JPH09134449A

JPH09134449A - 立体モデルのテクスチャマッピング方法

Info

Publication number: JPH09134449A
Application number: JP31485695A
Authority: JP
Inventors: Seikichi Takahashi; 成吉高橋; Yoshiteru Ooi; 祥照大井; Shinji Ozawa; 慎治小沢
Original assignee: AINESU KK; Ines Corp
Current assignee: AINESU KK; Ines Corp
Priority date: 1995-11-09
Filing date: 1995-11-09
Publication date: 1997-05-20

Abstract

(57)【要約】【課題】適切なテクスチャデータを複数の画像から自
動的に選択でき、鮮明でリアルな立体モデルを得ること
のできるテクスチャマッピング方法を提供する。【解決手段】実在物体を複数方向から撮影して視差の
異なる複数画像を得、視差と視点の移動位置から実在物
体の３Ｄフレームモデルを作成する（Ｓ１）。特徴点に
基づき３Ｄフレームモデルを３角形に分割する（Ｓ
２）。複数画像のテクスチャデータを３角形に分割する
（Ｓ３）。３Ｄフレームモデルを分割して得られた３角
形の法線ベクトルと、撮影光軸ベクトルとを対比し、両
者が平行に近いテクスチャデータを選択する（Ｓ６）。
選択されたテクスチャデータをマッピングする（Ｓ
７）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータ・グ
ラフィックスにおける立体モデルを作成する際に、実在
物体の表面テクスチャを鮮明にマッピングする方法に係
り、更に詳細には、複数の画像から適切なテクスチャデ
ータを自動的に選択し、より現実的なマッピング処理を
行う方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータ・グラフィックス技
術が急速に進歩しており、バーチャル・リアリティ映像
など現実には存在しないような環境や場面であっても、
リアルに映像化できるような技術が誕生している。かか
るコンピュータ・グラフィックス（以下、「ＣＧ」と略
す）においては、実在物体を３次元（以下、「次元」を
「Ｄ」と略す）表示する当たり、該物体の輪郭線を表示
したフレームモデル（立体フレームモデル）を構築し、
その後に該物体表面の模様や陰影等のテクスチャデータ
（２Ｄデータ）を付加するテクスチャマッピングの手法
が採られることが多い。従来、このテクスチャマッピン
グは、実在物体を撮影して得られる画像から目視にて適
切な画像を選択し、その画像によるテクスチャデータを
用いて行われていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のテクスチャマッピングにおいては、適当な画
像を多数の画像から目視により選択しなければならない
ため、作業に長時間を要し、且つ経験を有するという課
題があった。また、物体像が遮蔽物で隠されている場合
には、その部分のテクスチャデータが得られず、更に、
物体を撮影する際のカメラアングルの如何によっては不
鮮明なテクスチャデータしか得られないという課題があ
った。本発明は、このような従来技術の有する課題に鑑
みてなされたものであり、その目的とするところは、適
切なテクスチャデータを複数の画像から自動的に選択で
き、鮮明でリアルな立体モデルを得ることのできるテク
スチャマッピング方法を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明者らは、上記目的
を達成すべく鋭意研究を重ねた結果、３Ｄフレームモデ
ルの法線と撮影の際の光軸とを適切に制御することなど
により、上記目的が達成できることを見出し、本発明を
完成するに至った。即ち、本発明のテクスチャマッピン
グ方法は、実在物体のテクスチャデータを対応する３次
元フレームモデルにマッピングする方法であって、実在
物体を複数方向から撮影して複数の画像を得、得られた
複数の画像から、上記３次元フレームモデルの法線と上
記撮影の光軸とが平行に近い所望画像を選択し、この所
望画像によるテクスチャデータを上記３次元フレームモ
デルにマッピングすることを特徴とする。

【０００５】

【作用】本発明のテクスチャマッピング法は、代表的に
は、以下の手順で行われる。まず、実在物体をカメラ等の撮像装置により複数方
向から撮影して複数の物体画像を得る。次いで、得られた複数の物体画像による視差と、上
記カメラ移動位置とを用いて、実在物体の３Ｄフレーム
モデルを作成する。しかる後、上述の物体画像から得られる２Ｄテクス
チャデータを、３Ｄフレームモデルにマッピングするの
であるが、この際、３Ｄフレームモデルの法線と平行に
近い撮影光軸をもって撮影された物体画像によるテクス
チャデータを採用する。

