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JP2878678B1 - Tree 3D shape generator - Google Patents

Tree 3D shape generator

Info

Publication number
JP2878678B1
JP2878678B1 JP4009498A JP4009498A JP2878678B1 JP 2878678 B1 JP2878678 B1 JP 2878678B1 JP 4009498 A JP4009498 A JP 4009498A JP 4009498 A JP4009498 A JP 4009498A JP 2878678 B1 JP2878678 B1 JP 2878678B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
tree
branch
volume data
image
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP4009498A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH11238146A (en
Inventor
竜己 坂口
淳 大谷
Original Assignee
株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信研究所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信研究所 filed Critical 株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信研究所
Priority to JP4009498A priority Critical patent/JP2878678B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP2878678B1 publication Critical patent/JP2878678B1/en
Publication of JPH11238146A publication Critical patent/JPH11238146A/en
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Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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  • Image Generation (AREA)

Abstract

【要約】 【課題】 実在する樹木形状を近似したモデルの3次元
形状を生成する3次元形状生成装置を提供する。 【解決手段】 対象樹木1をその周囲から複数のカメラ
2で撮影し、得られた画像から背景画像を削除してカラ
ー変換を行なって画像生成用コンピュータ3に入力し、
ボリュームデータを作成するとともに、枝セグメントを
作成して樹木モデルを作成し、各部枝セグメントに葉を
レンダリングして樹木モデルをディスプレイ4に表示す
る。
An object of the present invention is to provide a three-dimensional shape generation device that generates a three-dimensional shape of a model that approximates a real tree shape. SOLUTION: A target tree 1 is photographed by a plurality of cameras 2 from its surroundings, a background image is deleted from the obtained image, color conversion is performed, and the image is input to an image generation computer 3.
In addition to creating volume data, a tree model is created by creating branch segments, and leaves are rendered on each branch segment to display the tree model on the display 4.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は樹木の3次元形状
生成装置に関して、特に、対象となる樹木を実際に撮影
し、撮影した画像から3次元的な樹木モデル形状を生成
するような3次元形状生成装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for generating a three-dimensional shape of a tree, and more particularly to a three-dimensional shape generating apparatus which actually photographs a target tree and generates a three-dimensional tree model shape from the captured image. It relates to a generating device.

【0002】[0002]

【従来の技術】現実には距離を隔てた人物同士の仮想的
なシーンを介したコミュニケーション環境を実現するた
めには、コミュニケーションのための仮想的なシーンの
生成法の確立が必要となる。仮想的なシーンの生成法と
しては、コンピュータグラフィックス(CG)技術の利
用が考えられる。モデリングが比較的容易な人工物のC
G表現は、比較的研究が進められており、質感も向上し
ている。これに対して、自然に存在する地形や草や人物
などの物体や自然現象はそのモデリングが容易ではな
い。
2. Description of the Related Art In practice, in order to realize a communication environment through virtual scenes between persons at a distance, it is necessary to establish a method of generating a virtual scene for communication. As a method for generating a virtual scene, use of computer graphics (CG) technology can be considered. Artifact C that is relatively easy to model
Research on G expression has been relatively advanced, and its texture has been improved. On the other hand, it is not easy to model natural terrain, objects such as grass and people, and natural phenomena.

【0003】CGを用いてたとえば樹木のモデルを生成
する第1の方法として、千葉則茂,大川俊一他,“CG
のための樹木の成長モデル−架空の「植物ホルモン」に
よる自然な樹形の生成,電子情報通信学会論文誌D−I
I,Vol.J76−D−II,No.8,pp.17
22−1734,1993が提案されている。
[0003] As a first method for generating a tree model using CG, for example, Norio Shigeba, Shunichi Okawa et al., "CG
Model of Tree Growth for Fostering-Natural Tree Form Generation by Fictitious Plant Hormone, IEICE Transactions DI
I, Vol. J76-D-II, No. 8, pp. 17
22-1734, 1993 have been proposed.

【0004】また、第2の方法として、長橋宏,小峯賢
治他、“シルエット法による鉢植え植物のモデリン
グ”,テレビジョン学会誌,Vol.50,No.1
0,pp.1467−1473,1996が提案されて
いる。
As a second method, Hiroshi Nagahashi, Kenji Komine et al., "Modeling of potted plant by silhouette method", Journal of the Institute of Television Engineers of Japan, Vol. 50, no. 1
0, pp. 1467-1473, 1996 have been proposed.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】上述の提案された第1
の方法では、植物の成長をシミュレートし、自然な形状
の生成が可能であるが、製作者の意図した形状を作成す
るためには、試行錯誤的な処理が必要となる。
SUMMARY OF THE INVENTION The above-mentioned first proposed method
Although the method of (1) simulates plant growth and can generate a natural shape, trial and error processing is required to create a shape intended by the maker.

