JPH04233086A - 画像生成方法 - Google Patents
画像生成方法Info
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- JPH04233086A JPH04233086A JP3181554A JP18155491A JPH04233086A JP H04233086 A JPH04233086 A JP H04233086A JP 3181554 A JP3181554 A JP 3181554A JP 18155491 A JP18155491 A JP 18155491A JP H04233086 A JPH04233086 A JP H04233086A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—Three-dimensional [3D] image rendering
- G06T15/50—Lighting effects
- G06T15/503—Blending, e.g. for anti-aliasing
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
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- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—Two-dimensional [2D] image generation
- G06T11/10—Texturing; Colouring; Generation of textures or colours
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—Two-dimensional [2D] image generation
- G06T11/40—Filling planar surfaces by adding surface attributes, e.g. adding colours or textures
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- Physics & Mathematics (AREA)
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- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Image Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、複数の素画像（ｉｍａ
ｇｅ ｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓ）に関する幾何学形状およ
び面の状態を記述した素データ（ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ
ｄａｔａ） に基づき、３次元空間に存在する物体の画
像を、２個の主軸を有する規則的な２次元画素配列（ｐ
ｉｘｅｌ ａｒｒａｙ）として生成する方法に関するも
のであり、その方法は次の各項から成る：─基礎データ
を用いて複数個（Ｎ個）の点で標本化した中間画素配列
を描画（ｒｅｎｄｅｒ） するが、この際、各描画ごと
に、素画像と標本点との間に異なるオフセット（ｏｆｆ
ｓｅｔ） を与えることにより、Ｎ個の標本点が各画素
の上でほぼ均一に分布するよう、標本点の基本配列を定
める。 ─これらＮ個の中間画素配列を組合せて濾過された（ｆ
ｉｌｔｅｒｅｄ） 画素配列を形成することにより所望
の画像を構成する。
ｇｅ ｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓ）に関する幾何学形状およ
び面の状態を記述した素データ（ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ
ｄａｔａ） に基づき、３次元空間に存在する物体の画
像を、２個の主軸を有する規則的な２次元画素配列（ｐ
ｉｘｅｌ ａｒｒａｙ）として生成する方法に関するも
のであり、その方法は次の各項から成る：─基礎データ
を用いて複数個（Ｎ個）の点で標本化した中間画素配列
を描画（ｒｅｎｄｅｒ） するが、この際、各描画ごと
に、素画像と標本点との間に異なるオフセット（ｏｆｆ
ｓｅｔ） を与えることにより、Ｎ個の標本点が各画素
の上でほぼ均一に分布するよう、標本点の基本配列を定
める。 ─これらＮ個の中間画素配列を組合せて濾過された（ｆ
ｉｌｔｅｒｅｄ） 画素配列を形成することにより所望
の画像を構成する。
【０００２】本発明はさらに、３次元空間の諸物体の画
像を規則的な２次元の画素配列として生成する装置に関
連し、この装置は下記の各手段から成る：─複数個の素
画像に関する幾何学形状と面の状態とを記述する素デー
タを操作する手段。 ─この素データを用いて、各描画ごとに素画像と標本点
との間のオフセットを変化しながら、複数個（Ｎ個）の
標本点画素配列を描画する手段。および─上記Ｎ個の中
間画素配列を組合せて、濾過された画素配列を形成する
ことにより所望の画像を構成する手段。
像を規則的な２次元の画素配列として生成する装置に関
連し、この装置は下記の各手段から成る：─複数個の素
画像に関する幾何学形状と面の状態とを記述する素デー
タを操作する手段。 ─この素データを用いて、各描画ごとに素画像と標本点
との間のオフセットを変化しながら、複数個（Ｎ個）の
標本点画素配列を描画する手段。および─上記Ｎ個の中
間画素配列を組合せて、濾過された画素配列を形成する
ことにより所望の画像を構成する手段。
【０００３】
【従来の技術】冒頭の２つのパラグラフで述べた型の方
法と装置とは、Ｈｅｎｒｙ Ｆｕｃｈｓ らが、Ｃｏｍ
ｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ， Ｖｏｌ． １９，
Ｎｏ． ３ （ＳＩＧＧＲＡＰＨ ’８５）の １１１
−１２０頁に発表した論文、”Ｆａｓｔ Ｓｐｈｅｒｅ
ｓ， ｓｈａｄｏｗｓ， ｔｅｘｔｕｒｅｓ，ｔｒａｎ
ｓｐａｒｅｎｃｉｅｓ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａ
ｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｐｉｘｅｌ−ｐｌａｎｅｓ”
により、特にその１１９−１２０ 頁の ”ｓｕｃｃ
ｅｓｓｉｖｅ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ”によって知られ
ている。Ｆｕｃｈｓ らの記述によれば、「各画素（ｘ
，ｙ） はサブ画素（ｓｕｂｐｉｘｅｌ）の格子に細分
され、各サブ画素には（ｘ＋ｘｏｆｆｓｅｔ，ｙ＋ｙｏ
ｆｆｓｅｔ） の番地が与えられている。我々は画像生
成を数回（ことによると１６回も）行なうが、各回ごと
に、画像の位置は僅かの量（ｘｏｆｆｓｅｔ，ｙｏｆｆ
ｓｅｔ） だけオフセットして標本点が合理的な分布を
形成するようにする。（この移動（ｓｈｉｆｔ） は、
Ａ．ｘｏｆｆｓｅｔ ＋ Ｂ．ｙｏｆｆｓｅｔ を各ブ
ロードキャスト・トリプルの Ｃ係数に加算すれば容易
に達成できる。）色彩バッファーは２組準備され、その
１つは直前の画像生成オフセットで生成された色彩を蓄
積し、他の１つは、我々がサブ画素格子を動き回るにつ
れて生成されるその時点での平均値を蓄積する。」
法と装置とは、Ｈｅｎｒｙ Ｆｕｃｈｓ らが、Ｃｏｍ
ｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ， Ｖｏｌ． １９，
Ｎｏ． ３ （ＳＩＧＧＲＡＰＨ ’８５）の １１１
−１２０頁に発表した論文、”Ｆａｓｔ Ｓｐｈｅｒｅ
ｓ， ｓｈａｄｏｗｓ， ｔｅｘｔｕｒｅｓ，ｔｒａｎ
ｓｐａｒｅｎｃｉｅｓ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａ
ｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｐｉｘｅｌ−ｐｌａｎｅｓ”
により、特にその１１９−１２０ 頁の ”ｓｕｃｃ
ｅｓｓｉｖｅ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ”によって知られ
ている。Ｆｕｃｈｓ らの記述によれば、「各画素（ｘ
，ｙ） はサブ画素（ｓｕｂｐｉｘｅｌ）の格子に細分
され、各サブ画素には（ｘ＋ｘｏｆｆｓｅｔ，ｙ＋ｙｏ
ｆｆｓｅｔ） の番地が与えられている。我々は画像生
成を数回（ことによると１６回も）行なうが、各回ごと
に、画像の位置は僅かの量（ｘｏｆｆｓｅｔ，ｙｏｆｆ
ｓｅｔ） だけオフセットして標本点が合理的な分布を
形成するようにする。（この移動（ｓｈｉｆｔ） は、
Ａ．ｘｏｆｆｓｅｔ ＋ Ｂ．ｙｏｆｆｓｅｔ を各ブ
ロードキャスト・トリプルの Ｃ係数に加算すれば容易
に達成できる。）色彩バッファーは２組準備され、その
１つは直前の画像生成オフセットで生成された色彩を蓄
積し、他の１つは、我々がサブ画素格子を動き回るにつ
れて生成されるその時点での平均値を蓄積する。」
【０００４】この方法の適用対象である濾過（ｆｉｌｔ
ｅｒｉｎｇ） の主目的は、標本化処理に基づいて生じ
る人工的なエイリアス （ａｌｉａｓｉｎｇ ａｒｔｅ
ｆａｃｔｓ、すなわち画像の縁に発生するギザギザ）
の減少にある。目障りなエイリアスの１つは、画素配列
軸に対し傾きを有する素画像の縁（ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ
ｅｄｇｅ）に発生する「階段」状構造のものである。 この現象は、画像のある種の特徴について、例えば、素