【０００６】上記手順の説明をすると、ステップにお
いて、カメラの移動前後の位置関係は、後述する手法に
よって既知であるか又は信頼性をもって推定される。従
って、ここで得られた物体画像とその画像に対応するカ
メラ位置（撮影の光軸）との関係は既知である。また、
ステップにおいては、ステップで得られた物体画像
における形状上の特徴点（具体的には、図形の頂点な
ど）の３Ｄ位置を、視差とカメラ移動位置との関係で復
元することにより、３Ｄフレームモデルを得る。このス
テップにより、３Ｄフレームモデルの特徴点の座標や法
線に関するデータと、複数の物体画像による２Ｄテクス
チャデータとの対応付けが明確になる。そして、ステッ
プにおいて、上記特徴点や法線のデータと２Ｄテクス
チャデータとの対応関係を利用しながら、３Ｄフレーム
モデルの法線と平行に近い撮影光軸を有する２Ｄテクス
チャデータを自動的に選定する。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下、本発明を実施形態により詳
細に説明する。（実施形態１）図１は、本発明のテクスチャマッピング
方法の一実施形態を示すフローチャートであり、このテ
クスチャマッピング法の概略を示すものである。このフ
ローチャートに従って、本発明を説明すると、まず、視
点を移動させながら実在物体を複数方向からカメラ等の
撮像装置で撮影し、視差の異なる複数画像を得る。この
際、実在物体の形状上の特徴点に着目し、視点移動前後
における特徴点の視差と視点の移動位置とを決定し、三
角測量の原理に基づき特徴点の３Ｄ位置を求める。そし
て、他の特徴点についてもこの処理を行い、特徴点間を
線分で結ぶことにより輪郭を形成し、実在物体の３Ｄフ
レームモデルを作成する（ステップＳ１）。

【０００８】上述のステレオ法により、上記特徴点の３
Ｄ位置を求めるためには、上記視差と視点の移動位置と
が既知である必要があるが、例えば、実在物体を中心軸
として、視点と中心軸との角度（軸方向への角度）を一
定に制御し、視点をそのまま水平に一定の回転角度づつ
円運動させることにより、複数画像を撮影すれば、上記
視差と視点の移動関係を知ることができる。また、これ
とは逆に、実在物体をターンテーブル等に載置して回転
させ、位置を固定した視点から複数画像を得てもよい
（手法１）。

【０００９】上述の手法１では、予め視点の移動位置を
定めたり、特別の装置を必要とするため、実在物体の寸
法が大きい場合などに制約が大きく、３Ｄフレームモデ
ルを作成するのが困難であったり、不可能である場合が
ある。このような場合には、以下に説明する手法を用い
ることにより、予め視点の移動関係を定めることなく簡
易に３Ｄフレームモデルを得ることができる。

【００１０】（手法２）図２に、視点（カメラ）を移動
させて同一物体の視差の異なる２枚の画像を得る場合の
座標の移動関係を示す。同図において、移動前座標はＸ
−Ｙ−Ｚで表され、移動後座標はＸ’−Ｙ’−Ｚ’で表
され、視点（カメラ位置）は各座標系の原点Ｏ及びＯ’
である。また、被写体の特徴点Ｉのうちｉ番目のものを
ｉで示し、これは移動前画像上の座標としてはｉ＝（ｘ
_i，ｙ_i）、移動後画像上の座標としては、ｉ＝
（ｘ_i’，ｙ_i’）で表される。また、視点Ｏ−Ｏ’間の
移動（カメラ運動パラメータ）は、３次元並進ベクトル
Ｈ及び回転行列Ｒの合成により定義される。なお、回転
行列Ｒは、図示したようにＸ，Ｙ，Ｚ軸回りの回転角度
θ_X（パン角），θ_Y（チルド角），θ_Z（ロール角）で
表される。