【0006】また、第2の方法では、自然に存在する植
物の形状を近似できるが、樹木などへの応用は難しく、
樹木の持つ枝構造を再現することはできない。
In the second method, the shape of a naturally occurring plant can be approximated, but it is difficult to apply it to a tree or the like.
It is not possible to reproduce the branch structure of a tree.

【0007】それゆえに、この発明の主たる目的は、ボ
リュームデータを作り出すことで実在する樹木形状を近
似したモデルが作成可能であり、ボリュームデータの修
正によって製作者の意図した形状を容易に作り出すこと
ができるような樹木の3次元形状生成装置を提供するこ
とである。
Therefore, a main object of the present invention is to create a model that approximates an existing tree shape by creating volume data, and to easily create a shape intended by a maker by modifying volume data. It is an object of the present invention to provide a three-dimensional shape generating apparatus for trees that can be used.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明は、
対象となる樹木の画像から3次元的な樹木モデル形状を
生成する3次元形状生成装置であって、複数の視点から
の画像をもとに樹木を包み込むボリュームデータを作成
するボリュームデータ作成手段と、作成されたボリュー
ムデータに基づいて枝および幹のセグメントからなる樹
木モデルを作成する樹木モデル作成手段と、作成された
樹木モデルに対して葉のモデルを追加してレンダリング
し、対象となる樹木の形状を持った樹木の画像を形成す
るレンダリング手段を備えて構成される。
The invention according to claim 1 is
A three-dimensional shape generation device that generates a three-dimensional tree model shape from an image of a target tree, wherein the volume data generation means generates volume data enclosing the tree based on images from a plurality of viewpoints; Tree model creation means for creating a tree model consisting of branches and trunk segments based on the created volume data, and a leaf model added to the created tree model and rendered, and the shape of the target tree Rendering means for forming an image of a tree having

【0009】請求項2に係る発明では、複数の視点から
対象となる樹木を撮影するための撮影手段を含み、ボリ
ュームデータを作成する前に、撮影された画像から背景
画像を除去するとともに、カラー変換を行ない、樹木の
サイズおよび枝の位置などの正規化を施す。
According to a second aspect of the present invention, there is provided a photographing means for photographing a target tree from a plurality of viewpoints, and a background image is removed from a photographed image before volume data is created. The conversion is performed, and the tree size and branch positions are normalized.

【0010】請求項3に係る発明では、さらに、正規化
の施されたボリュームデータを樹木の形状に整形する。
In the invention according to claim 3, the normalized volume data is further shaped into a tree shape.

【0011】請求項4に係る発明では、請求項1の樹木
モデル作成手段は、作成されたボリュームデータに基づ
いて、同じ長さ,同じ太さを持った枝と、その先端と中
間で分岐を有する枝セグメントで樹木モデルを作成す
る。
[0011] In the invention according to claim 4, the tree model creating means according to claim 1 is configured to, based on the created volume data, create a branch having the same length and the same thickness, and a branch between the tip and the middle thereof. A tree model is created from the branch segments having the tree model.

【0012】請求項5に係る発明では、樹木モデル作成
手段は、親となる枝の根元を中心として枝やセグメント
の延びるy方向に対してx方向およびz方向の所定の角
度の範囲内で枝が不自然に曲がって見えない任意の角度
に枝を設定する。
[0012] In the invention according to claim 5, the tree model creating means is provided such that the branch is formed within a predetermined angle in the x direction and the z direction with respect to the y direction in which the branch or the segment extends around the root of the parent branch. Set branches at any angle where they will not bend unnaturally.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】図1はこの発明の一実施形態を示
すブロック図である。図1において、対象樹木1の周囲
には複数の視点から対象樹木1を撮影するための複数の
カメラ2が設置されている。カメラ2はCCD素子を用
いたカメラあるいは光学カメラであってもよい。カメラ
2で撮影された画像データは画像生成用コンピュータ3
に与えられる。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. In FIG. 1, a plurality of cameras 2 for photographing the target tree 1 from a plurality of viewpoints are installed around the target tree 1. The camera 2 may be a camera using a CCD element or an optical camera. The image data captured by the camera 2 is stored in an image generation computer 3.
Given to.