画像の縁が画素の軸とほぼ一致する場合などに、特に目
障りになる。不幸にして、基本配列として、単純格子型
でその主軸が画素のそれと一致する配列を用いたとする
と、上記のように特にエイリアス発生が最も目障りにな
るような場合、Ｎ多重標本化 （Ｎ−ｆｏｌｄｏｖｅｒ
ｓａｍｐｌｉｎｇ） を行なっても、それによる濾過能
力がかなり減殺される結果となる。
ｅｒｉｎｇ） の主目的は、標本化処理に基づいて生じ
る人工的なエイリアス （ａｌｉａｓｉｎｇ ａｒｔｅ
ｆａｃｔｓ、すなわち画像の縁に発生するギザギザ）
の減少にある。目障りなエイリアスの１つは、画素配列
軸に対し傾きを有する素画像の縁（ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ
ｅｄｇｅ）に発生する「階段」状構造のものである。 この現象は、画像のある種の特徴について、例えば、素
画像の縁が画素の軸とほぼ一致する場合などに、特に目
障りになる。不幸にして、基本配列として、単純格子型
でその主軸が画素のそれと一致する配列を用いたとする
と、上記のように特にエイリアス発生が最も目障りにな
るような場合、Ｎ多重標本化 （Ｎ−ｆｏｌｄｏｖｅｒ
ｓａｍｐｌｉｎｇ） を行なっても、それによる濾過能
力がかなり減殺される結果となる。
【０００５】英国特許出願第ＧＢ−２１７７５７７−Ａ
号では既にこの点が認識され、対策としてランダムか擬
ランダムの標本点分布（いわゆる確率的標本化）の使用
が提案されている。このランダム化には、エイリアスを
雑音に置換する効果があり、この結果発生するランダム
雑音は、人間の目に対して、エイリアスのギザギザほど
目障りにならない。しかし、前記英国特許出願第ＧＢ−
２１７７５７７−Ａ号によるランダム標本分布の生成は
、襞（ｂｕｎｃｈｉｎｇ） その他の発生を回避する対
策により複雑化するのみでなく、最適なエイリアス除去
には、各画素ごとに新たなランダム標本模様が必要とな
る。英国特許出願第ＧＢ−２１７７５７７−Ａ号には、
簡単化のためには各画素共通の単一ランダム模様が利用
できるとあるが、この方法で、最も目障りな型のエイリ
アスの濾過が、規則的標本点格子に比べてうまくゆくと
いう保証は無い。確かに、固定模様の確率的標本化を用
いるとエイリアスの状態が却って悪化し兼ねないのであ
る。
号では既にこの点が認識され、対策としてランダムか擬
ランダムの標本点分布（いわゆる確率的標本化）の使用
が提案されている。このランダム化には、エイリアスを
雑音に置換する効果があり、この結果発生するランダム
雑音は、人間の目に対して、エイリアスのギザギザほど
目障りにならない。しかし、前記英国特許出願第ＧＢ−
２１７７５７７−Ａ号によるランダム標本分布の生成は
、襞（ｂｕｎｃｈｉｎｇ） その他の発生を回避する対
策により複雑化するのみでなく、最適なエイリアス除去
には、各画素ごとに新たなランダム標本模様が必要とな
る。英国特許出願第ＧＢ−２１７７５７７−Ａ号には、
簡単化のためには各画素共通の単一ランダム模様が利用
できるとあるが、この方法で、最も目障りな型のエイリ
アスの濾過が、規則的標本点格子に比べてうまくゆくと
いう保証は無い。確かに、固定模様の確率的標本化を用
いるとエイリアスの状態が却って悪化し兼ねないのであ
る。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、エイ
リアス除去のための濾過（ａｎｔｉａｌｉａｓ ｆｉｌ
ｔｅｒｉｎｇ） に関し、確率的標本化（ｓｔｏｃｈａ
ｓｔｉｃ ｓａｍｐｌｉｎｇ） の欠点を回避して既知
の方法の改善を図ることにある。
リアス除去のための濾過（ａｎｔｉａｌｉａｓ ｆｉｌ
ｔｅｒｉｎｇ） に関し、確率的標本化（ｓｔｏｃｈａ
ｓｔｉｃ ｓａｍｐｌｉｎｇ） の欠点を回避して既知
の方法の改善を図ることにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、冒頭のパラグ
ラフで述べた方法として、Ｎ個のオフセットの決定にあ
たり ─濾過を目的として、画像に関する１つまたはそれ以上
の種類の特徴を選択すること、及び、 ─こうして選択した画像の特徴について、実質Ｎ回の多
重標本化が確実に行なえるよう、基本配列に関するＮ個
のオフセットを決定すること、の２点を特徴とするもの
である。
ラフで述べた方法として、Ｎ個のオフセットの決定にあ
たり ─濾過を目的として、画像に関する１つまたはそれ以上
の種類の特徴を選択すること、及び、 ─こうして選択した画像の特徴について、実質Ｎ回の多
重標本化が確実に行なえるよう、基本配列に関するＮ個
のオフセットを決定すること、の２点を特徴とするもの
である。
【０００８】
【作用】この方法を用いることにより、本発明は、高速
かつ低価格で、エイリアス除去のための濾過の実現を可
能にすると同時に、Ｎ個の標本点を十分に利用して最も
目障りなエイリアスの除去を行なっている。
かつ低価格で、エイリアス除去のための濾過の実現を可
能にすると同時に、Ｎ個の標本点を十分に利用して最も
目障りなエイリアスの除去を行なっている。
【０００９】例えば、選択した画像の特徴の種類に、画
像の縁が画素配列の２個の主軸の何れかとほぼ一致する
ものが含まれるとすれば、ここでのＮ個のオフセットの
選択においては、主軸の片方または双方から見て、画素
の領域が実質Ｎ個所で分割できるような選択が行なわれ
る。
像の縁が画素配列の２個の主軸の何れかとほぼ一致する
ものが含まれるとすれば、ここでのＮ個のオフセットの
選択においては、主軸の片方または双方から見て、画素
の領域が実質Ｎ個所で分割できるような選択が行なわれ
る。
【００１０】Ｎ個の標本点の基本配列は、例えば、規則
的な２次元配列で、その各主軸が画素の主軸を一致しな
いものであってもよい。そのような配列を用いると、画
像の縁が画素配列の軸とほぼ一致する場合のエイリアス
濾過効果は向上する。この場合結果として、サブ画素配
列の何れかの軸とほぼ一致する縁に関するエイリアスは
増加するが、画素の主軸と一致しないこの種の縁に関す
るエイリアスは、本質的に目障りの度合いが低いので、
総合的に改善が期待できる。さらに別案として、標本点
のサブ画素配列は、不規則な２次元配列で構成してもよ
い。
的な２次元配列で、その各主軸が画素の主軸を一致しな
いものであってもよい。そのような配列を用いると、画
像の縁が画素配列の軸とほぼ一致する場合のエイリアス
濾過効果は向上する。この場合結果として、サブ画素配
列の何れかの軸とほぼ一致する縁に関するエイリアスは
増加するが、画素の主軸と一致しないこの種の縁に関す
るエイリアスは、本質的に目障りの度合いが低いので、
総合的に改善が期待できる。さらに別案として、標本点
のサブ画素配列は、不規則な２次元配列で構成してもよ
い。
【００１１】オフセットについては、標本点のサブ画素
配列が画素領域の周辺に偏るように選ぶこともできる。 縁に関するエイリアスの濾過には、標本点を広く分散す
るのが望ましいが、一方、サブ画素配列の中央に低密度
の区域があったとしても、それ自体は画像頂点のエイリ
アスという、本質的に大して目障りにならないエイリア
スを増大するのみであり、従って総合的な利点が得られ
る。
配列が画素領域の周辺に偏るように選ぶこともできる。 縁に関するエイリアスの濾過には、標本点を広く分散す
るのが望ましいが、一方、サブ画素配列の中央に低密度
の区域があったとしても、それ自体は画像頂点のエイリ
アスという、本質的に大して目障りにならないエイリア
スを増大するのみであり、従って総合的な利点が得られ
る。
【００１２】本発明には、冒頭のパラグラフで述べた方
法の１つとして、複数の型の面情報を各異なる描画（ｒ
ｅｎｄｉｔｉｏｎ）サブセットに用いることにより、濾
過された画像においては、これら複数の面情報が組合せ
られることを特徴とする方法が含まれる。これら異なる
型の面情報としては、例えば、半透明効果を出すために
異なる素画像に関するものを用いてもよいし、テクスチ
ャー（ｔｅｘｔｕｒｅ すなわち材質感など表面の状態
）を混合するために異なるテクスチャー・マップから取
り出してもよい。
法の１つとして、複数の型の面情報を各異なる描画（ｒ
ｅｎｄｉｔｉｏｎ）サブセットに用いることにより、濾
過された画像においては、これら複数の面情報が組合せ
られることを特徴とする方法が含まれる。これら異なる
型の面情報としては、例えば、半透明効果を出すために
異なる素画像に関するものを用いてもよいし、テクスチ
ャー（ｔｅｘｔｕｒｅ すなわち材質感など表面の状態
）を混合するために異なるテクスチャー・マップから取
り出してもよい。
【００１３】そうした実施例において、描画の各サブセ
ットの選択は、その固有の濾過特性に注目して行なえば
よく、このことはＮ点の基本配列全体と同様である。
ットの選択は、その固有の濾過特性に注目して行なえば
よく、このことはＮ点の基本配列全体と同様である。
【００１４】異なる面情報源の間での極端に頻繁な切換
えを回避するため、描画に順序付けを行うことにより、
各サブセットを構成する描画はそれぞれ１群として扱う
こともできる。これと逆に、サブセットを構成する描画
が互いに分散して交互配置される（ｉｎｔｅｒｌｅａｖ
ｅ）よう、描画の順序付けをすることもできる。この後
者の方法は、例えばスクリーン上で画像に順次改善を加
える時などには望ましいと思われる。
えを回避するため、描画に順序付けを行うことにより、
各サブセットを構成する描画はそれぞれ１群として扱う
こともできる。これと逆に、サブセットを構成する描画
が互いに分散して交互配置される（ｉｎｔｅｒｌｅａｖ
ｅ）よう、描画の順序付けをすることもできる。この後
者の方法は、例えばスクリーン上で画像に順次改善を加
える時などには望ましいと思われる。
【００１５】本発明には、冒頭のパラグラフで述べた方
法の１つとして、描画と描画の間に素データを更新する