【００１１】図２において、移動前座標の視点Ｏを通り
任意の特徴点ｉを指す単位ベクトルをｍ_i、移動後座標
の視点Ｏ’を通り特徴点ｉを指す単位ベクトルをｍ_i’
とすると、ｍ_i及びｍ_i’は、次式ｍ_i＝（ｘ_i，ｙ_i，ｆ）^t／（ｘ_i ²＋ｙ_i ²＋ｆ²）^1/2・・・ｍ_i’＝（ｘ_i’，ｙ_i’，ｆ）^t／（ｘ_i’²＋ｙ_i’²＋ｆ²）^1/2・・・（式中のｆは焦点距離を示す）で表される。よって、各
視点を通り特徴点ｉを指すベクトルは、それぞれＰｉ
（＝ｒ_iｍ_i：ｒ_iは視点Ｏから特徴点ｉまでの距離）及
びＰｉ’（＝ｒ_i’ｍ_i’：ｒ_i’は視点Ｏ’から特徴点
ｉまでの距離）で表されることになる。そして、上述の
ように、図２のような座標系では、特徴点ｉの３Ｄ位置
は、ｍ_i及びｍ_i’により算出される視差と、並進ベクト
ルＨ及び回転行列Ｒの値とが明かになることにより復元
することができる。

【００１２】次に、本手法の特徴をなすカメラ運動パラ
メータ推定のための指標について説明する。図３は、カ
メラ運動パラメータの推定値が真値と一致する場合を示
す説明図である。同図に示すように、推定したカメラ運
動パラメータが真値と一致する場合には、上述の単位ベ
クトルｍ及びｍ’から求めた視差と、推定した（仮決定
した）カメラ運動パラメータとにより算出（復元）され
る特徴点の３Ｄ位置Ｉｒは一致し、しかも単位ベクトル
ｍ及びｍ’の延長線上に存在することが幾何学的に明か
である。これに対し、図４に示したように、カメラ運動
パラメータの推定値が真値と一致しない場合（偽値の場
合）には、上記視差と仮決定した運動パラメータにより
算出した特徴点の３Ｄ位置は、単位ベクトルｍ及びｍ’
の延長線上に存在するものの一致しない（図示したＩｒ
及びＩｒ’参照）。

【００１３】本手法においては、上記特徴点の３Ｄ復元
値Ｉｒ及びＩｒ’のズレに着目し、カメラ運動パラメー
タを、種々の特徴点Ｉ（図１参照）に応じて仮決定しな
がら変化させ、３Ｄ復元値Ｉｒ及びＩｒ’の距離ｄが最
小値ｄｍｉｎとなるようなカメラ運動パラメータを選定
することにした。このように選定してカメラ運動パラメ
ータは真値に近く、従って、得られたカメラ運動パラメ
ータ及び上記視差を用いて算出した特徴点の３Ｄ位置は
極めて精度が高くなる。

【００１４】（手法３）図４において、特徴点の３Ｄ復
元値は単位ベクトルｍ及びｍ’の延長線上に存在するこ
とから、視点Ｏ又はＯ’を通り単位ベクトルｍ又はｍ’
を方向ベクトルとする直線ｇ、ｇ’を考える。仮置きし
たカメラ運動パラメータが真値の場合には、直線ｇ、
ｇ’が交わることになり、その交点が特徴点の３Ｄ位置
になる。従って、種々の特徴点Ｉに応じて、直線ｇ、
ｇ’の距離ｄが最小となるような（ｄ＝ｄｍｉｎとなる
ような）カメラ運動パラメータを選定することにより、
推定するカメラ運動パラメータを真値に近づけることが
できる。

【００１５】ここで、直線ｇ、ｇ’間の距離ｄは、次式ｄ＝｜Ｈ，ｍ，Ｒｍ’｜／｛１−（ｍ，Ｒｍ’）²｝^1/2・・・（式中のＨは視点の移動を表す３次元並進ベクトル、ｍ
は移動前座標の視点を通り任意の特徴点を指す単位ベク
トル、Ｒは視点の移動を表す３次元回転行列、ｍ’は移
動後座標の視点を通り上記特徴点を指す単位ベクトルを
示す。）で表される。また、この直線間の距離ｄを決定
する場合、ｎ個の異なる特徴点におけるｄ値を算出し、
これの平均値を採用してもよい。考慮する特徴点の個数
としては、多ければ多いほどよいが、通常は３点あれば
十分である。