【0014】画像生成用コンピュータ3はカメラ2から
入力された画像データから3次元的な樹木モデルを作成
するために、主としてボリュームデータ作成機能と、樹
木モデル作成機能と、レンダリング機能とを有してい
る。
The image generating computer 3 mainly has a volume data creating function, a tree model creating function, and a rendering function in order to create a three-dimensional tree model from the image data input from the camera 2. I have.

【0015】ボリュームデータ作成機能は、カメラ2に
よって撮影された複数の視点からの画像をもとに樹木を
包み込むボリュームデータを作成する。樹木モデル作成
機能は、作成されたボリュームデータに基づいて、枝お
よび幹のセグメントからなる樹木モデルを作成する。レ
ンダリング機能は、作成された樹木モデルに対して葉の
モデルを追加してレンダリングし、対象樹木1の形を持
った樹木の画像を作成する。画像生成用コンピュータ3
で生成された樹木画像はディスプレイ4に表示される。
The volume data creation function creates volume data that wraps a tree based on images from a plurality of viewpoints captured by the camera 2. The tree model creation function creates a tree model composed of branch and trunk segments based on the created volume data. The rendering function performs rendering by adding a leaf model to the created tree model, and creates a tree image having the shape of the target tree 1. Image generation computer 3
Is displayed on the display 4.

【0016】図2および図3はこの発明の一実施形態の
動作を説明するためのフローチャートである。
FIGS. 2 and 3 are flowcharts for explaining the operation of the embodiment of the present invention.

【0017】次に、図1〜図3を参照して、この発明の
一実施形態の具体的な動作について説明する。図1に示
した複数のカメラ2によって対象樹木1が周囲から撮影
される。続いて撮影した画像から背景を除去し、カラー
変換を行ない、樹木のサイズおよび幹の位置などの正規
化が施される。
Next, a specific operation of the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The target tree 1 is photographed from the surroundings by the plurality of cameras 2 shown in FIG. Subsequently, the background is removed from the captured image, color conversion is performed, and normalization such as tree size and trunk position is performed.

【0018】背景画像の除去はマニュアルで行なわれ、
カラー変換はグレースケール変換によって行なわれる
が、変換後にダイナミックレンジの正規化が行なわれ
て、対象樹木1を内包する矩形を求め、その大きさを正
規化することで対象樹木1のサイズが求められる。
The removal of the background image is performed manually,
The color conversion is performed by gray scale conversion. After the conversion, the dynamic range is normalized, a rectangle including the target tree 1 is obtained, and the size of the target tree 1 is obtained by normalizing the size. .

【0019】次に、図2に示すステップ(図示ではSP
と略称する)SP1において、画像生成用コンピュータ
3によってボリュームデータが作成される。
Next, the steps shown in FIG.
In SP1, the image generating computer 3 creates volume data.

【0020】図4および図5はボリュームデータの作成
方法を説明するための図である。実写映像からボリュー
ムデータを作成するために、シルエット逆投影法の考え
方が導入される。画像より得られるシルエットを3次元
空間中に逆平行投影すると、図4に示すように、このと
きのシルエットを断面とする無限長の柱体が得られる。
複数の視点からの画像により同様の処理を繰返すと、柱
体の重なり合う領域すなわち論理積として対象形状の存
在領域が限定される。このようにして得られるボリュー
ムデータは対象樹木1の形状そのものではないが、形状
を包含する形として定義することができる。
FIGS. 4 and 5 are diagrams for explaining a method of creating volume data. In order to create volume data from live-action video, the concept of silhouette back projection is introduced. When the silhouette obtained from the image is anti-parallel projected into a three-dimensional space, an infinitely long columnar body having a cross section of the silhouette at this time is obtained as shown in FIG.
When the same processing is repeated using images from a plurality of viewpoints, the overlapping area of the pillars, that is, the area where the target shape exists as a logical product is limited. The volume data obtained in this way is not the shape itself of the target tree 1, but can be defined as a shape including the shape.

【0021】なお、この実施形態では、ボリュームデー
タは単純なシルエット逆投影法とは異なり、ボリューム
データとして256階調の値が持たされている。
In this embodiment, unlike the simple silhouette back projection method, the volume data has 256 gradation values as the volume data.