ことにより、濾過された後の画像に動きのぼかし（ｍｏ
ｔｉｏｎ ｂｌｕｒｒｉｎｇ） を加えることを特徴と
するものが含まれる。こうすると動きの速い素画像は、
多くの画素を経過するうちに適切な「ぼかしが加えられ
（”ｓｍｅａｒｅｄ ｏｕｔ”）」、その一方で静止
素画像は、依然多重描画による対エイリアス濾過効果を
得ることができる。この目的達成には、上記所望の濾過
に最適となるようにサブ画素配列を定めればよい。これ
ら描画の順序は、逐次出現する標本点が画素領域全体に
広く分布するように並べることもできる。
法の１つとして、描画と描画の間に素データを更新する
ことにより、濾過された後の画像に動きのぼかし（ｍｏ
ｔｉｏｎ ｂｌｕｒｒｉｎｇ） を加えることを特徴と
するものが含まれる。こうすると動きの速い素画像は、
多くの画素を経過するうちに適切な「ぼかしが加えられ
（”ｓｍｅａｒｅｄ ｏｕｔ”）」、その一方で静止
素画像は、依然多重描画による対エイリアス濾過効果を
得ることができる。この目的達成には、上記所望の濾過
に最適となるようにサブ画素配列を定めればよい。これ
ら描画の順序は、逐次出現する標本点が画素領域全体に
広く分布するように並べることもできる。
【００１６】本発明には、冒頭のパラグラフで述べた方
法の１つとして、対象とする画像が実時間に生成される
動画系列の一部分であり、そこでは、各描画所要時間の
変動に応じ、これに適応したＮの値を選択することによ
り、予め定めた最小画像速度（ｍｉｎｉｍｕｍ ｉｍａ
ｇｅ ｒａｔｅ）を維持しながらＮの値を最大にする、
ことを特徴とするものが含まれる。この方法によれば、
動きの速い複雑な情景に対し、有限回の描画で最適画像
品質を維持できるようなシステムの実現が可能になる。 Ｎの適応選択を用いれば、規則的、確率的何れの標本分
布を有する如何なる多重描画システムにおいても、同様
の効果を挙げることができる。
法の１つとして、対象とする画像が実時間に生成される
動画系列の一部分であり、そこでは、各描画所要時間の
変動に応じ、これに適応したＮの値を選択することによ
り、予め定めた最小画像速度（ｍｉｎｉｍｕｍ ｉｍａ
ｇｅ ｒａｔｅ）を維持しながらＮの値を最大にする、
ことを特徴とするものが含まれる。この方法によれば、
動きの速い複雑な情景に対し、有限回の描画で最適画像
品質を維持できるようなシステムの実現が可能になる。 Ｎの適応選択を用いれば、規則的、確率的何れの標本分
布を有する如何なる多重描画システムにおいても、同様
の効果を挙げることができる。
【００１７】情景の複雑度の決定は、例えば、最初の中
間画素配列に対するシステムの描画所要時間の実測、素
データの知識に基づく見積もり、あるいはこれら両者の
組合せ、などにより行なえばよい。画素ごと走査線ごと
に、基本配列や、場合によりＮの値さえも、変えること
により、画像の各部分に現れる異なる特徴を考慮に入れ
ることができる。
間画素配列に対するシステムの描画所要時間の実測、素
データの知識に基づく見積もり、あるいはこれら両者の
組合せ、などにより行なえばよい。画素ごと走査線ごと
に、基本配列や、場合によりＮの値さえも、変えること
により、画像の各部分に現れる異なる特徴を考慮に入れ
ることができる。
【００１８】本発明には、冒頭から２番目のパラグラフ
で述べた装置の１つとして、Ｎ個のオフセットを上記発
明に従って予め定めておくことを特徴とするものが含ま
れる。
で述べた装置の１つとして、Ｎ個のオフセットを上記発
明に従って予め定めておくことを特徴とするものが含ま
れる。
【００１９】
【実施例】本発明の実施例を添付図面の図１ないし図７
を参照しながら説明する。
を参照しながら説明する。
【００２０】図１には、３次元物体を表現する画像の表
示装置を図式的に示す。データベース・モジュールＯＢ
Ｊに格納され管理されるデータベースは、３次元環境、
すなわち「物体空間（ｏｂｊｅｃｔ ｓｐａｃｅ）」を
形成するものであり、その中にはそれぞれが１群の物体
素画像（ｏｂｊｅｃｔ ｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓ） とし
てモデル化された各種の３次元物体を含んでいる。各素
画像は、例えば、平面多角形または曲線の部分などであ
り、それらは、幾何学的記述（例えば頂点の座標）およ
び面の説明（色彩、階調、透明度、面の法線など）によ
りそれぞれ定義されている。光源の幾何学的、面的説明
も含まれてよい。もう１つのモジュールＶＥＷは「視覚
空間（ｖｉｅｗｉｎｇ ｓｐａｃｅ） 」を、例えば視
点の位置、視線の方向、および視野、などの点から定義
する。
示装置を図式的に示す。データベース・モジュールＯＢ
Ｊに格納され管理されるデータベースは、３次元環境、
すなわち「物体空間（ｏｂｊｅｃｔ ｓｐａｃｅ）」を
形成するものであり、その中にはそれぞれが１群の物体
素画像（ｏｂｊｅｃｔ ｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓ） とし
てモデル化された各種の３次元物体を含んでいる。各素
画像は、例えば、平面多角形または曲線の部分などであ
り、それらは、幾何学的記述（例えば頂点の座標）およ
び面の説明（色彩、階調、透明度、面の法線など）によ
りそれぞれ定義されている。光源の幾何学的、面的説明
も含まれてよい。もう１つのモジュールＶＥＷは「視覚
空間（ｖｉｅｗｉｎｇ ｓｐａｃｅ） 」を、例えば視
点の位置、視線の方向、および視野、などの点から定義
する。
【００２１】ユーザーの入力手段であるＩＮＰは、トラ
ックボール（位置入力装置の１種）やマウスやキーボー
ドなどであり、人／計算機インタフェイス・モジュール
のＨＣＩに接続され、ユーザーはこのＨＣＩを介して、
物体空間の内部にある物体を操作・変形したり、視点、
視線などの視覚空間の属性を操作できる。
ックボール（位置入力装置の１種）やマウスやキーボー
ドなどであり、人／計算機インタフェイス・モジュール
のＨＣＩに接続され、ユーザーはこのＨＣＩを介して、
物体空間の内部にある物体を操作・変形したり、視点、
視線などの視覚空間の属性を操作できる。
【００２２】幾何学モジュールＧＥＯＭは、データベー
ス・モジュールＯＢＪの中に定義されている、各種素画
像に関する物体空間の幾何学的記述に対し、幾何学的変
形を加えて、視覚空間でのこれに相当する記述に変換す
る。これらの変形には、通常、移動、回転、透視など周
知の技術が含まれる。素画像の面の記述も、視覚空間に
おける光の条件に従って修飾される。対象が単に２次元
画像である通常の場合には、視覚空間における２次元の
座標軸（一般にｘおよびｙと呼ばれる）とスクリーンの
座標軸とは線形に対応し、一方第３の座標軸（ｚ）は、
スクリーンに「入り込む」物体の「深さ」に対応する。
ス・モジュールＯＢＪの中に定義されている、各種素画
像に関する物体空間の幾何学的記述に対し、幾何学的変
形を加えて、視覚空間でのこれに相当する記述に変換す
る。これらの変形には、通常、移動、回転、透視など周
知の技術が含まれる。素画像の面の記述も、視覚空間に
おける光の条件に従って修飾される。対象が単に２次元
画像である通常の場合には、視覚空間における２次元の
座標軸（一般にｘおよびｙと呼ばれる）とスクリーンの
座標軸とは線形に対応し、一方第３の座標軸（ｚ）は、
スクリーンに「入り込む」物体の「深さ」に対応する。
【００２３】幾何学モジュールＧＥＯＭは、視覚空間の
素画像記述子を描画モジュールＤＲＷに転送し、このＤ
ＲＷは視覚空間素画像の記述を、表示に適した形態、一
般的には走査変換で２次元配列の画素値に変換し、画像
バッファー記憶ＩＭＩＮＴに格納する。描画モジュール
ＤＲＷは、隠面（ｈｉｄｄｅｎ ｓｕｒｆａｃｅ）の除
去（ｚ軸を用いた）、および陰影付け（ｓｈａｄｉｎｇ
） のための計算を行なうこともできる。こうした仕事
を実施するための適切な手段は既に周知の技術である。
素画像記述子を描画モジュールＤＲＷに転送し、このＤ
ＲＷは視覚空間素画像の記述を、表示に適した形態、一
般的には走査変換で２次元配列の画素値に変換し、画像
バッファー記憶ＩＭＩＮＴに格納する。描画モジュール
ＤＲＷは、隠面（ｈｉｄｄｅｎ ｓｕｒｆａｃｅ）の除
去（ｚ軸を用いた）、および陰影付け（ｓｈａｄｉｎｇ
） のための計算を行なうこともできる。こうした仕事
を実施するための適切な手段は既に周知の技術である。
【００２４】前記文献において Ｆｕｃｈｅｓ らが述
べている多重描写技術によれば、バッファーＩＭＩＮＴ
内の画素配列は、中間的な、標本点画像（ｐｏｉｎｔ
ｓａｍｐｌｅｄ ｉｍａｇｅ） である。表示装置ＤＩ
Ｓ上に現れる各画像ごとに、Ｎ個１組の中間画像の描画
が行なわれるが、このＮ個の描画のそれぞれに対して、
モジュールＯＦＦＳにより、予め定めた異なるオフセッ
トが加えられるので、各画素の標本点は描画ごとに移動
する。これら中間画像が生成されるごとに、画像集積バ
ッファーＩＭＡＣＣがこれらを加え合わせるので、Ｎ個
の描画が終った時点では、既に多重標本化され、標本点
分布、さらに場合によっては各標本点への重み付けに従
って濾過された（ｆｉｌｔｅｒｅｄ）画像が、バッファ
ーＩＭＡＣＣに格納されている。
べている多重描写技術によれば、バッファーＩＭＩＮＴ
内の画素配列は、中間的な、標本点画像（ｐｏｉｎｔ
ｓａｍｐｌｅｄ ｉｍａｇｅ） である。表示装置ＤＩ
Ｓ上に現れる各画像ごとに、Ｎ個１組の中間画像の描画
が行なわれるが、このＮ個の描画のそれぞれに対して、
モジュールＯＦＦＳにより、予め定めた異なるオフセッ
トが加えられるので、各画素の標本点は描画ごとに移動
する。これら中間画像が生成されるごとに、画像集積バ
ッファーＩＭＡＣＣがこれらを加え合わせるので、Ｎ個
の描画が終った時点では、既に多重標本化され、標本点
分布、さらに場合によっては各標本点への重み付けに従
って濾過された（ｆｉｌｔｅｒｅｄ）画像が、バッファ
