(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ、あるいは、画像データをフーリエ変換したデータをフィルタ処理結果として出力するため、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群を記憶し、要求した速度に対応したｎ次元フィルタを選択する適応型フィルタ方法において、
前記設定した速度でフィルタ処理できるフィルタ群の作り方は、前記ｎ次元フィルタの一辺のタップ数が設定段階の（１／ｎ）乗である
ことを特徴とする適応型フィルタ方法。
【請求項２】
請求項１に記載の適応型フィルタ方法において、前記設定した速度の段階は線形であることを特徴とする適応型フィルタ方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の適応型フィルタ方法において、前記設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群は、１個のフィルタのフィルタ係数から作ることを特徴とする適応型フィルタ方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の適応型フィルタ方法において、前記設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群から、フィルタを選択する規準は、速度センサー、あるいは、圧力または温度等の物理量を測るセンサーからの信号である
ことを特徴とする適応型フィルタ方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の適応型フィルタ方法において、前記設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群から、フィルタを選択する規準は、動画像作成において１枚ずつの作成時間であることを特徴とする適応型フィルタ方法。
【請求項６】
画像データ、あるいは、画像データをフーリエ変換したデータをフィルタ処理結果として出力する適応型フィルタ装置であって、
設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群を記憶する手段と、
要求した速度に対応したｎ次元のフィルタを選択する手段と
を有し、
前記記憶する手段は、前記設定した速度でフィルタ処理できるフィルタ群を、前記ｎ次元フィルタの一辺のタップ数が設定段階の（１／ｎ）乗として記憶する、
適応型フィルタ装置。
【請求項７】
請求項６に記載の適応型フィルタ装置において、前記設定した速度の段階は線形であることを特徴とする適応型フィルタ装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載の適応型フィルタ装置において、前記設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群は、１個のフィルタのフィルタ係数から作られていることを特徴とする適応型フィルタ装置。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれかに記載の適応型フィルタ装置において、前記設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群からフィルタを選択する規準は、速度センサーあるいは、圧力または温度等の物理量を測るセンサーからの信号であることを特徴とする適応型フィルタ装置。
【請求項１０】
請求項６〜９のいずれかに記載の適応型フィルタ装置において、前記設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群からフィルタを選択する規準は、動画像作成において１枚ずつの作成時間であることを特徴とする適応型フィルタ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明はフィルタ処理において、速度の段階に応じた複数のフィルタを用意することで、要求した速度の段階に応じる適応型フィルタ技術に関する。
本発明は特に、ボリューム・レンダリング手法による適応型フィルタ技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図９に図解したように、フィルタを用いた補間処理は以下の手順により行なわれる。