【0022】次に、ボリュームデータの整形が行なわれ
る。対象を撮影した画像が全周囲にわたって多数用意さ
れた場合には、求められるボリュームデータの形状近似
能力も上昇するが、与えられた画像が少ない場合には、
意図しない形状が生成されてしまう。たとえば、図4に
示すような2台のカメラによって撮影された画像を読取
り、2台のカメラが直角に配置されているとするなら
ば、求められるボリュームデータは図5(a)のような
直方体に近い形となり、元の樹形とは明らかに異なって
しまう。
Next, the volume data is shaped. If a large number of images of the object are prepared around the entire circumference, the shape approximation ability of the required volume data also increases, but if the number of given images is small,
Unintended shapes are generated. For example, if an image captured by two cameras as shown in FIG. 4 is read, and the two cameras are arranged at right angles, the volume data to be obtained is a rectangular parallelepiped as shown in FIG. The shape is close to, and is obviously different from the original tree shape.

【0023】これを回避するために逆投影によって得ら
れるボリュームデータの整形が行なわれる。一般的には
樹木は鉛直上方から見た場合に円形に近い形をしてい
る。そこで、処理後の撮影画像の各スキャンラインごと
に幹を中心とした場合に最外郭となる点を求め、その幹
からの距離をボリュームデータの最外郭点として定義す
る。この最外郭点よりも外側に存在するボクセルを削除
することで、整形を行なうことができる。
To avoid this, volume data obtained by back projection is shaped. Generally, a tree has a shape close to a circle when viewed from above vertically. Therefore, the outermost point when the trunk is centered for each scan line of the captured image after processing is determined, and the distance from the trunk is defined as the outermost point of the volume data. Shaping can be performed by deleting the voxels existing outside the outermost point.

【0024】次に、ステップSP2〜SP11で形状の
モデリングが行なわれる。すなわち、ステップSP2で
根元の幹セグメントが生成される。幹セグメントは図6
に示すように、すべて同じ長さ,同じ太さを持ったセグ
メントの集合として表わされる。ステップSP3で同一
世代の枝がソートされる。ここで、同一世代とは、根元
のセグメントを1としたときの世代であり、分岐モデル
を生成するまではすべて同一世代となる。
Next, at steps SP2 to SP11, modeling of the shape is performed. That is, a root stem segment is generated in step SP2. Figure 6 shows the trunk segment
As shown in (1), they are all represented as a set of segments having the same length and the same thickness. In step SP3, branches of the same generation are sorted. Here, the same generation is a generation when the root segment is set to 1, and all generations are the same until a branch model is generated.

【0025】次に、ステップSP4〜SP6で枝分岐の
サーチが行なわれる。ここで、枝の分岐は図7に示すよ
うに、最大で先端2分岐に加え、枝の中点での1分岐で
合計3分岐することができる。ステップSP4で先端分
岐1のサーチが行なわれ、ステップSP5で先端分岐2
のサーチが行なわれ、ステップSP6で中間分岐のサー
チが行なわれる。各分岐のサーチは図3に示すサブルー
チンに従って実行される。
Next, a branch / branch search is performed in steps SP4 to SP6. Here, as shown in FIG. 7, in addition to two branches at the tip, a total of three branches can be obtained by one branch at the middle point of the branch. In step SP4, the search for the leading branch 1 is performed, and in step SP5, the leading branch 2 is searched.
Is performed, and a search for an intermediate branch is performed in step SP6. The search for each branch is executed according to a subroutine shown in FIG.

【0026】図8および図9は枝の分岐を説明するため
の図であって、特に図8は仮枝の生成範囲を示し、図9
は枝セグメントおよび葉の存在範囲を示している。
FIGS. 8 and 9 are diagrams for explaining the branching of the branch. In particular, FIG. 8 shows the range of generation of the temporary branch.
Indicates the existence range of the branch segment and the leaf.

【0027】枝の分岐はすべての枝セグメントの下部底
辺の中心からy方向の鉛直上方に向かって生成される。
すなわち、図3のステップSP21でボリュームデータ
の最大値MAXが0に設定される。ステップSP22に
おいて、図8に示すように、X軸周りに−60°から6
0°まで回転させ、ステップSP23でZ軸周りに−6
0°から60°まで回転させて仮枝の生成範囲を規定
し、ステップSP24で仮枝を生成する。ステップSP
25で各仮枝の先端に設定した小球内のボリュームデー
タの合計値Tを計算する。ここで、図8に示す小球は、
図9に示すように枝セグメントの長さを直径とし、枝の
先端を中心とした球で表わしたものである。
Branch branches are generated vertically upward in the y-direction from the center of the lower base of all branch segments.
That is, the maximum value MAX of the volume data is set to 0 in step SP21 of FIG. In step SP22, as shown in FIG.
Rotate to 0 °, and -6 around the Z axis in step SP23.
By rotating from 0 ° to 60 ° to define a temporary branch generation range, a temporary branch is generated in step SP24. Step SP
At 25, the total value T of the volume data in the small ball set at the tip of each temporary branch is calculated. Here, the small ball shown in FIG.
As shown in FIG. 9, the length of the branch segment is a diameter, and is represented by a sphere centered on the tip of the branch.