ーＩＭＡＣＣに格納されている。
【００２５】Ｆｕｃｈｅｓ らが述べているように、画
像の改善が行なわれる都度その状態が表示されることに
なっている場合（例えばバッファーＩＭＡＣＣが二重バ
ッファーでない場合）には、バッファーＩＭＡＣＣに保
存されている値は、各描写が終った都度、常にそれまで
の平均値を示すよう仕組んでおかねばならない。そうで
ない場合には、中間画素値の単純加算を行い、すべての
描写が終った時これをＮで割ることにより最終平均を求
める方法を採ることができる。Ｎによる割算は、Ｎを２
のべき乗（２、４、８、１６）に限定すれば極めて簡単
になる。
像の改善が行なわれる都度その状態が表示されることに
なっている場合（例えばバッファーＩＭＡＣＣが二重バ
ッファーでない場合）には、バッファーＩＭＡＣＣに保
存されている値は、各描写が終った都度、常にそれまで
の平均値を示すよう仕組んでおかねばならない。そうで
ない場合には、中間画素値の単純加算を行い、すべての
描写が終った時これをＮで割ることにより最終平均を求
める方法を採ることができる。Ｎによる割算は、Ｎを２
のべき乗（２、４、８、１６）に限定すれば極めて簡単
になる。
【００２６】実用上、オフセットの使い方として、標本
点配列は静止させ、これにに対して素画像を移動しても
よい。しかし説明を判りやすくするため、図２では、こ
れと逆に、縁Ｅと頂点Ｖをもつ１個の素画像Ｐが、方形
に配列されたＡ、Ｂなどの画素領域の上で静止している
ものとし、一方Ｎ＝１６の異なるサブ画素をオフセット
することにより、ここで代表に選んだ２個の画素領域Ａ
およびＢの、それぞれの内部にドットで表示した点で標
本化を行なっていることを示している。
点配列は静止させ、これにに対して素画像を移動しても
よい。しかし説明を判りやすくするため、図２では、こ
れと逆に、縁Ｅと頂点Ｖをもつ１個の素画像Ｐが、方形
に配列されたＡ、Ｂなどの画素領域の上で静止している
ものとし、一方Ｎ＝１６の異なるサブ画素をオフセット
することにより、ここで代表に選んだ２個の画素領域Ａ
およびＢの、それぞれの内部にドットで表示した点で標
本化を行なっていることを示している。
【００２７】画素ＡおよびＢについて示した標本点配列
は同形であり、Ｎ＝１６オフセットの組で定義した基本
サブ画素配列に従って、（図示してはいないが）この画
素配列のすべての画素領域で繰り返される。図２のサブ
画素配列では、標本点は方形格子を形成する１６サブ画
素の各中心に置かれていることが示されている。
は同形であり、Ｎ＝１６オフセットの組で定義した基本
サブ画素配列に従って、（図示してはいないが）この画
素配列のすべての画素領域で繰り返される。図２のサブ
画素配列では、標本点は方形格子を形成する１６サブ画
素の各中心に置かれていることが示されている。
【００２８】簡単のため仮に斜線の素画像Ｐは色彩値１
を有し、背景の色彩値が０であるとすると、図２から、
画素Ａの最終の平均値は７／１６または８／１６であり
、画素Ｂのそれは５／１６または６／１６となることが
分かる。これらの分数は、この素画像により占められる
画素領域の部分の大きさを、画素の１６分の１で量子化
（ｑｕｎａｔｉｚｅ）して表わした数字であり、少なく
ともその程度までは、集積バッファーＩＭＡＣＣ内の画
像のエイリアスが濾過されているのである。
を有し、背景の色彩値が０であるとすると、図２から、
画素Ａの最終の平均値は７／１６または８／１６であり
、画素Ｂのそれは５／１６または６／１６となることが
分かる。これらの分数は、この素画像により占められる
画素領域の部分の大きさを、画素の１６分の１で量子化
（ｑｕｎａｔｉｚｅ）して表わした数字であり、少なく
ともその程度までは、集積バッファーＩＭＡＣＣ内の画
像のエイリアスが濾過されているのである。
【００２９】エイリアスは、ある種の画像については一
層問題になる。特に、画素配列の主軸ｘ対する傾きの極
めて小さいＥのような縁では、はっきり見える「階段」
効果（”ｓｔａｉｒｃａｓｅ” ｅｆｆｅｃｔｓ） を
生じ易い。この効果は、動画像の系列において、この階
段のステップが縁Ｅに沿って現れ、例えば、ＥがＥ’か
らＥ”へと高速で動く場合、特に目障りになる。
層問題になる。特に、画素配列の主軸ｘ対する傾きの極
めて小さいＥのような縁では、はっきり見える「階段」
効果（”ｓｔａｉｒｃａｓｅ” ｅｆｆｅｃｔｓ） を
生じ易い。この効果は、動画像の系列において、この階
段のステップが縁Ｅに沿って現れ、例えば、ＥがＥ’か
らＥ”へと高速で動く場合、特に目障りになる。
【００３０】図２では、特に上記のようにエイリアスが
一般に最も目障りになる条件下において、規則的な格子
模様でポテンシャル１６の量子化を行なうと、如何に効
率が悪いかを示している。素画像の縁ＥがＥ’の位置に
動いても、濾過した色彩値は８／１６のまま動かない。 その後Ｅ’からＥ”という短い間隔の移動で、この値は
１２／１６へと４レベル分飛躍する。要するに、関連す
る縁が水平（または垂直）に近付くと、本来利用できる
筈の量子化レベルＮ（＝１６）が実質僅か√Ｎ（＝４）
に低下し、その結果、１６種の描画のうち１２種が、最
も濾過の必要な際、実効的に冗長なものとなってしまう
。１６回の多重標本化を行なって４回しか有効ではなか
ったこととなる。
一般に最も目障りになる条件下において、規則的な格子
模様でポテンシャル１６の量子化を行なうと、如何に効
率が悪いかを示している。素画像の縁ＥがＥ’の位置に
動いても、濾過した色彩値は８／１６のまま動かない。 その後Ｅ’からＥ”という短い間隔の移動で、この値は
１２／１６へと４レベル分飛躍する。要するに、関連す
る縁が水平（または垂直）に近付くと、本来利用できる
筈の量子化レベルＮ（＝１６）が実質僅か√Ｎ（＝４）
に低下し、その結果、１６種の描画のうち１２種が、最
も濾過の必要な際、実効的に冗長なものとなってしまう
。１６回の多重標本化を行なって４回しか有効ではなか
ったこととなる。
【００３１】図３ないし図７には、新規な一連の標本配
列として、図示のように標本点数Ｎ＝４、８、１６に対
応する配列を示してある。黒丸は画素領域Ａの標本点の
基本配列を示し、白丸は隣接画素領域の標本点を示して
いる。これら新規配列の並べ方としては、素画像の縁の
うちｘ軸またはｙ軸とほぼ同一方向にある縁Ｅが、ｙま
たはｘの方向に動くにつれ、図２のように群としてでは
なく、一度に１個ずつ標本点を横切るように設計されて
いる。
列として、図示のように標本点数Ｎ＝４、８、１６に対
応する配列を示してある。黒丸は画素領域Ａの標本点の
基本配列を示し、白丸は隣接画素領域の標本点を示して
いる。これら新規配列の並べ方としては、素画像の縁の
うちｘ軸またはｙ軸とほぼ同一方向にある縁Ｅが、ｙま
たはｘの方向に動くにつれ、図２のように群としてでは
なく、一度に１個ずつ標本点を横切るように設計されて
いる。
【００３２】特に、図３、４、５および７の配列は、ｘ
、ｙ両方向ともに画素領域Ａを、厳密にＮ個所で分割し
ている。図４では、この交差に対応する８個ずつの点を
、画素領域Ａの縁に沿って矢印で示した。図２でＮ個の
標本点を用いたのに√Ｎ個の交差しか得られなかったの
と比較すれば、この配列の有利さは、明らかである。
、ｙ両方向ともに画素領域Ａを、厳密にＮ個所で分割し
ている。図４では、この交差に対応する８個ずつの点を
、画素領域Ａの縁に沿って矢印で示した。図２でＮ個の
標本点を用いたのに√Ｎ個の交差しか得られなかったの
と比較すれば、この配列の有利さは、明らかである。
【００３３】交差点をＮ個にする利点は、ほぼ水平かほ
ぼ垂直方向の縁に関するエイリアス除去のため、Ｎ個の
量子化レベルすべてが用いられることである。図５に示
した１６標本点によるサブ画素配列は、ｘとｙ軸に対し
てそれぞれある傾斜を持った軸ξとηの上に、規則的な
配列を行なったものである。この結果として、縁がこれ
らの軸ξまたはηの何れかと平行している特殊な場合に
は、有効な量子化は４レベルに過ぎないこととなる。し
かし、これはさほどの問題では無さそうである、という
のは、画素配列の主軸に対し顕著に傾斜した縁に生じる
エイリアスは、本質的に余り目障りにならないからであ
る。因みに、図５の標本点配列方向と画素の境界方向と
は食い違っていることにお気付きと思う。
ぼ垂直方向の縁に関するエイリアス除去のため、Ｎ個の
量子化レベルすべてが用いられることである。図５に示
した１６標本点によるサブ画素配列は、ｘとｙ軸に対し
てそれぞれある傾斜を持った軸ξとηの上に、規則的な
配列を行なったものである。この結果として、縁がこれ
らの軸ξまたはηの何れかと平行している特殊な場合に
は、有効な量子化は４レベルに過ぎないこととなる。し
かし、これはさほどの問題では無さそうである、という
のは、画素配列の主軸に対し顕著に傾斜した縁に生じる
エイリアスは、本質的に余り目障りにならないからであ
る。因みに、図５の標本点配列方向と画素の境界方向と
は食い違っていることにお気付きと思う。
【００３４】標本点は画素の領域全体に広く平等に分布
するのが望ましい。この点を考慮すると、図３の基本配
列は、標本点が上部左から下部右に向けて対角線上に集
中していて望ましくないように見える。しかし、別の対
角線上には、他の画素標本点が存在しその貢献のあるこ
とを勘案すると、実際上画素あたり僅かＮ＝４標本にし
ては、標本点がかなり良く分布していると見るべきであ
ろう。
するのが望ましい。この点を考慮すると、図３の基本配
列は、標本点が上部左から下部右に向けて対角線上に集
中していて望ましくないように見える。しかし、別の対
角線上には、他の画素標本点が存在しその貢献のあるこ
とを勘案すると、実際上画素あたり僅かＮ＝４標本にし
ては、標本点がかなり良く分布していると見るべきであ
ろう。
【００３５】図６に示したのはＮ＝１６の場合の基本配
列の別案である。この基本配列は、わざと不規則に並べ
