(57)【要約】【課題】ある程度省力化した処理で多様性を有する好適な樹木画像を生成させる。【解決手段】描画する樹木の種類に応じた幹及び枝の特徴を指定する特徴指定処理を行う。その指定された幹又は枝の特徴による制御を行いながら、樹木が持つ性質を利用した規則の内の制限された規則（例えば枝の幹化の性質と頂芽優勢の性質と日向性の性質）に基づいた演算を繰り返し再帰させて、画像中の幹又は枝の分岐を行って描画する描画処理を行う。そして、この描画を行う際の特徴による制御及び規則に基づいた分岐を行う際の演算時に、乱数を付加して演算する乱数付加処理を行うようにした。【選択図】図１
2011008547.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
樹木のコンピュータグラフィクス画像を生成する樹木画像作成装置であって、
描画する樹木の種類に応じた幹及び枝の特徴を指定する特徴指定手段と、
前記特徴指定手段で指定された幹及び枝の特徴による制御を行いながら、樹木が持つ性質の内から選択した制限された性質に基づいた規則に基づいて繰り返し再帰させて、画像中の幹又は枝の分岐を行って樹木のコンピュータグラフィクス画像を生成すると共に、前記特徴による制御及び制限された規則に基づいた分割を行う際の演算時に、乱数を付加して演算する画像生成処理手段とを備えたことを特徴とする樹木画像作成装置。
【請求項２】
請求項１記載の樹木画像作成装置において、
前記画像生成処理手段での演算時に使用する制限された樹木が持つ性質は、枝の幹化の性質と、頂芽優勢の性質と、日向性の性質としたことを特徴とする樹木画像作成装置。
【請求項３】
請求項２記載の樹木画像作成装置において、
前記画像生成処理手段での演算時に日向性の性質の利用は、分岐点で一方の枝と他方の枝の２つに分岐する際に、前記一方の枝の方向を乱数により決め、前記他方の枝の方向を、日向性から決まる許可領域内から乱数で決めることを特徴とする樹木画像作成装置。
【請求項４】
請求項３記載の樹木画像作成装置において、
前記画像生成処理手段での演算時の日向性の性質の利用は、主軸から分岐する枝を生成させる際にだけ行い、他の枝の分岐時には前記日向性の性質を利用しないことを特徴とする樹木画像作成装置。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれか１項に記載の樹木画像作成装置において、
前記画像生成処理手段での演算時の枝の幹化の性質の利用は、枝の先端座標から新しい座標を生成する際、新座標は現在の座標の先端座標以上の高さを持つようにしたことを特徴とする樹木画像作成装置。
【請求項６】
樹木のコンピュータグラフィクス画像を生成する樹木画像作成方法であって、
描画する樹木の種類に応じた幹及び枝の特徴を指定する特徴指定処理と、
前記特徴指定処理で指定された幹及び枝の特徴による制御を行いながら、樹木が持つ性質の内から選択した制限された性質に基づいた規則に基づいて繰り返し再帰させて、画像中の幹又は枝の分岐を行って描画する描画処理と、
前記特徴による制御及び規則に基づいた分岐を行う際の演算時に、乱数を付加して演算する乱数付加処理とを行うことを特徴とする樹木画像作成方法。
【請求項７】
情報処理装置への実装で、樹木のコンピュータグラフィクス画像を生成するプログラムであって、
描画する樹木の種類に応じた幹及び枝の特徴を指定する特徴指定処理と、
前記特徴指定処理で指定された幹及び枝の特徴による制御を行いながら、樹木が持つ性質の内から選択した制限された性質に基づいた規則に基づいて繰り返し再帰させて、画像中の幹又は枝の分岐を行って描画処理と、
前記特徴による制御及び規則に基づいた分岐を行う際の演算時に、乱数を付加して演算する乱数付加処理とを実行することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、樹木の３次元画像を作成する樹木画像作成装置及び樹木画像作成方法、並びにその樹木画像作成処理を行うプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各種風景画像などをコンピュータグラフィックで作成して表示させる際に、その画像中に樹木を描画する場合が多々ある。例えば、各種景観のシミュレーション画像中に樹木を表示させる場合や、カーナビゲーション装置で道路などを３Ｄ画面として表示させる上で、街路樹などを表示させる場合などがある。
従来、樹木の３次元画像をコンピュータグラフィックで作成する手法として、各種提案がなされている。例えば、非特許文献１「実画像を基にした樹木モデルの生成法」として提案された樹木画像の生成法が知られている。