手順１：出力点にフィルタの中心を重ねる。
手順２：フィルタ幅内に存在する入力点を１個選択する。
手順３：出力点と入力点の距離を算出する。
手順４：距離に応じたフィルタ係数を求める。
手順５：フィルタ係数と入力値の乗算値を算出する。
手順６：手順２における全ての入力点について手順３〜５を繰り返し、手順５の乗算値を累積加算する。
フィルタの領域が大きい方が、フィルタの内側に存在する入力点が増え、多くの入力点から補間を行えるため精度の高い出力が得られる。しかし一方で上記の手順５における演算が増えるため処理時間は長くなる。
【０００３】
従来の技術においてフィルタの交換を行なわない第１のフィルタ方法を説明する。この方法では、フィルタは予め選択した１個のフィルタを用いる。このフィルタを用いてフィルタ処理を行なう方法は、フィルタの交換が出来ないため、出力データの要求精度やフィルタ処理の要求速度に応じることは出来なかった。
【０００４】
次に、従来の技術においてフィルタ処理を行なう第２のフィルタ方法について説明する。この方法では、予め複数のフィルタを用意して出力精度の順番を付けておく。先に述べたように、フィルタの領域が大きいフィルタの方が多くの入力点から出力点の値を算出できるため出力精度が高い。
いま、フィルタを３次元フィルタとし、精度の低い順にフィルタの大きさを、１×１×１、２×２×２、３×３×３、４×４×４とすると、この順番通りに出力精度は高くなる。
いま、以下に挙げる４個の大きさの３次元フィルタ、１×１×１、２×２×２、３×３×３、４×４×４が用意されていると仮定する。入力データが規則的に空間上に与えられている例として、３次元空間の整数座標上に入力データが存在する場合は、出力点の算出の際に、フィルタの体積（容積）に比例して、フィルタ内の入力点の個数を計算することが出来る（注１）。
いま、１×１×１のフィルタ内に１個の入力点が存在するとき、２×２×２のフィルタは体積が８倍なのでフィルタ内の入力点の個数も８個、３×３×３のフィルタは体積が２７倍なのでフィルタ内の入力点の個数も２７個、４×４×４のフィルタは体積が６４倍なのでフィルタ内の入力点の個数も６４個、と概算できる。
【０００５】
次に、フィルタ処理におけるフィルタ係数の乗算回数は、フィルタ内の入力点の個数と等しいことを示す。ここで、最初に述べた補間処理の手順４における出力点の値の算出式を示しておく。ただし、出力点Ａ（ｉ）の値をｅ（ｉ）とする（ｉ＝１，２，…，ｍ）。また、入力点の値をｄ（ｊ）（ｊ＝１，２，…，ｎ）、この点におけるフィルタ係数をｖ（ｊ）（ｊ＝１，２，…，ｎ）とする。
【０００６】
0003608229.tif 000002
【０００７】
式（１）の処理を示すフローチャートを図１０に示す。ただし、値を算出する出力点数をｍ個、各出力点の値の算出に必要な入力点数をｎ個とする。以下、図１０を参照して説明する。
【０００８】
ステップ０１（Ｓ０１）：変数ｉを１で初期化する。
ステップ０２（Ｓ０２）：変数ｊを１で初期化する。
ステップ０３（Ｓ０３）：入力点Ｂ（ｊ）のデータｄ（ｊ）を算出する。
ステップ０４（Ｓ０４）：出力点の値ｅ（ｉ）を０で初期化する。
ステップ０５（Ｓ０５）：出力点Ａ（ｉ）と入力点Ｂ（ｊ）との距離ｓ（ｊ）を算出する。
ステップ０６（Ｓ０６）：フィルタの中心からの距離がｓ（ｊ）に最も近いフィルタ係数ｖ（ｊ）を選択する。
ステップ０７（Ｓ０７）：ｅ（ｉ）＝ｅ（ｉ）＋ｖ（ｊ）ｄ（ｊ）を計算する。
ステップ０８（Ｓ０８）：ｊ＝ｊ＋１を計算する。
ステップ０９（Ｓ０９）：ｊ≦ｎなら、ステップ０３〜ステップ０８の処理を繰り返す。
ステップ１０（Ｓ１０）：ｊ＞ｎならば、ｉ＝ｉ＋１を計算する。
ステップ１１（Ｓ１１）：ｉ≦ｍなら、ステップ０２〜ステップ１０の処理を繰り返す。
【０００９】
ここで説明したフィルタ処理の演算回数を考える。ステップ０７における乗算と加算を合わせて１個の演算としたとき、演算回数はフィルタ内の入力点の数と同じｎ回である（注２）。
以上によりフィルタ処理において以下のことが分かる。即ち、（注１）より、フィルタの体積はフィルタ内の入力点の個数に比例し、（注２）より、フィルタ処理の演算回数はフィルタ内の入力点の個数に等しい。従って、フィルタの体積はフィルタ処理の演算回数に比例する。また、フィルタ処理の演算回数は、フィルタの処理時間に比例するので、フィルタの体積はフィルタの処理時間に比例することが分かる（注３）。