ることにより、上述のような特殊な場合における問題を
排除している。同時に図６では、標本点の分布が領域Ａ
の周辺部に偏り領域の中央部での標本点が多少少ないよ
うな配列を採用している。標本点密度の低い領域では素
画像頂点でのエイリアス除去効果が悪くなるが、ここで
は巧いことにその埋合わせができる、というのは、特に
通常の画像では、素画像の頂点での画素数が、素画像の
縁に沿った画素数よりも遥かに少ないからである。お気
付きと思うが、標本点のうち２対はｘおよびｙ軸上に来
ているので、ｘおよびｙ軸との交点は１４個のみであり
Ｎ（＝１６）ではない。図２の配列が√Ｎ（＝４）区分
しか実現しなかったのと比較すれば、これでも依然Ｎに
近い交点が得られていると見做してよかろう。
列の別案である。この基本配列は、わざと不規則に並べ
ることにより、上述のような特殊な場合における問題を
排除している。同時に図６では、標本点の分布が領域Ａ
の周辺部に偏り領域の中央部での標本点が多少少ないよ
うな配列を採用している。標本点密度の低い領域では素
画像頂点でのエイリアス除去効果が悪くなるが、ここで
は巧いことにその埋合わせができる、というのは、特に
通常の画像では、素画像の頂点での画素数が、素画像の
縁に沿った画素数よりも遥かに少ないからである。お気
付きと思うが、標本点のうち２対はｘおよびｙ軸上に来
ているので、ｘおよびｙ軸との交点は１４個のみであり
Ｎ（＝１６）ではない。図２の配列が√Ｎ（＝４）区分
しか実現しなかったのと比較すれば、これでも依然Ｎに
近い交点が得られていると見做してよかろう。
【００３６】図７に示すＮ＝８の配列は、画素領域全体
にわたり標本点がちりばめられ、図４と比較すれば、標
本点は画素領域Ａの中央部に多少集中している。ｘおよ
びｙ軸ともにＮ＝８の交点を存在させる、という条件は
ここでも完全に充たされている。
にわたり標本点がちりばめられ、図４と比較すれば、標
本点は画素領域Ａの中央部に多少集中している。ｘおよ
びｙ軸ともにＮ＝８の交点を存在させる、という条件は
ここでも完全に充たされている。
【００３７】上述の配列形式には更に変形を行なうこと
が可能である。実施例として例えば、改善状態を次々に
表示するような場合、基本配列としてＮ＝４，８，１６
などの系列を選び、各配列が先行する配列の上位集合（
ｓｕｐｅｒｓｅｔ） となる形態を採るのが有利になる
かも知れない。また標本点に異なる重み付け係数を与え
一層一般的な濾過作用（ｍｏｒｅ ｇｅｎｅｒａｌ ｆ
ｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｃｔｉｏｎｓ）を達成することも
できよう。
が可能である。実施例として例えば、改善状態を次々に
表示するような場合、基本配列としてＮ＝４，８，１６
などの系列を選び、各配列が先行する配列の上位集合（
ｓｕｐｅｒｓｅｔ） となる形態を採るのが有利になる
かも知れない。また標本点に異なる重み付け係数を与え
一層一般的な濾過作用（ｍｏｒｅ ｇｅｎｅｒａｌ ｆ
ｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｃｔｉｏｎｓ）を達成することも
できよう。
【００３８】もう１つの変形は適応型多重描画（ａｄａ
ｐｔｉｖｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ）
とも名付けるべきもので、例えば飛行の模擬実験用な
ど、複雑かつ変化の激しい画像について、図１の装置を
用いて実時間の動画列を生成する場合有益と思われる。 この目的のため、図１のモジュールＯＦＦＳは、各画像
ごとに複雑度信号（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｓｉｇｎａｌ
） ＣＯＭＰを受信して描画の回数Ｎに変化を与え、こ
れにより、所望の画像更新率に対応して常に最適の画像
濾過（例えばエイリアス除去のための）が行なわれる。 この複雑度信号ＣＯＭＰの役割は、描画モジュールＤＲ
Ｗが各描画を行なうための所要時間を表現することであ
る。この信号ＣＯＭＰは例えば、モジュールＤＲＷが第
１回の描画に要した時間を直接利用して作成してもよい
。すなわち、第１回の描画が利用可能時間の半分以下で
済んだとすれば、もう１度描画が可能になる。このこと
を更に一般化すれば、描画に利用可能な総時間と描画ご
との所要時間とが分かれば描画の回数を決定することが
できる、つまり、利用可能な描画回数は利用可能総時間
を描画ごとの所要時間で割ったものに等しいからである
。これとは別に、仮にＧＥＯＭモジュールに、例えばそ
の画像のすべての素画像の表示領域（ｓｃｒｅｅｎ ａ
ｒｅａ） を合計するなどにより描画時間を見積もる手
段が存在する場合には、描画回数はＧＥＯＭから供給し
てもよいし、さもなければ、その動画系列における先行
画像の描画所要時間に基づき、幾何学モジュールＧＥＯ
Ｍから送られる複雑度変化信号（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ
−ｃｈａｎｇｅ ｓｉｇｎａｌ）の助けを借りるなどし
て、画像の複雑度の予測をすることもできよう。
ｐｔｉｖｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ）
とも名付けるべきもので、例えば飛行の模擬実験用な
ど、複雑かつ変化の激しい画像について、図１の装置を
用いて実時間の動画列を生成する場合有益と思われる。 この目的のため、図１のモジュールＯＦＦＳは、各画像
ごとに複雑度信号（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｓｉｇｎａｌ
） ＣＯＭＰを受信して描画の回数Ｎに変化を与え、こ
れにより、所望の画像更新率に対応して常に最適の画像
濾過（例えばエイリアス除去のための）が行なわれる。 この複雑度信号ＣＯＭＰの役割は、描画モジュールＤＲ
Ｗが各描画を行なうための所要時間を表現することであ
る。この信号ＣＯＭＰは例えば、モジュールＤＲＷが第
１回の描画に要した時間を直接利用して作成してもよい
。すなわち、第１回の描画が利用可能時間の半分以下で
済んだとすれば、もう１度描画が可能になる。このこと
を更に一般化すれば、描画に利用可能な総時間と描画ご
との所要時間とが分かれば描画の回数を決定することが
できる、つまり、利用可能な描画回数は利用可能総時間
を描画ごとの所要時間で割ったものに等しいからである
。これとは別に、仮にＧＥＯＭモジュールに、例えばそ
の画像のすべての素画像の表示領域（ｓｃｒｅｅｎ ａ
ｒｅａ） を合計するなどにより描画時間を見積もる手
段が存在する場合には、描画回数はＧＥＯＭから供給し
てもよいし、さもなければ、その動画系列における先行
画像の描画所要時間に基づき、幾何学モジュールＧＥＯ
Ｍから送られる複雑度変化信号（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ
−ｃｈａｎｇｅ ｓｉｇｎａｌ）の助けを借りるなどし
て、画像の複雑度の予測をすることもできよう。
【００３９】標本点の基本配列を定めるＮ個のオフセッ
トを、２組またはそれ以上のサブセットに分割すると、
各種の特別な効用が得られる。この目的のためには、標
本点のサブセットを適当に選んで、各サブ配列が、ある
程度まで、全体の配列関連で既述した優れた濾過効果を
もたらす基準に適合するようにするとよい。このような
２組のサブセットを区別するため、図６では、基本配列
の１６個の標本点のうち第１のサブセット８個に×（ば
つ印）を付けて表示してある。
トを、２組またはそれ以上のサブセットに分割すると、
各種の特別な効用が得られる。この目的のためには、標
本点のサブセットを適当に選んで、各サブ配列が、ある
程度まで、全体の配列関連で既述した優れた濾過効果を
もたらす基準に適合するようにするとよい。このような
２組のサブセットを区別するため、図６では、基本配列
の１６個の標本点のうち第１のサブセット８個に×（ば
つ印）を付けて表示してある。
【００４０】サブセットを用いることで得られる１つの
効果は色調の混合（ｔｏｎａｌ ｍｉｘｉｎｇ）である
。例えば、第１と第２サブセットの標本点を、それぞれ
前景、および背景素画像の色調に記述に従って描画すれ
ば、前景の半透明度（ｔｒａｎｓｌｕｃｅｎｃｙ）が模
擬できると同時に、前景素画像の縁に関するエイリアス
除去のための濾過作用（ａｎｔｉａｌｉａｓ ｆｉｌｔ
ｅｒｉｎｇ） もＮ／２＝８の量子化レベルで依然有効
に行なわれる。
効果は色調の混合（ｔｏｎａｌ ｍｉｘｉｎｇ）である
。例えば、第１と第２サブセットの標本点を、それぞれ
前景、および背景素画像の色調に記述に従って描画すれ
ば、前景の半透明度（ｔｒａｎｓｌｕｃｅｎｃｙ）が模
擬できると同時に、前景素画像の縁に関するエイリアス
除去のための濾過作用（ａｎｔｉａｌｉａｓ ｆｉｌｔ
ｅｒｉｎｇ） もＮ／２＝８の量子化レベルで依然有効
に行なわれる。
【００４１】多重描画による色調混合のもう１つの応用
は、２種類のテクスチャー・マップによるテクスチャー
の混合である。例えば、細かくキラキラ輝くテクスチャ
ー（ｆｉｎｅ ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅ ｔｅｘｔｕｒｅ
ｉｎ ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）をより平坦な色調のテク
スチャーとブレンドするために、第１と第２のサブセッ
トにそれぞれ別のテクスチャー・マップを用いて描画す
ることもできよう。因みに、「テクスチャー・マッピン
グ」とは、例えば Ｐａｕｌ Ｓ． Ｈｅｃｋｂｅｒｔ
が、彼の論文”Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｔｅｘｔｕ
ｒｅ Ｍａｐｐｉｎｇ”（ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒ
Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
， Ｎｏｖｅｍｂｅｒ １９８６ ｐｐ ５６−６７）
で多数述べているようなマッピングの応用すべてを含む
ものと解されたい。
は、２種類のテクスチャー・マップによるテクスチャー
の混合である。例えば、細かくキラキラ輝くテクスチャ
ー（ｆｉｎｅ ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅ ｔｅｘｔｕｒｅ
ｉｎ ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）をより平坦な色調のテク
スチャーとブレンドするために、第１と第２のサブセッ
トにそれぞれ別のテクスチャー・マップを用いて描画す
ることもできよう。因みに、「テクスチャー・マッピン
グ」とは、例えば Ｐａｕｌ Ｓ． Ｈｅｃｋｂｅｒｔ
が、彼の論文”Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｔｅｘｔｕ
ｒｅ Ｍａｐｐｉｎｇ”（ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒ
Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
， Ｎｏｖｅｍｂｅｒ １９８６ ｐｐ ５６−６７）
で多数述べているようなマッピングの応用すべてを含む
ものと解されたい。
【００４２】そうした技術を目的として、図６の標本点
は、図示のように番号１から１６に順序付けしてある。 第１サブセットは１から８、第２サブセットは９から１
６とグループ分けされている。モジュールＯＦＦＳがこ
の順序に対応したオフセットを加えるに際し、描画モジ
ュールＤＲＷは、目下混合しようとする２種類の色調記
述のそれぞれのデータ源の間で、ただ１度だけ切換えを
行なえば済み、これにより幾つかの実施例では時間の節
約になる。
は、図示のように番号１から１６に順序付けしてある。 第１サブセットは１から８、第２サブセットは９から１
６とグループ分けされている。モジュールＯＦＦＳがこ
の順序に対応したオフセットを加えるに際し、描画モジ
ュールＤＲＷは、目下混合しようとする２種類の色調記
述のそれぞれのデータ源の間で、ただ１度だけ切換えを
行なえば済み、これにより幾つかの実施例では時間の節
約になる。
【００４３】ここに示したような描画の順序付けを行な
うと、全配列をブレンド無しで用いながら、スクリーン
上で画像の順次改善（ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ ｒｅｆｉ
ｎｅｍｅｎｔ） を実現する場合も有利である、という
のは、図示したような順序付けがなされていれば、２−
３回の描画をするだけで幅広い平等な標本点が得られ、
従って各順次改善画像が何れも最適に濾過される結果と
なるからである。順次改善の実施例において、描画のサ
ブセットを利用して色調混合を行なう場合、各描画を構
成するサブセットを系列内に分散して交互配置（ｉｎｔ
ｅｒｌｅａｖｅ）すると、順次描画の結果を集積バッフ
ァーＩＭＡＣＣ内で加算して平均を求めるに際し、画像
の状態に極端な変化が生じるのを防ぐことができ有利で
ある。
うと、全配列をブレンド無しで用いながら、スクリーン
上で画像の順次改善（ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ ｒｅｆｉ
ｎｅｍｅｎｔ） を実現する場合も有利である、という
のは、図示したような順序付けがなされていれば、２−
３回の描画をするだけで幅広い平等な標本点が得られ、
従って各順次改善画像が何れも最適に濾過される結果と
なるからである。順次改善の実施例において、描画のサ
ブセットを利用して色調混合を行なう場合、各描画を構
成するサブセットを系列内に分散して交互配置（ｉｎｔ
ｅｒｌｅａｖｅ）すると、順次描画の結果を集積バッフ
ァーＩＭＡＣＣ内で加算して平均を求めるに際し、画像
の状態に極端な変化が生じるのを防ぐことができ有利で
ある。
【００４４】多重描画で得られるもう１つの効果は動き
のぼかし（ｍｏｔｉｏｎ ｂｌｕｒ） である。物体デ
ータベースと視覚データベース（モジュールＯＢＪとＶ
ＥＷ）を描画と描画の間で更新することにより、画像周
期の１／Ｎの周期で物体と視る人との相対運動を擬似す
ると、異なる標本が時間・空間ともに有効に分散する結
果、動きの速い物体は、この画像周期の間に素画像の動
いた距離に対応する画像の領域の上では、ぼやけて見え
ることになる（ａｐｐｅａｒｓｍｅａｒｅｄ ｏｕｔ）
。この効果を得るためには、ここでも配列の立ち上がり
に伴って広いかつ平等な標本点分布が得られるよう、描
画の正しい順序付けをすることが重要である。現実には
トレードオフの関係で、速く動く素画像では濾過の品質
が低下し、動きの遅いまたは静止素画像では完全な濾過
機能が維持される。この技術に熟練した人々なら理解で
きるように、このトレードオフは動画像系列では全く適
切なものである、というのは、人間の目は動きの速い物
体の詳細には敏感ではないからである。
のぼかし（ｍｏｔｉｏｎ ｂｌｕｒ） である。物体デ
ータベースと視覚データベース（モジュールＯＢＪとＶ
ＥＷ）を描画と描画の間で更新することにより、画像周
期の１／Ｎの周期で物体と視る人との相対運動を擬似す
ると、異なる標本が時間・空間ともに有効に分散する結
果、動きの速い物体は、この画像周期の間に素画像の動
いた距離に対応する画像の領域の上では、ぼやけて見え
ることになる（ａｐｐｅａｒｓｍｅａｒｅｄ ｏｕｔ）
。この効果を得るためには、ここでも配列の立ち上がり
に伴って広いかつ平等な標本点分布が得られるよう、描
画の正しい順序付けをすることが重要である。現実には
トレードオフの関係で、速く動く素画像では濾過の品質
が低下し、動きの遅いまたは静止素画像では完全な濾過
機能が維持される。この技術に熟練した人々なら理解で
きるように、このトレードオフは動画像系列では全く適
切なものである、というのは、人間の目は動きの速い物
体の詳細には敏感ではないからである。
【００４５】お気付き頂けると思うが、本出願人が別に
出願中の、英国特許出願第 ９０１４５５５．８号は、
本出願と同一期日の優先権を主張し、その中では、列（
走査線）単位ごとに多重描画を実現する方法を述べてい
る。従ってそこでの中間画像バッファーＩＭＩＮＴは、
一度に１列分の画素のデータを蓄積するだけで足りる。 同出願の内容は参照により本発明に組み込まれるものと
する。
出願中の、英国特許出願第 ９０１４５５５．８号は、
本出願と同一期日の優先権を主張し、その中では、列（
走査線）単位ごとに多重描画を実現する方法を述べてい
る。従ってそこでの中間画像バッファーＩＭＩＮＴは、
一度に１列分の画素のデータを蓄積するだけで足りる。 同出願の内容は参照により本発明に組み込まれるものと
する。
【００４６】本明細書を一読すれば、この技術に熟練し
た人々にとって、このほかの、またはこれを代替する変
形や組合せが存在することは明らかとなろう。それらの
変形に伴って生じる他の特徴としては、画像生成方法お
よび関連の装置と要素部品に関する、設計・製造・利用
の分野で既知のものも、本明細書で既に述べた特徴を代
替しまたはそれに追加して利用できそうなものもあろう
。前記請求範囲は、本発明の特徴の特殊な組合せについ
て記述してあるが、本発明公示の範囲には、ここで明確
にあるいは暗黙に表現されたあらゆる新規の特徴または
その組合せ、もしくは関連するあらゆる一般化をも含む
ものであり、しかもそれらは、前記請求項で請求中の本
発明に関係あろうと否とを問わず、またそれら何れもが
、本発明で扱うと同一の何れかまたはすべての技術問題
の軽減に役立つか否かを問わず、含まれるものであると
理解せねばならない。ここにおいて、本出願人たちは、
このような特徴および（または）それらの組合せについ
て、本出願、またはそれから派生する何らかの出願の審
理期間中において、新規の請求が行なわれる可能性のあ
ることにつき注意を喚起しておくものである。
た人々にとって、このほかの、またはこれを代替する変
形や組合せが存在することは明らかとなろう。それらの
変形に伴って生じる他の特徴としては、画像生成方法お
よび関連の装置と要素部品に関する、設計・製造・利用
の分野で既知のものも、本明細書で既に述べた特徴を代
替しまたはそれに追加して利用できそうなものもあろう
。前記請求範囲は、本発明の特徴の特殊な組合せについ
て記述してあるが、本発明公示の範囲には、ここで明確
にあるいは暗黙に表現されたあらゆる新規の特徴または
その組合せ、もしくは関連するあらゆる一般化をも含む
ものであり、しかもそれらは、前記請求項で請求中の本
発明に関係あろうと否とを問わず、またそれら何れもが
、本発明で扱うと同一の何れかまたはすべての技術問題
の軽減に役立つか否かを問わず、含まれるものであると
理解せねばならない。ここにおいて、本出願人たちは、
このような特徴および（または）それらの組合せについ
て、本出願、またはそれから派生する何らかの出願の審
理期間中において、新規の請求が行なわれる可能性のあ
ることにつき注意を喚起しておくものである。
【図１】本発明の実施に適した画像合成装置を示す。
【図２】多重描写によるエイリアス濾過の原理を示す。
【図３】本発明の各種の局面を実施するための、標本点
の各種配列の１つを示す。
の各種配列の１つを示す。
【図４】本発明の各種の局面を実施するための、標本点
の各種配列の１つを示す。
の各種配列の１つを示す。
【図５】本発明の各種の局面を実施するための、標本点
の各種配列の１つを示す。
の各種配列の１つを示す。