この提案された樹木モデルの生成法では、作成される樹木モデルを、実際の樹木に近づけたリアルティのある画像とするために、樹木の成長に必要な様々な条件や要因をデータとして入力して、その入力された条件に基づいて、実際の樹木の成長過程を想定して、成長した樹木のモデリングを行って、樹木画像を得る処理である。図１９は、従来手法で作成した樹木画像の３つの例を示した図である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「実画像を基にした樹木モデルの生成法」坂口竜己  他、日本バーチャルリアリティ学会第３回大会論文集  １９９８年８月１９日発行
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、従来提案されている樹木画像の作成処理は、入力させる条件などのデータが非常に多く、樹木画像を得るまでに非常に多くのデータの入力作業が必要で、また、多くの演算過程及び演算時間を必要とし、簡単に多数の樹木画像を得ることは困難であった。
従来提案されている処理で比較的リアルに作成された樹木画像を予めメモリなどに記憶させておいて、各種画像の描画を行う際に、その記憶された樹木画像を使用することも可能であるが、そのような用意された樹木画像を利用すると、画面中に表示されるどの樹木も同じ画像が繰り返し表示されることになってしまい、実際の樹木のような多様性が失われて、結果的にリアリティが低い画像になってしまう。
【０００５】
本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、ある程度省力化した処理で多様性を有する好適な樹木画像を生成させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、描画する樹木の種類に応じた幹及び枝の特徴を指定する特徴指定処理を行う。その指定された幹及び枝の特徴による制御を行いながら、樹木が持つ性質を利用した規則の内の制限された規則に基づいた演算を繰り返し再帰させて、画像中の幹及び枝の分割を行って描画する描画処理を行う。そして、この描画を行う際の特徴による制御及び規則に基づいた分割を行う際の演算時に、乱数を付加して演算する乱数付加処理を行うようにした。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によると、樹木が持つ性質を利用した規則の内の制限された規則に基づいた演算を行うため、樹木の三次元コンピュータグラフィック画像を生成させる処理が、比較的少ないデータ入力と短時間の演算で行え、良好な樹木画像生成が行える効果を有する。また、乱数を使用して生成される樹木の多様性を実現しており、実際の樹木と同様の多様性を有する樹木を、少ない演算処理で大量に描画することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施の形態により生成させた樹木画像の例を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施の形態による装置構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図４】樹木の性質の例を示した説明図である。
【図５】本発明の一実施の形態による枝の分岐規則の例を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施の形態による座標生成の例を示す説明図である。
【図７】本発明の一実施の形態による枝座標の算出例を示す説明図である。
【図８】本発明の一実施の形態による枝の長さの算出例を示す説明図である。
【図９】本発明の一実施の形態による枝の長さの算出例を示す説明図である。
【図１０】本発明の一実施の形態による枝の角度の算出例を示す説明図である。
【図１１】本発明の一実施の形態による枝の生成方向の制御例を示す説明図である。
【図１２】本発明の一実施の形態による枝の生成方向の制御例を示す説明図である。
【図１３】本発明の一実施の形態による樹形の形成状態を示す説明図である。
【図１４】本発明の一実施の形態による枝の表面の座標の設定例を示す説明図である。
【図１５】本発明の一実施の形態による枝幅の制御例を示す説明図である。
【図１６】本発明の一実施の形態による樹木の長さと太さのモデル例を示す説明図である。
【図１７】本発明の一実施の形態による処理で大量に生成させた樹木画像の例を示す説明図である。
【図１８】本発明の一実施の形態による樹木画像生成処理速度の例を示す説明図である。
【図１９】従来手法で生成させた樹木画像の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施の形態を、図１〜図１８を参照して説明する。
【００１０】
［樹木画像の例］