【００１０】
ここで、１×１×１、２×２×２、３×３×３、４×４×４の４個のフィルタを順にＦ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４としたとき、これらのフィルタの処理時間について考える。
いま、１×１×１のフィルタの処理時間をＴ１としたとき、（注３）より他の３個のフィルタの処理時間は、下記式で表される。
【００１１】
Ｔ２＝８Ｔ１
Ｔ３＝２７Ｔ１
Ｔ４＝６４Ｔ１
【００１２】
この４個のフィルタを用いて、フィルタの処理時間の段階に応じたフィルタ処理を行なうことを試みる。この場合、図１１に示したように、処理時間の段階ごとに以下のフィルタを対応させることができる。
フィルタＦ１（処理時間が０からＴ１まで）、フィルタＦ２（処理時間がＴ１から８Ｔ１まで）、フィルタＦ３（処理時間が８Ｔ１から２７Ｔ１まで）、フィルタＦ４（処理時間が２７Ｔ１から６４Ｔ１まで）。
このとき、要求する処理速度が４Ｔ１ごとに等加速する場合、要求速度が速い間は実際の処理時間との誤差が小さいが、要求速度が遅くなるとは実際の処理時間との誤差が大きくなる。
【００１３】
具体的に、要求する処理時間が５Ｔ１と１５Ｔ１の場合について計算してみる。
要求する処理時間が５Ｔ１のときは、フィルタＦ２が選択されるので、実際の処理時間は８Ｔ１になり、その誤差は＋３Ｔ１である。
また、要求する処理時間が１５Ｔ１のときは、フィルタＦ３が選択されるので、実際の処理時間は２７Ｔ１になり、その誤差は＋１２Ｔ１である。
以上より、出力精度の段階毎に用意したフィルタ群は、これをそのまま演算の処理時間の段階に応じたフィルタとして用いようとすると、要求速度が変化するとき、実際の処理時間との誤差が不規則であり、滑らかな速度の変化を実現することが出来なかった。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術において、フィルタの交換を行なわない第１のフィルタ方法は演算速度の段階に応じたフィルタ処理を行なうことが出来なかった。
【００１５】
また、従来の技術において、出力精度の要求段階ごとのフィルタを用意し、要求する出力精度に応じてフィルタ処理を行なう第２のフィルタ方法は、処理時間の段階に応じたフィルタ処理を行なうことは出来なかった。なぜなら、出力精度の段階に応じて用意されたフィルタ群は、これをそのまま演算の処理時間の段階に応じて用いようとすると、処理速度において不規則な段階の変化を生じるためである。
【００１６】
本発明は上述した第１のフィルタ方法および第２のフィルタ方法における問題を解決するものであり、本発明の目的は、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ方法および装置を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１観点によれば、  画像データ、あるいは、画像データをフーリエ変換したデータをフィルタ処理結果として出力するため、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群を記憶し、要求した速度に対応したｎ次元フィルタを選択する適応型フィルタ方法において、前記設定した速度でフィルタ処理できるフィルタ群の作り方は、前記ｎ次元フィルタの一辺のタップ数が設定段階の（１／ｎ）乗であることを特徴とする適応型フィルタ方法が提供される。
【００１８】
本発明の第２観点によれば、画像データ、あるいは、画像データをフーリエ変換したデータをフィルタ処理結果として出力する適応型フィルタ装置であって、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群を記憶する手段と、要求した速度に対応したｎ次元のフィルタを選択する手段とを有し、前記記憶する手段は、前記設定した速度でフィルタ処理できるフィルタ群を、前記ｎ次元フィルタの一辺のタップ数が設定段階の（１／ｎ）乗として記憶する、適応型フィルタ装置が提供される。
【００１９】
さらに本発明のフィルタ方法および装置は、速度の段階を線形に設定してフィルタ処理を行なう適応型フィルタ方法および装置である。
【００２０】
本発明のフィルタ方法および装置は、設定した速度でフィルタ処理できるフィルタ群の作り方は、１個のフィルタのフィルタ係数から作ることを特徴とする適応型フィルタ方法および装置である。