【図６】本発明の各種の局面を実施するための、標本点
の各種配列の１つを示す。
の各種配列の１つを示す。
【図７】本発明の各種の局面を実施するための、標本点
の各種配列の１つを示す。
の各種配列の１つを示す。
ＤＩＳ 表示装置
ＤＲＷ 描画モジュール
ＧＥＯＭ 幾何学モジュール
ＨＣＩ 人／計算機インタフェイス・モジュールＩＭ
ＡＣＣ 画像集積バッファー ＩＭＩＮＴ 画像バッファー記憶 ＩＮＰ ユーザー入力手段 ＯＢＪ データベース・モジュール ＯＦＦＳ 予め定めた異なるオフセットを加えるモジ
ュール
ＡＣＣ 画像集積バッファー ＩＭＩＮＴ 画像バッファー記憶 ＩＮＰ ユーザー入力手段 ＯＢＪ データベース・モジュール ＯＦＦＳ 予め定めた異なるオフセットを加えるモジ
ュール
Claims (10)
- 【請求項１】 多数の素画像の幾何学的形状及び面の
状態を記述した素データに基づき、３次元空間内に存在
する物体の画像を、２個の主軸を持つ規則的な２次元の
画素配列として生成する方法であって、 ─素データを用いて複数個（Ｎ個）の標本点による中間
画素配列を描画するにあたり、各描画ごとに、素画像と
標本点のとの間に異なるオフセットを与えることにより
、Ｎ個の標本点が各画素の上でほぼ均等に分布するよう
、標本点の基本配列を定めることと、 ─これらＮ個の中間画素配列を組合せて、濾過された画
素配列を形成することにより所望の画像を構成すること
とを含む方法において、Ｎ個のオフセットの決定にあた
り、 ─濾過を目的として、画像に関する単一又は複数種類の
特徴を選択すること、及び、 ─こうして選択した画像の特徴について、実質Ｎ回の多
重標本化が確実に行えるよう、基本配列に関するＮ個の
オフセットを決定することを特徴とする画像生成方法。 - 【請求項２】 選択された画像の特徴の種類の中には
、画素配列の主軸の一方又は他方とほぼ同一方向のエッ
ジすなわち縁を含み、Ｎ個のオフセットの選択により、
これら主軸の一方又は双方の方向から見て、画素の領域
が実質Ｎ個所で分割されていることを特徴とする請求項
１に記載の画像生成方法。 - 【請求項３】 Ｎ個の標本点の基本配列が、規則的な
２次元配列であり、その各主軸方向は画素配列の主軸方
向とは一致しないものであることを特徴とする請求項１
又は２に記載の画像生成方法。 - 【請求項４】 オフセットの選択により、標本点から
成るサブ画素配列が画素領域の周辺に偏って位置するこ
とを特徴とする請求項１、２又は３に記載の画像生成方
法。 - 【請求項５】 複数の型の面情報を、各異なる描画サ
ブセットに用いることにより、濾過された後の画像では
、これら複数の面情報が組み合わせられていることを特
徴とする請求項１ないし４のうちのいずれか１項に記載
の画像生成方法。 - 【請求項６】 異なるサブセットの描画は、異なる素
画像に関する面情報を用いて行なうことを特徴とする請
求項５に記載の画像生成方法。 - 【請求項７】 異なるサブセットの描画は、異なるテ
クスチュア・マップから取った面情報を用いて行なうこ
とを特徴とする請求項５に記載の画像生成方法。 - 【請求項８】 上記各サブセットを構成する描画が、
サブセットごとに一群として一括取り扱えるよう、描画
に順序付けすることを特徴とする請求項５、６又は７に
記載の画像生成方法。 - 【請求項９】 上記各サブセットを構成する描画が、
分散しインターリーブされるように、描画に順序付けす
ることを特徴とする請求項５、６又は７に記載の画像生
成方法。 - 【請求項１０】 対象とする画像がリアルタイムに生
成される動画系列の一部分であり、各描画所要時間の変
動に応じ、これに適応したＮの値を選択することにより
、予め定められた最小画像レートを維持しながらＮの値
を最大にできるようにすることを特徴とする請求項１な
いし９のうちのいずれか１項に記載の画像生成方法。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB9014528A GB2245805A (en) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | Generating an anti-aliased image |
| GB9014528.5 | 1990-06-29 | ||
| GB9014555.8 | 1990-06-29 | ||
| GB9014555A GB2245806A (en) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | Generating an image |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04233086A true JPH04233086A (ja) | 1992-08-21 |
Family
ID=26297264
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3181554A Pending JPH04233086A (ja) | 1990-06-29 | 1991-06-27 | 画像生成方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0463700B1 (ja) |
| JP (1) | JPH04233086A (ja) |
| KR (1) | KR100239969B1 (ja) |
| DE (1) | DE69127516T2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5982376A (en) * | 1995-02-14 | 1999-11-09 | Hitachi, Ltd. | Three-dimensional graphic display apparatus with improved high-speed anti-aliasing |
Families Citing this family (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5898793A (en) * | 1993-04-13 | 1999-04-27 | Karron; Daniel | System and method for surface rendering of internal structures within the interior of a solid object |
| US6128000A (en) * | 1997-10-15 | 2000-10-03 | Compaq Computer Corporation | Full-scene antialiasing using improved supersampling techniques |
| WO1999041706A1 (en) | 1998-02-17 | 1999-08-19 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system with variable resolution super-sampling |
| US6496186B1 (en) | 1998-02-17 | 2002-12-17 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system having a super-sampled sample buffer with generation of output pixels using selective adjustment of filtering for reduced artifacts |
| US6313838B1 (en) | 1998-02-17 | 2001-11-06 | Sun Microsystems, Inc. | Estimating graphics system performance for polygons |
| US6496187B1 (en) | 1998-02-17 | 2002-12-17 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system configured to perform parallel sample to pixel calculation |
| US6483504B1 (en) * | 1998-02-17 | 2002-11-19 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system having a super sampled-sample buffer with efficient storage of sample position information |
| US6624823B2 (en) | 1998-02-17 | 2003-09-23 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system configured to determine triangle orientation by octant identification and slope comparison |
| US6489956B1 (en) * | 1998-02-17 | 2002-12-03 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system having a super-sampled sample buffer with generation of output pixels using selective adjustment of filtering for implementation of display effects |