【0028】ステップSP26でボリュームデータの合
計値Tが最大値MAXよりも大きいか否かが判別され、
合計値Tが最大値MAXよりも大きければステップSP
27で合計値Tが最大値MAXとされる。
At step SP26, it is determined whether or not the total value T of the volume data is larger than the maximum value MAX.
If the total value T is larger than the maximum value MAX, step SP
At 27, the total value T is made the maximum value MAX.

【0029】その後、またはステップSP26で合計値
Tが最大値MAXに達していないときには、ステップS
P28でZ軸周りおよびステップSP29でX軸周りの
処理が行なわれ、ステップSP30で合計値がしきい値
よりも大きければステップSP31で次の世代の枝を生
成し、ステップSP32で枝と葉の領域がボリュームデ
ータから削除される。すなわち、一方の枝が生成される
ことによって、図9に示すその枝の領域(枝自身)およ
び葉の存在領域(図中大きな球)がボリュームデータか
ら削除される。
Thereafter, or if the total value T has not reached the maximum value MAX in step SP26, the process proceeds to step S26.
The processing around the Z axis is performed at P28 and the processing around the X axis is performed at step SP29. If the total value is larger than the threshold value at step SP30, a branch of the next generation is generated at step SP31. The area is deleted from the volume data. That is, when one branch is generated, the region of the branch (the branch itself) and the region where the leaf is present (the large sphere in the figure) shown in FIG. 9 are deleted from the volume data.

【0030】再び図2に戻り、ステップSP7ですべて
の枝についてセグメントの生成が終了したか否かを判別
し、終了していなければステップSP8で同一世代のす
べての枝のセグメントの生成が終了したか否かを判別す
る。終了していなければステップSP10で次の枝のセ
グメントを生成し、終了していればステップSP19で
次の世代の枝に進み、ステップSP3で次の世代の枝を
ソートする。そして、ステップSP4〜SP6で各枝の
分岐サーチを行ない、ステップSP7ですべての枝の分
岐が終了したか否かを判別し、終了していればステップ
SP11で枝の太さの制御を行なう。
Returning to FIG. 2 again, it is determined in step SP7 whether segment generation has been completed for all branches, and if not completed, generation of segments for all branches of the same generation has been completed in step SP8. It is determined whether or not. If not completed, a segment of the next branch is generated in step SP10. If completed, the process proceeds to the branch of the next generation in step SP19, and the branch of the next generation is sorted in step SP3. Then, in steps SP4 to SP6, a branch search for each branch is performed. In step SP7, it is determined whether or not all branches have been completed. If the branch has been completed, the thickness of the branches is controlled in step SP11.

【0031】図10は枝セグメントの太さを制御する方
法を示す図であり、図11は葉のモデルを示す図であ
り、図12は樹木のモデリング例を示す図であり、図1
3は葉のテクスチャを示す図である。
FIG. 10 is a diagram showing a method of controlling the thickness of a branch segment, FIG. 11 is a diagram showing a leaf model, FIG. 12 is a diagram showing an example of tree modeling, and FIG.
3 is a diagram showing leaf texture.

【0032】上述の説明では、枝セグメントの太さはす
べて一定で計算が行なわれるが、最終的に樹木形状とす
る場合には、親子関係をもとに太さが制御される。この
一実施形態では、図10に示すように、先端分岐の場合
は親枝の0.77倍の太さとなるように制御し、中間分
岐に対しては親枝の0.50倍,先端・中間分岐に拘ら
ず、小枝にその先分岐が見られない場合には0.50倍
にし、枝セグメントの太さには下限を設定し、それ以上
は細くしないようにされている。
In the above description, the calculation is performed while the thickness of the branch segments is all constant. However, in the case of finally forming a tree shape, the thickness is controlled based on the parent-child relationship. In this embodiment, as shown in FIG. 10, in the case of the fore-end branch, the thickness is controlled to be 0.77 times the parent branch. Regardless of the middle branch, if no branch is found ahead of the twig, the value is multiplied by 0.50, the thickness of the branch segment is set to a lower limit, and the thickness is not further reduced.