【００２１】
本発明のフィルタ方法および装置は、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群からフィルタを選択する規準は、速度センサーあるいは、圧力または温度等の物理量を測るセンサーからの信号であることを特徴とする適応型フィルタ方法および装置である。
【００２２】
本発明のフィルタ方法および装置は、フィルタ処理の出力が、「画像データ」あるいは「画像データをフーリエ変換したデータ」であることを特徴とする適応型フィルタ方法および装置である。
【００２３】
また本発明のフィルタ方法および装置は、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群から、フィルタを選択する規準は、動画像作成において１枚ずつの作成時間である特徴とする適応型フィルタ方法および装置である。
【００２４】
【作用】
本発明の上記の構成によれば、ボリューム・レンダリング手法、好ましくは、周波数領域ボリューム・レンダリング手法に基づいて、設定した速度の段階でフィルタ処理できるフィルタ群を記憶し、要求速度に対応したフィルタをその中から選んでフィルタ処理を行なう。
【００２５】
【実施例】
本発明の適応型フィルタ装置の第１実施例として、文献、Ｔａｋａｓｈｉ  ＴｏＴｓｕｋａ，”Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ”，ＣＯＭＰＵＴＥＲ  ＧＲＡＰＨＩＣＳ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，ＡＮＮＵＡＬ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｓｅｒｅｉｅｓ，１９９３，ｐｐ２７１−２７８に開示された技術に対する、本発明の適用を図１〜図３のフローチャートを参照して、後で説明する。
以下、上記文献について簡単に説明するが、詳細な説明は前記文献に譲ることにする。
【００２６】
最初に、上記文献におけるボリューム・レンダリング手法について簡単に説明する。
ボリューム・レンダリング手法はコンピュータ・グラフィックスの一手法であり、３次元空間の「場」の密度データを可視化する手段である。ボリューム・レンダリングにおけるデータの可視化は、図４に示すように、視線方向に垂直な投影画像を作成することで実現され、視線方向を変更する度に画像生成に必要な処理を更新することになる。
【００２７】
”Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ（周波数領域ボリューム・レンダリング手法）”は、このボリューム・レンダリングを高速に処理するアルゴリズムである。”Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＤｏｍａｉｎＶｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ”においては、図５に示すように、以下の３つの処理から構成される。
【００２８】
処理Ａ：実空間上の３次元データ（ボリュームデータ）に周波数変換を施し、周波数空間上の３次元データ（ボリュームデータ）にする。ただし、この過程は一度だけ行なえばよい。
処理Ｂ：図６に示すように、視線方向（投影方向）に垂直で、周波数空間上のボリュームデータの中心（原点）を通るような平面を考え、この平面上のデータを補間処理により算出する。
処理Ｃ：処理Ｂで算出された周波数空間上の２次元データに逆フーリエ変換を施すことで実空間上の２次元データを算出する。ここで算出された２次元データは、実空間上の投影画像に他ならない。
以上の一連の処理（処理Ａから処理Ｃ）により、投影画像を算出し、視線方向が変化する度に処理Ａと処理Ｂを更新する。
【００２９】
従来の”Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ”のアルゴリズムは、投影像の出力精度の要求に応じてフィルタを交換することは出来たが、演算の処理速度に応じてフィルタを交換することは出来なかった。
その理由は以下の通りである。即ち、出力精度の段階を設定し、この段階毎にフィルタ群が用意されているとき、このフィルタ群を用いたフィルタの処理時間は一定の間隔では並んでいない。図７は、このことを示すための、出力精度に応じて線形なフィルタを処理時間に応じて並べた一例である。