| US6717578B1 (en) | 1998-02-17 | 2004-04-06 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system with a variable-resolution sample buffer |
| US6525723B1 (en) * | 1998-02-17 | 2003-02-25 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system which renders samples into a sample buffer and generates pixels in response to stored samples at different rates |
| JP3639108B2 (ja) * | 1998-03-31 | 2005-04-20 | 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント | 描画装置および描画方法、並びに提供媒体 |
| US7616200B1 (en) | 1998-06-12 | 2009-11-10 | 3Dlabs Inc. Ltd. | System for reducing aliasing on a display device |
| US6181355B1 (en) | 1998-07-17 | 2001-01-30 | 3Dlabs Inc. Ltd. | Graphics processing with transcendental function generator |
| US6518971B1 (en) | 1998-07-17 | 2003-02-11 | 3Dlabs Inc. Ltd. | Graphics processing system with multiple strip breakers |
| US6459453B1 (en) | 1998-07-17 | 2002-10-01 | 3Dlabs Inc. Ltd. | System for displaying a television signal on a computer monitor |
| WO2000004482A2 (en) | 1998-07-17 | 2000-01-27 | Intergraph Corporation | Multi-processor graphics accelerator |
| US7518616B1 (en) | 1998-07-17 | 2009-04-14 | 3Dlabs, Inc. Ltd. | Graphics processor with texture memory allocation system |
| US6480913B1 (en) | 1998-07-17 | 2002-11-12 | 3Dlabs Inc. Led. | Data sequencer with MUX select input for converting input data stream and to specific output data stream using two exclusive-or logic gates and counter |
| WO2000004495A1 (en) | 1998-07-17 | 2000-01-27 | Intergraph Corporation | System for processing vertices from a graphics request stream |
| US6577316B2 (en) | 1998-07-17 | 2003-06-10 | 3Dlabs, Inc., Ltd | Wide instruction word graphics processor |
| US6157393A (en) * | 1998-07-17 | 2000-12-05 | Intergraph Corporation | Apparatus and method of directing graphical data to a display device |
| US6417861B1 (en) | 1999-02-17 | 2002-07-09 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system with programmable sample positions |
| US6674440B1 (en) | 1999-04-05 | 2004-01-06 | 3Dlabs, Inc., Inc. Ltd. | Graphics processor for stereoscopically displaying a graphical image |
| US6956576B1 (en) | 2000-05-16 | 2005-10-18 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system using sample masks for motion blur, depth of field, and transparency |
| US6426755B1 (en) | 2000-05-16 | 2002-07-30 | Sun Microsystems, Inc. | Graphics system using sample tags for blur |
| WO2004057538A2 (en) * | 2002-12-20 | 2004-07-08 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Low-cost supersampling rasterization |
| ATE425517T1 (de) * | 2002-12-20 | 2009-03-15 | Ericsson Telefon Ab L M | Kostengünstige supersampling-aufrasterung |
| CN111489711B (zh) * | 2019-01-28 | 2022-01-04 | 咸阳彩虹光电科技有限公司 | 一种利用演算法改善视角低色偏的方法、装置及显示面板 |
| US12602751B2 (en) | 2021-08-19 | 2026-04-14 | Intel Corporation | Sample distribution-informed denoising and rendering |
| US12400293B2 (en) | 2021-08-19 | 2025-08-26 | Intel Corporation | Temporally amortized supersampling using a mixed precision convolutional neural network |
| US12254590B2 (en) * | 2021-11-05 | 2025-03-18 | Intel Corporation | Combined denoising and upscaling network with importance sampling in a graphics environment |
| US12374006B2 (en) | 2021-11-05 | 2025-07-29 | Intel Corporation | Augmenting temporal anti-aliasing with a neural network for history validation |
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-
1991
- 1991-06-21 EP EP91201593A patent/EP0463700B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1991-06-21 DE DE69127516T patent/DE69127516T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1991-06-26 KR KR1019910010644A patent/KR100239969B1/ko not_active Expired - Lifetime
- 1991-06-27 JP JP3181554A patent/JPH04233086A/ja active Pending
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| US5982376A (en) * | 1995-02-14 | 1999-11-09 | Hitachi, Ltd. | Three-dimensional graphic display apparatus with improved high-speed anti-aliasing |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69127516T2 (de) | 1998-02-26 |
| EP0463700B1 (en) | 1997-09-03 |
| DE69127516D1 (de) | 1997-10-09 |
| KR920001376A (ko) | 1992-01-30 |
| EP0463700A3 (en) | 1993-03-31 |
| KR100239969B1 (ko) | 2000-01-15 |
| EP0463700A2 (en) | 1992-01-02 |
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