【0033】また、この一実施形態では、一般的な広葉
樹を対象としているため、図11に示すような葉のモデ
ルを作成し、この小枝を各枝セグメントに2〜3本の割
合でランダムに取付ける。この場合、小枝を付加える枝
セグメントは幹の太さの0.3倍よりも細いことを条件
とする。このようにして生成された樹木の形状を六角柱
モデルで表わした結果例を図12に示す。
In this embodiment, since a general hardwood is targeted, a leaf model as shown in FIG. 11 is created, and the twigs are randomly added to each branch segment at a ratio of 2 to 3 branches. Attach. In this case, the branch segment to which the twig is added is required to be smaller than 0.3 times the thickness of the trunk. FIG. 12 shows a result example in which the shape of the tree generated in this manner is represented by a hexagonal prism model.

【0034】なお、各樹木の枝には図13に示す葉のテ
クスチャがマッピングされる。図14および図15は実
際のモデリングに使用した原画像であり、特に、図14
は正面から撮影したものであり、図15は同じく側面か
ら撮影したものである。そして、これらの画像より生成
した樹木モデルが図16および図17である。それぞれ
原画像と同一方向から見た場合の画像を示している。両
者を対比すると、葉の繁り度合が違うために違和感があ
るが、樹木の外形という面に関してはほぼ近似できてい
ると思われる。
The leaf texture shown in FIG. 13 is mapped on each tree branch. FIGS. 14 and 15 show the original images used for the actual modeling.
Is taken from the front, and FIG. 15 is also taken from the side. FIGS. 16 and 17 show tree models generated from these images. Each shows an image when viewed from the same direction as the original image. Comparing the two, there is a sense of incongruity due to the difference in the degree of leaf growth, but it seems that the approximate shape of the tree can be approximated.

【0035】また、別のモデルを仮想環境中に複数配置
し、光線の透過をシミュレートしたものが図18であ
る。この図18では、ボリュームデータとして扱う手法
では困難な太陽光線の透過の模様が示されている。ま
た、与えた画像には本来含まれていない樹木の下方から
の視野画像も生成されていることがわかる。
FIG. 18 shows a case where a plurality of different models are arranged in a virtual environment to simulate the transmission of light rays. FIG. 18 shows a pattern of transmission of sunlight, which is difficult with the technique of treating as volume data. It can also be seen that a field-of-view image from below the tree that is not originally included in the given image is also generated.

【0036】なお、樹木らしさの向上のために、分岐計
算時に次のような規則を適用するようにしてもよい。す
なわち、枝セグメントのY軸に対する角度を±120°
を越えないようにする。これは、鉛直下向き、すなわち
地面方向に延びようとする枝を抑制するためである。ま
た、数世代前の枝セグメントとの相対角度が±90°を
越えないようにする。これは、枝の回り込みを避けるた
めに必要な条件である。この条件を加えない場合には、
特に樹木の外郭部分において縁に沿って回り込む枝が多
く生成されてしまう。
In order to improve the likelihood of a tree, the following rules may be applied at the time of branch calculation. That is, the angle of the branch segment with respect to the Y axis is ± 120 °.
Do not exceed. This is to suppress branches that are going to extend vertically downward, that is, in the direction of the ground. In addition, the relative angle with the branch segment several generations before should not exceed ± 90 °. This is a necessary condition for avoiding branch wraparound. If you do not add this condition,
In particular, many branches wrapping around the edge are generated in the outer part of the tree.

【0037】さらに、同一世代の枝は幹中心に近いもの
から順に分岐計算を行なう。この条件により、樹木らし
い枝の広がりを表現することができる。枝セグメントの
生成順に分岐計算を進めていくと、最初に分岐した枝が
ボリュームデータ内を蛇行しながら延びていく傾向が見
られ、樹木らしさを低減してしまう恐れがあるからであ
る。
Further, branch calculation is performed for branches of the same generation in order from the branch closest to the trunk center. Under this condition, it is possible to express the spread of branches like a tree. This is because, when the branch calculation is performed in the order of generation of the branch segments, the branch first branched tends to extend while meandering in the volume data, and the likelihood of a tree may be reduced.