【００１６】以上の手法２又は３を適用することによ
り、視点の移動関係を予め定めること無く３Ｄフレーム
モデルを得ることができるが、視点の移動に若干の制約
を付加して手法２又は３を行うことにより、得られる３
Ｄフレームモデルの精度を更に向上させることができ
る。即ち、カメラを移動させて複数画像を得るに際し、
実在物体の特徴点のうち、視点の光軸に最も近接する特
徴点（注視点）を、移動前の画像及び移動後の画像の中
心に位置させる注視点制約を付加することにより、カメ
ラ運動パラメータは並進ベクトルＨのみ（空間座標の
Ｘ，Ｙ，Ｚの３自由度）で表示できることになる。よっ
て、この場合には、元来、並進及び回転の６自由度を有
するカメラ運動パラメータの自由度が３自由度に削減さ
れ、上述したｄ値の探索をすることにより、カメラ運動
パラメータを迅速且つより精密に推定することが可能と
なる。

【００１７】また、移動後座標を上記注視点を原点とす
る極座標（ｒ，θ，φ）に変換することを付加すること
により、注視点制約による並進ベクトルＨの３自由度で
表示していたカメラ運動パラメータをθ及びφの２自由
度にまで削減することができ、推定せんとするカメラ運
動パラメータの精度を更に向上させることができる。更
に、移動前の視点と移動後の視点とを同一平面上に位置
させることにより（φ＝０とすることにより）、カメラ
運動パラメータをθのみの１自由度にまで削減すること
ができ、推定せんとするカメラ運動パラメータの精度を
より一層向上させることができる。なお、以上に説明し
たこのステップＳ１により、３Ｄモデリングデータ（特
徴点の３Ｄ位置データや法線データ）と、複数の物体画
像による２Ｄテクスチャデータ（物体の表面模様、色彩
及び陰影などの表面データ、特徴点の２Ｄ位置や撮影光
軸のデータ）との対応付けが可能になる。

【００１８】図１のフローチャートの説明に戻ると、ス
テップＳ１で得られた３Ｄフレームモデルを、その特徴
点（頂点など）に基づき適当な図形に分割する（ステッ
プＳ２）。なお、３Ｄフレームモデルの遮蔽物が存在す
る場合には、その遮蔽物も適当な図形に分割する。代表
的に、実在物体が直方体１で、その３Ｄフレームモデル
を特徴点に基づき３角形に分割した例を図５（ａ）に示
す。なお、２は遮蔽物である。次に、複数の物体画像に
おける物体像を、３Ｄフレームモデルの分割態様と対応
させて適当な図形に分割する（ステップＳ３）。図５
（ｂ）に、図５（ａ）に示した直方体１の画像１０を三
角形で分割した例を示す。同図において、画像データ
（２Ｄデータ）はＭ個あり、これら画像データの視点は
それぞれ異なっている。また、２０は、遮蔽物２の物体
像である。

【００１９】次に、上述の画像データにおいて、物体像
１０が遮蔽物で遮蔽されているか否かを判定し、遮蔽さ
れていない画像データを選定する（ステップＳ４）。こ
の際、物体像１０が３角形で分割されている場合には、
図６に示すように、分割された３角形の一辺に遮蔽物の
３角形の一辺が交わるか否かで判定すればよい。次い
で、画像データの大小を判定し、大きい方の画像データ
を選定する（ステップＳ５）。物体像が３角形で分割さ
れている場合には、当該３角形同士の面積の大小で判定
すればよい（図７参照）。

【００２０】次に、図８に示すように、３Ｄフレームモ
デル１を分割して得られた３角形の法線ベクトルと、任
意の画像データを撮影した光軸ベクトルとを対比し、両
者がほぼ平行に近いか又は一致する画像データ（図８
（ａ））を選定する（ステップＳ６）。なお、以上のス
テップＳ４〜Ｓ６を実行するに当たり、視点位置を（カ
メラ位置）何等の制約無く移動させることのできる上記
手法２又は３を適用して３Ｄフレームモデルを作成する
方が、上記手法１を適用するより有利であることは言う
までもない。