従って、このフィルタ群をそのまま用いて演算の処理時間の段階を設定すると、例えば、一定間隔で加速する速度（等加速）を表現したいときに、誤差が不規則なため要求する速度の変化を満足できないという問題がある。
【００３０】
この問題を解決するためには、演算の処理速度の段階（例えば、線形な段階）を設定し、この段階に応じたフィルタを設計出来れば良い。以下に、フィルタの設計方法の一例を述べる。
ここでは３次元フィルタを例にする。３次元フィルタの体積と演算の処理時間が比例関係にあることは、（注３）において証明済みである。
いま、演算の処理時間の段階を線形に設定することにする。１×１×１のフィルタの処理時間をＴ１としたとき、フィルタの処理時間が２倍の２Ｔ１となるフィルタを設計したい。ここで、３次元フィルタの体積と演算の処理時間は比例関係にあるので、速度が２倍のフィルタを設計するには、体積が２倍のフィルタを設計すればよい。フィルタが立方体形状であるので、体積を２倍にするには、立方体の一辺の長さを（２の（１／３）乗）にすればよい。ここで、一辺の長さが（２の（１／３）乗）のフィルタを作る方法を考える。いま仮に１×１×１のフィルタの一辺のフィルタ係数の数（タップ数）が２５６個あったとする。このとき、一辺の長さが（２の（１／３）乗）のフィルタは、一辺のフィルタ係数の数（タップ数）が、２５６＊（２の（１／３）乗）になるフィルタである。
この処理を拡張すると、フィルタの処理時間がｎ倍のｎＴ１となるフィルタを設計するには、立方体の一辺の長さが（ｎの（１／３）乗）にすればよい。
以上により、１×１×１のフィルタの処理時間を単位として、線形の処理速度ごとに用意されたフィルタ群を有することで、要求速度に対して一様な（線形な）応答でフィルタが交換されて、フィルタ処理を行なえる。
また、１個のフィルタのフィルタ係数を段階的に用いることにより、処理速度の段階ごとに用意したフィルタを実現できる。
【００３１】
図８にその一例を挙げる。図８における４個のフィルタ１〜４の大きさは、フィルタＡのフィルタ係数を途中で打ち切ることでも実現できる。
例えば、フィルタの中心から外側に向けて、与えられた体積の比率を守りながら徐々にフィルタ係数を増やす方法がある。
一般にフィルタ係数は、フィルタの中心から離れるほど小さくなるので、この場合は効率の良いフィルタ処理が行なえる。
【００３２】
これらの線形な段階に応じて用意したフィルタ群を用いて、”Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ”の補間処理への応用を考える。この場合、フィルタ処理の出力データにフーリエ変換を施して画像データが算出される。従って、動画の各フレームの作成時間に対応した処理を行ないたい。ここでは、マウスにより視線方向の変換を行ない、その際のマウスの移動速度の検出により動画の速度を調整する。
このときの、本発明による適応的演算方法の処理の流れを図１〜図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００３３】
最初に全体の処理の流れを図１に示す。
ステップ１００（Ｓ１００）：要求速度に応じたフィルタを選択する。
ステップ２００（Ｓ２００）：フィルタ処理により出力を算出する。
【００３４】
図１に示したステップ１００の処理の流れを図２で示す。
ステップ１０１（Ｓ１０１）：マウスの移動速度を検出する。
ステップ１０２（Ｓ１０２）：検出した移動速度から、フィルタ群の処理速度の段階ｋを指示する。
ステップ１０３（Ｓ１０３）：段階ｋに対応するフィルタＦ（ｋ）を選択する。
【００３５】
図１に示したステップ２００の処理の流れを図３に示す。
ステップ２０１（Ｓ２０１）：変数ｉを１で初期化する。
ステップ２０２（Ｓ２０２）：変数ｊを１で初期化する。
ステップ２０３（Ｓ２０３）：入力点Ｂ（ｊ）のデータｄ（ｊ）を算出する。
ステップ２０４（Ｓ２０４）：出力点の値ｅ（ｉ，ｋ）を０で初期化する。
ステップ２０５（Ｓ２０５）：出力点Ａ（ｉ）と入力点Ｂ（ｊ）との距離ｓ（ｊ）を算出する。
ステップ２０６（Ｓ２０６）：フィルタＦ（ｋ）の中心からの距離がｓ（ｊ）に最も近いフィルタ係数ｖ（ｊ，ｋ）を選択する。
ステップ２０７（Ｓ２０７）：ｅ（ｉ，ｋ）＝ｅ（ｉ，ｋ）＋ｖ（ｊ，ｋ）ｄ（ｊ）を計算する。
ステップ２０８（Ｓ２０８）：ｊ＝ｊ＋１を計算する。
ステップ２０９（Ｓ２０９）：ｊ≦ｎなら、ステップ２０３〜ステップ２０８の処理を繰り返す。