【0038】なお、上述の実施形態では、ボリュームデ
ータを作成するために、カメラ2で異なる方向から対象
の樹木1を撮影するようにしたが、これに限ることな
く、モデリングソフトなどを使用して手作業でボリュー
ムデータを作成したり、紙に書いた絵のようなものから
ボリュームデータを作成するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, in order to create volume data, the camera 2 shoots the target tree 1 from different directions. However, the present invention is not limited to this. The volume data may be created manually, or the volume data may be created from something like a picture written on paper.

【0039】[0039]

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、樹木
の複数の異なる視点からの画像をもとに樹木を包み込む
ボリュームデータを作成し、作成されたボリュームデー
タに基づいて枝および幹のセグメントからなる樹木モデ
ルを作成し、作成した樹木モデルに対して葉のモデルを
追加してレンダリングし、対象となる樹木の形状を持っ
た樹木の画像を作成するようにしたので、景観シミュレ
ーションへの応用が期待できる。また、作成されたモデ
ルは樹木らしい枝構造を持っているので、撮影したポイ
ント以外の視点から見た画像を生成した場合も自然とな
る。さらに、光線の透過などの表現も可能であり、リア
リティの高い映像の生成が可能となる。さらに、枝構造
を分岐モデルとして表現していることから、ダイナミク
スを表現するためにも有用となる。
As described above, according to the present invention, volume data enclosing a tree is created on the basis of images from a plurality of different viewpoints of the tree, and branches and trunks are created based on the created volume data. A tree model consisting of segments was created, a leaf model was added to the created tree model and rendered, and an image of a tree having the shape of the target tree was created. Applications can be expected. Further, since the created model has a tree-like branch structure, it is natural to generate an image viewed from a viewpoint other than the photographed point. Further, it is possible to express light transmission and the like, and it is possible to generate a video with high reality. Further, since the branch structure is expressed as a branch model, it is useful for expressing dynamics.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】この発明の一実施形態を示すブロック図であ
る。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention.

【図2】この発明の一実施形態の動作を説明するための
フローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of the embodiment of the present invention;

【図3】図2に示した分岐ルーチンの具体的なフローチ
ャートである。
FIG. 3 is a specific flowchart of a branch routine shown in FIG. 2;

【図4】この発明の一実施形態におけるボリュームデー
タの作成方法を説明するための図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining a method of creating volume data according to an embodiment of the present invention.

【図5】ボリュームデータの整形方法を説明するための
図である。
FIG. 5 is a diagram for explaining a method of shaping volume data.

【図6】枝セグメントの長さの決定方法を説明するため
の図である。
FIG. 6 is a diagram for explaining a method of determining the length of a branch segment.

【図7】枝の分岐モデルを示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a branch model of a branch.

【図8】仮枝の生成範囲を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining a temporary branch generation range;

【図9】枝セグメントおよび葉の存在範囲を示す図であ
る。
FIG. 9 is a diagram showing an existing range of a branch segment and a leaf.

【図10】枝セグメントの太さの制御を説明するための
図である。
FIG. 10 is a diagram for explaining control of the thickness of a branch segment.

【図11】葉のモデルを示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a leaf model.

【図12】樹木のモデリング例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating a modeling example of a tree.

【図13】葉のテクスチャを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a leaf texture.

【図14】実際のモデリングのための原画像を示す図で
ある。
FIG. 14 is a diagram showing an original image for actual modeling.

【図15】図14に示したモデリング画像を側面から映
した画像である。
FIG. 15 is an image showing the modeling image shown in FIG. 14 from the side.

【図16】図14から生成した樹木モデルを示す図であ
る。
FIG. 16 is a diagram showing a tree model generated from FIG. 14;

【図17】図15から生成した樹木モデルを示す図であ
る。
FIG. 17 is a diagram showing a tree model generated from FIG. 15;

【図18】レンダリングされた樹木の画像を示す図であ
る。
FIG. 18 is a diagram showing a rendered tree image.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 対象樹木 2 カメラ 3 画像生成用コンピュータ 4 ディスプレイ 1 target tree 2 camera 3 computer for image generation 4 display