【００２１】しかる後、上述のステップＳ４〜Ｓ６を介
して抽出された３角形画像データを、上述の３Ｄモデリ
ングデータと２Ｄテクスチャデータとの対応関係に基づ
いて３Ｄフレームモデルの３角形にマッピングする。そ
して、他の３角形についても上述のマッピング法を繰り
返して、本実施形態のテクスチャマッピングを完了す
る。なお、本実施形態においては、３Ｄフレームモデル
及び２Ｄテクスチャデータを３角形で分割したが、これ
に限定されるものではなく、他の図形で分割してもよ
い。但し、３Ｄフレームモデルを３角形に分割すれば、
その分割された部分は必ず平面を構成するので、法線ベ
クトルのデータを得ることなどが容易になるので有利で
ある。

【００２２】（実施形態２）本実施形態は、３Ｄフレー
ムモデルの法線と、撮影光軸をほぼ平行にしてテクスチ
ャマッピングを行うものである。本実施形態のフローチ
ャートを図９に示す。なお、前提として、３Ｄフレーム
モデルのモデリングデータと、物体画像のテクスチャデ
ータとの対応付けは終了しているものとする。手順を説
明すると、まず、図５（ｂ）示したように、画像データ
はＭ個あるものとし、遮蔽物との重なり面積の大小を判
定し、この面積が小さな画像データをＰ個選定する（ス
テップＳ１１）。

【００２３】次に、Ｐ個の画像データの中から、３Ｄフ
レームモデルの法線ベクトルと撮影光軸とが平行に平行
に近い順にＳ個の画像データを選定する（ステップＳ１
２）。なお、この際、「３Ｄフレームモデルの法線ベク
トル」とは、３Ｄフレームモデルを適当に分割して得ら
れる各図形の法線ベクトルを合成したものとする。しか
る後、物体像が大きな画像データを１つ選定し（ステッ
プＳ１３）、この画像データをマッピングする（ステッ
プＳ１４）。

【００２４】（実施形態３及び４）実施形態３のフロー
チャートを図１０に、実施形態４のフローチャートを図
１１に示す。実施形態３は、３Ｄフレームモデルの表面
を多角形に分割するもので、実施形態４は、３角形に分
割するものであるが、説明は省略する。

【００２５】

【実施例】以下、本発明を実施例により更に詳細に説明
する。図１２は、コンビニエンスストアの模型を、視点
を移動しながら複数方向から撮影し、得られたデータを
基に３次元復元した３Ｄフレームモデルの所定アングル
における斜視図である。同図において、コンビニエンス
ストアのフレームモデル３０は、頂点などの特徴点に基
づいて３角形パッチで分割されており、遮蔽物である木
のフレームモデル４０も同様に３角形パッチで分割され
ている。

【００２６】一方、図１３（ａ）〜（ｃ）は、上記模型
を複数方向から撮影して得られた２Ｄ画像データをイラ
スト化したものの例を示すものであり、２Ｄ３角形パッ
チ３１ａ、３１ｂ及び３１ｃは、上記３Ｄ３角形パッチ
３１に対応し、２Ｄ３角形パッチ３２ａ、３２ｂ及び３
２ｃは、３Ｄ３角形パッチ３２に対応する。即ち、上述
のフレームモデル３０及び４０は、上述の手法３を適用
して作成されたもので、各特徴点の３Ｄ位置や３角形パ
ッチの頂点の３Ｄ位置は既知であり、また、図１３に示
した２Ｄ画像データとの関係では、３Ｄ３角形パッチと
２Ｄ３角形パッチとの対応付けは終了している。

