステップを更に有することを特徴とする請求項１９に記載の記録媒体。
- 前記プログラムは、
情報処理装置に、座標値が整数に限定され、座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、
で表現されるアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換処理を行わせる際、
形状データの座標（ｘ，ｙ，ｚ）ｔを、行列Ａ及び行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとのアフィン変換により、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔに変換する際、メモリに記憶されている、行列Ａにλ（≠０）をかけたパラメータＡ’
と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとを読み出させるステップと、
前記読み出した行列Ａ’と、行列（ｔ１，ｔ２，ｔ３）ｔとに基づいて、
を演算して、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップと
を更に有することを特徴とする請求項１９又は請求項２０に記載の記録媒体。 - 前記λを２ｎ（ｎ＞１）に限定し、
前記演算するステップは、
の除算演算を、ｎ桁右シフトすることにより、座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）ｔを演算させるステップであることを特徴とする請求項２１に記載の記録媒体。 - 前記プログラムは、情報処理装置に、前記ｎ桁右シフトする前に、各被除数に定数λ／２を加算させるステップを更に有することを特徴とする請求項２２に記載の記録媒体。
- 前記プログラムは、情報処理装置に、予めλ（≠０）をかけた二つ以上のパラメータを合成させるステップを更に有することを特徴とする請求項２１から請求項２３のいずれかに記載の記録媒体。
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