フロントページの続き (56)参考文献 桑原外,”樹木画像を入力とする3次 元樹木形状のフラクタルモデルの自動推 定方法”,画像電子学会誌,1995年,第 24巻,第5号,p.541−549 千葉,“CGによる自然物,自然現象 のシミュレーション”,計測と制御, 1995年,第34巻,第7号,p.16−18 鈴木,”森林の景観施業に関する基礎 的研究 コンピュータグラフィックスに よる樹形形成モデル”,1996年北海道林 業試験場研究報告,第33号,p.1−43 (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G06T 17/00 BEILSTEIN(STN) JICSTファイル(JOIS)Continuation of the front page (56) References Kuwahara et al., "Automatic estimation method of fractal model of three-dimensional tree shape using tree image as input", Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, 1995, Vol. 24, No. 5, p. 541-549 Chiba, "Simulation of Natural Objects and Natural Phenomena by CG", Measurement and Control, 1995, Vol. 34, No. 7, p. 16-18 Suzuki, "Basic Study on Landscape Management in Forests Modeling Tree Form by Computer Graphics", 1996 Hokkaido Forestry Research Institute Research Report, No. 33, p. 1-43 (58) Field surveyed (Int. Cl. 6 , DB name) G06T 17/00 BEILSTEIN (STN) JICST file (JOIS)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 対象となる樹木の画像から3次元的な樹
木モデル形状を生成する3次元形状生成装置であって、 複数の視点からの画像をもとに前記樹木を包み込むボリ
ュームデータを作成するボリュームデータ作成手段、 前記ボリュームデータ作成手段によって作成されたボリ
ュームデータに基づいて、枝および幹のセグメントから
なる樹木モデルを作成する樹木モデル作成手段、および
前記樹木モデル作成手段によって作成された樹木モデル
に対して葉のモデルを追加してレンダリングし、前記対
象となる樹木の形を持った樹木の画像を作成するレンダ
リング手段を備えた、樹木の3次元形状生成装置。
1. A three-dimensional shape generating apparatus for generating a three-dimensional tree model shape from an image of a target tree, wherein volume data enclosing the tree is created based on images from a plurality of viewpoints. Volume data creating means, based on the volume data created by the volume data creating means, a tree model creating means for creating a tree model composed of branches and trunk segments, and a tree model created by the tree model creating means A three-dimensional shape generating apparatus for a tree, comprising rendering means for adding a leaf model and rendering the image to create an image of the tree having the shape of the target tree.
【請求項2】 さらに、複数の視点から前記対象となる
樹木を撮影するための撮影手段を含み、 前記ボリュームデータを作成する前に、前記撮影された
画像から背景画像を除去するとともに、カラー変換を行
なって樹木のサイズおよび幹の位置などの正規化を施す
ことを特徴とする、請求項1に記載の樹木の3次元形状
生成装置。
2. A photographing means for photographing the target tree from a plurality of viewpoints, wherein a background image is removed from the photographed image and color conversion is performed before creating the volume data. The three-dimensional shape generating apparatus for trees according to claim 1, characterized in that the tree size and the position of the trunk are normalized by performing the following.
【請求項3】 さらに、前記正規化の実施されたボリュ
ームデータを樹木の形状に整形することを特徴とする、
請求項2に記載の樹木の3次元形状生成装置。
3. The method according to claim 1, further comprising shaping the normalized volume data into a tree shape.
A three-dimensional shape generation device for a tree according to claim 2.
【請求項4】 前記樹木モデル作成手段は、前記作成さ
れたボリュームデータに基づいて、同じ長さ,同じ太さ
を持った枝と、その先端と中間で分岐を有する枝セグメ
ントで前記樹木モデルを作成することを特徴とする、請
求項1に記載の樹木の3次元形状生成装置。
4. The tree model creating means, based on the created volume data, creates a tree model with branches having the same length and the same thickness, and a branch segment having a branch at the tip and middle thereof. The three-dimensional shape generating apparatus for trees according to claim 1, wherein the apparatus generates the three-dimensional shape.
【請求項5】 前記樹木モデル作成手段は、親となる枝
の根元を中心として枝セグメントの延びるy方向に対し
てx方向およびz方向の所定の角度の範囲内で、枝が不
自然に曲がって見えない任意の角度に枝を設定すること
を特徴とする、請求項4に記載の樹木の3次元形状生成
装置。
5. The tree model creating means unnaturally bends the branch within a predetermined angle in the x direction and the z direction with respect to the y direction in which the branch segment extends around the root of the parent branch. The three-dimensional shape generating apparatus according to claim 4, wherein the branch is set at an arbitrary angle that cannot be seen.
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鈴木,"森林の景観施業に関する基礎的研究 コンピュータグラフィックスによる樹形形成モデル",1996年北海道林業試験場研究報告,第33号,p.1−43

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