【００２７】以上のような前提の下、実施形態４のテク
スチャマッピング法を適用すると、図１２の３角形パッ
チ３１については、面積が大きく法線ベクトルと撮影光
軸とが平行に近い２Ｄ３角形パッチ３１ｃが選択され、
３角形パッチ３２については、遮蔽物（木）により表面
テクスチャが隠されていない２Ｄ３角形パッチ３２ｂが
選択される。このようにして選択した２Ｄ３角形パッチ
をマッピングして得られた３Ｄモデルをイラスト化した
ものを図１４に示す。これに対して、２Ｄ３角形パッチ
３１ａ及び３２ａを採用してマッピングすることにより
得られた３Ｄモデルをイラスト化したものを図１５に示
す。図１４と図１５とを比較すれば明らかなように、図
１５では木が壁に張り付いてしまっているが、図１４で
は木が除去されており、また、領域３１ｄの部分も図１
５の場合より鮮明に表示される。

【００２８】以上、本発明を実施形態及び実施例により
詳細に説明したが、本発明はこれらに限定されるもので
はなく、本発明の要旨の範囲内において種々の変形が可
能である。例えば、３Ｄフレームモデルを作成するに当
たって適用する上述の手法１〜３は本発明の必須構成要
件ではなく、他の手法を適用することが可能である。即
ち、３Ｄフレームモデルの特徴点の３Ｄ位置や法線ベク
トルと、２Ｄテクスチャデータの対応付けができていれ
ば、これら手法の適用を必要としない。また、本発明の
マッピング方法をＣＴスキャンやＸ線分析などから得ら
れる画像データに適用すれば、内蔵などが鮮明に表現さ
れた３Ｄ画像を得ることができ、これを利用して手術の
シミュレーションなどを行うことができるようになるの
で、例えば、腫瘍などの治療に貢献するところが大であ
る。

【００２９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
３Ｄフレームモデルの法線と撮影の際の光軸とを適切に
制御等することとしたため、適切なテクスチャデータを
複数の画像から自動的に選択でき、鮮明でリアルな立体
モデルを得ることのできるテクスチャマッピング方法を
提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のテクスチャマッピング方法の一実施形
態を示すフローチャートである。

【図２】視点を移動させて同一物体の視差の異なる複数
画像を得る場合の座標の移動関係を示す説明図である。

【図３】カメラ運動パラメータの推定値が真値と一致す
る場合を示す説明図である。

【図４】カメラ運動パラメータの推定値が真値と一致し
ない場合を示す説明図である。

【図５】３Ｄフレームモデル及び２Ｄテクスチャデータ
を３角形で分割した例を示す説明図である。

【図６】遮蔽物の有無により画像データを選択する方法
を示す説明図である。

【図７】面積の大小により画像データを選択する方法を
示す説明図である。

【図８】３Ｄモデルの３角形の法線ベクトルと撮影光軸
ベクトルとにより画像データを選択する方法を示す説明
図である。

【図９】本発明のテクスチャマッピング方法の他の実施
形態を示すフローチャートである。

【図１０】本発明のテクスチャマッピング方法の他の実
施形態を示すフローチャートである。

【図１１】本発明のテクスチャマッピング方法の更に他
の実施形態を示すフローチャートである。

【図１２】コンビニエンスストア模型の３Ｄフレームモ
デルの所定アングルにおける斜視図である。

【図１３】コンビニエンスストア模型を複数方向から撮
影して得られた２Ｄ画像データの例を示す説明図であ
る。

【図１４】実施形態４を適用して得られた３Ｄ画像を示
す説明図である。

【図１５】他の方法を適用して得られた３Ｄ画像を示す
説明図である。

【符号の説明】

１・・・物体、２・・・遮蔽物、１０・・・物体像、２０・・・遮蔽
物像、３０・・・コンビニエンスストア模型の３Ｄフレー
ムモデル、４０・・・木の３Ｄフレームモデル、Ｏ、Ｏ’・
・・視点、ｍ、ｍ’・・・単位ベクトル、Ｈ・・・並進ベクト
ル、Ｉ・・・特徴点、Ｅ・・・注視点