ステップ２１０（Ｓ２１０）：ｊ＞ｎなら、ｉ＝ｉ＋１を計算する。
ステップ２１１（Ｓ２１１）：ｉ≦ｍなら、ステップ２０２〜ステップ２１１の処理を繰り返す。
【００３６】
以上の処理の流れより、マウスの移動速度に連動したボリューム・レンダリングの画像作成が可能になる。このとき、速度が速い場合は出力精度は悪くなり、速度が遅い場合は出力精度は良くなるので、「高速に動いている物体の細部は明確に認識できない」という人間の視覚特性に合った動画処理が行なえる。
【００３７】
また、本実施例においては、補間処理にフィルタを用いたが、補間処理以外のフィルタ処理においても本発明は適用される。
また、本実施例においては、マウスの移動速度を検出したが、温度や圧力等の他の物理量を測るセンサーを用いる場合にも本発明は適用される。
また、本実施例においては、演算の処理速度の段階を線形に設定した（直線式を用いた）が、任意の関数を用いて段階を設定する場合にも本発明は適用できる。
また、本実施例においては、立方体形状の３次元フィルタを用いたが、一般に任意形状のｎ次元フィルタ（ｎは自然数）を用いる場合にも本発明は適用できる。
【００３８】
【発明の効果】
本発明の適応型フィルタ装置は以下の効果をもたらす。
（１）”Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ”において、マウスにより視線方向を決定する際にマウスの移動速度を検出し、線形に設定された処理時間の各段階ごとにフィルタを用意し、マウスの移動速度により処理時間の段階を指示することでフィルタを選択し、選択したフィルタによってフィルタ処理を行ない、この出力データに逆フーリエ変換を施すことで画像データを算出する。この一連の処理により、マウスの移動速度により、動画の画像作成の処理速度を滑らかに制御し、かつ高速になるにつれて細部が認識できなくなる（出力精度が低下する）という人間の視覚特性に合った動画処理を行なうことが出来る。
【００３９】
（２）本発明の適応型フィルタ装置において、演算の処理速度の段階を自由に設定し、３次元フィルタの場合には一辺の長さが（設定段階の（１／３）乗）のフィルタ群を用意し、また、ｎ次元フィルタの場合には（設定段階の（１／ｎ）乗）のフィルタ群を用意することにより、設定段階に応じたフィルタを用意できる。
【００４０】
（３）本発明の適応型フィルタ装置において、速度または圧力または温度等の物理量を測るセンサーからの信号から、処理速度の段階を指示することにより、これらの物理量で処理速度を制御できる。
【００４１】
（４）本発明の適応型フィルタ装置において、一つのフィルタのフィルタ係数を段階的に用いることで、複数の段階に対応したフィルタとして用いる事が出来るため、フィルタ係数を記憶する記憶領域が小さくて済む。
【００４２】
（５）本発明の適応型フィルタ装置を、動画における各フレームの画像生成に用いることで人間の視覚特性に合った動画が生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の適応型フィルタ方法の一実施例の処理を示すフローチャートである。
【図２】図１に示したステップ１００の処理を示すフローチャートである。
【図３】図１に示したステップ２００の処理を示すフローチャートである。
【図４】ボリューム・レンダリングを説明する図である。
【図５】周波数領域ボリューム・レンダリング手法（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）の全体の処理を示す図である。
【図６】周波数領域ボリューム・レンダリング手法の補間処理を示す図である。
【図７】フィルタの処理時間の段階を示す図である。
【図８】１個のフィルタ係数を段階的に用いる図である。
【図９】フィルタを用いた補間処理を示す図である。
【図１０】従来の技術のフィルタ方法の処理を示すフローチャートである。
【図１１】処理時間の段階ごとにフィルタを対応させた場合の図である。
【図１】
0003608229.tif 000003
【図２】
0003608229.tif 000004
【図３】
0003608229.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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