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】実在物体のテクスチャデータを対応する
３Ｄフレームモデルにマッピングする方法であって、実在物体を複数方向から撮影して複数の画像を得、得られた複数の画像から、上記３Ｄフレームモデルの法
線と上記撮影の光軸とが平行に近い所望画像を選択し、この所望画像によるテクスチャデータを上記３Ｄフレー
ムモデルにマッピングする、ことを特徴とするテクスチ
ャマッピング方法。
【請求項２】実在物体のテクスチャデータを対応する
３Ｄフレームモデルにマッピングする方法であって、視点を移動させながら実在物体を撮影して複数の画像を
得、この視点の移動位置と、得られた複数画像による視
差とから、上記３Ｄフレームモデルを作成し、次いで、上記複数画像から、上記３Ｄフレームモデルの
法線と上記撮影の光軸とが平行に近い所望画像を選択
し、この所望画像によるテクスチャデータを上記３Ｄフレー
ムモデルにマッピングする、ことを特徴とするテクスチ
ャマッピング方法。
【請求項３】上記３Ｄフレームモデルの表面を複数の
図形に分割し、分割された各図形の法線と上記光軸とが
平行に近い画像を所望画像として選択することを特徴と
する請求項１〜３のいずれか１つの項に記載のテクスチ
ャマッピング方法。
【請求項４】上記分割された各図形が３角形であるこ
とを特徴とする請求項３記載のテクスチャマッピング方
法。
【請求項５】上記複数画像において該物体像の一部が
遮蔽されている場合、上記各図形同士が重ならない画像
を所望画像として選択することを特徴とする請求項３又
は４記載のテクスチャマッピング方法。
【請求項６】上記複数の画像から所望画像を選択する
に当たり、撮影距離が最短の画像を所望画像として選択
することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つの項
に記載のテクスチャマッピング方法。
【請求項７】上記実在物体を中心軸として上記視点を
既知回転角度毎に円運動させながら撮影することによ
り、上記複数画像を得ることを特徴とする請求項１〜６
のいずれか１つの項に記載のテクスチャマッピング方
法。
【請求項８】視点を移動させながら実在物体を撮影し
て複数画像を得る際、移動前座標の視点を通り上記実在
物体における形状上の特徴点を指すベクトルｍと、移動
後座標の視点を通り上記特徴点を指す単位ベクトルｍ’
とにより上記特徴点の視差を算出し、（ａ）上記視差
と、仮決定した３次元並進ベクトルＨ及び回転行列Ｒと
から上記特徴点の移動前座標における３Ｄ位置と、移動
後座標における３Ｄ位置を算出し、得られた３Ｄ位置間
の距離ｄを算出し、（ｂ）並進ベクトルＨと回転行列Ｒ
の値を変化させて（ａ）の処理を繰り返し、上記距離ｄ
の最小値ｄｍｉｍを求め、（ｃ）このｄｍｉｎから、視
点の移動を表す並進ベクトルＨと回転行列Ｒを決定し、上記視差と（ａ）〜（ｃ）により決定された並進ベクト
ルＨと回転行列Ｒとを用いて、上記３Ｄフレームモデル
を作成する、ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか
１つの項に記載のテクスチャマッピング方法。
【請求項９】視点を移動させながら実在物体を撮影し
て複数画像を得る際、次式ｄ＝｜Ｈ，ｍ，Ｒｍ’｜／｛１−（ｍ，Ｒｍ’）²｝^1/2 （式中のＨは視点の移動を表す３次元並進ベクトル、ｍ
は移動前座標の視点を通り任意の特徴点を指す単位ベク
トル、Ｒは視点の移動を表す３次元回転行列、ｍ’は移
動後座標の視点を通り上記特徴点を指す単位ベクトルを
示す）で表される、移動前座標における視点を通り上記
単位ベクトルｍを方向ベクトルとする直線ｇと、移動後
座標における視点を通り上記単位ベクトルｍ’を方向ベ
クトルとする直線ｇ’との距離ｄが最小値（ｄｍｉｎ）
となるＨ及びＲを選定し、選定した３次元並進ベクトルＨ及び回転行列Ｒと上記単
位ベクトルｍ及びｍ’とを用いて、上記３Ｄフレームモ
デルを作成する、ことを特徴とする請求項１〜６のいず
れか１つの項に記載のテクスチャマッピング方法。
【請求項１０】実在物体のテクスチャデータを対応す
る３Ｄフレームモデルにマッピングするのに用いられる
情報媒体であって、請求項１〜９のいずれか１つの項に記載の方法を行うコ
ンピュータへの命令を記録した情報媒体。