本実施の形態においては、画像作成装置を使って立体的にモデリングされた樹木の画像信号を生成し、その生成された樹木の画像信号を出力させ、表示装置などに表示させる構成としてある。図１は、以下に説明する処理で作成された樹木画像の例（パターン１、パターン２、パターン３）を示したものである。この図１に示すように、地面から上方に伸びた幹があり、その幹から枝が分岐し、さら枝が順に分岐した構成としてある。図１では幹や枝に葉を付けていない状態で示してあるが、葉を付けた画像としてもよい。なお、図１の各例で示されるように、樹木は、地面から上方に伸びた幹と、その幹から分岐した枝で構成されるが、以下の説明では幹と枝を区別しないで説明する場合もある。即ち、以下の説明で枝の生成処理として説明した事項は、幹の生成にも適用可能である。
【００１１】
［画像作成装置の構成例］
図２を参照して仮想立体画像を作成する画像作成装置１０の構成について説明する。画像作成装置１０は、画像作成装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ装置とその周辺機器を使用して構成される。画像作成装置１０の入力インターフェース部１１には、図示しないスキャナやデジタルカメラなどが接続される。スキャナを接続した場合には、写真などから取り込んだ静止画像のデータが入力インターフェース部１１に供給される。デジタルカメラを接続した場合には、そのデジタルカメラで撮影された静止画像のデータが入力インターフェース部１１に供給される。また、スキャナやデジタルカメラ以外の機器やインターネット上のサイトから画像データを取得するようにしてもよい。
【００１２】
入力インターフェース部１１に入力された静止画像データは、画像記憶部１２に記憶させると共に、画像出力部１７を介して表示装置２３に供給して表示させる。本例の場合には、表示中の画像に樹木が含まれる場合、その樹木画像中の幹や枝の部分をカーソル操作などで選択することが可能としてある。このような選択を行うことで、樹木の特徴を抽出することができる。この特徴の抽出処理は、プログラム記憶部１５に記憶されたプログラムの実行により行われる。本例の場合、外部から読み込んだ実際の樹木の画像は、この特徴の抽出のみに使用し、実際に樹木画像を生成させる際には、基本的に実画像は利用しない。また、このような外部から読み込んだ実際の樹木の画像を利用するのは必須ではなく、次に説明するように必要な条件などのデータを操作者の操作で全て入力させてもよい。
【００１３】
操作部１６の操作で、樹木画像の作成に必要な条件などの各種データを入力がある場合に、その入力されたデータを所定のメモリに記憶させる。その記憶されたデータで示された条件などを使って、制御部１４の制御で、プログラム記憶部１５に記憶されたプログラムの画像処理部１３での実行で、樹木画像の生成処理が行われる。作成された樹木画像を表示させるためのデータは、画像記憶部１２に記憶される。樹木以外の表示を樹木と同時に行う場合には、その画像についても作成処理されて、画像記憶部１２に記憶される。
【００１４】
作成された表示画像データは、画像出力部１７から外部に出力されて、画像作成装置１０に接続された表示装置２３の画面上に画像を表示させる。
図１では、画像作成装置１０内の各構成要素はバスラインで相互にデータ伝送可能に接続させて示してあるが、必ずしも図１の構成に限定されるものではない。また、パーソナルコンピュータ装置などの汎用の情報処理装置を使用して画像作成装置１０を構成させるのではなく、画像作成機能だけを備えた専用の装置として構成させてもよい。
【００１５】
［全体処理のフローチャート］
次に、本例の画像作成装置１０で行われる、樹木画像の作成処理を、図３のフローチャートを参照して説明する。
図３のフローチャートは、樹木画像を生成させる全体的な処理を示したものである。
まず、用意した３次元空間上に、幹とその幹から分岐する枝の座標を生成させる（ステップＳ１０）。そして、生成された幹及び枝の幅を設定し（ステップＳ２０）、その設定された幹と枝の幅で、樹木の画像の描画処理を行う（ステップＳ３０）。この描画時には、幹及び枝が３次元空間上に配置されているので、３次元空間をどの方向から見た画像であるのかが指示され、その指示された方向から見た画像の描画が行われる。幹と枝の座標と、それぞれの幅を生成させる際には、入力された条件を決めるデータを、プログラムとして用意された計算式に代入して演算処理し、生成が行われるが、本例の場合には、この計算式の一部に乱数を代入するようにして、個々の樹木の多様性を持たせるようにしてある。
そして、樹木の描画処理が行われることで、その描画された画像を、表示装置２３などに表示させる（ステップＳ４０）。
【００１６】
図３に示した幹及び枝の座標の生成処理としては、図３の右上に示すように、枝座標（及び幹座標）の算出処理（ステップＳ１１）と、枝（及び幹）の長さ決定処理（ステップＳ１２）と、枝（及び幹）の角度決定処理（ステップＳ１３）と、枝（及び幹）の生成方向の制御処理（ステップＳ１４）と、樹形の形成処理（ステップＳ１５）などを備える。
【００１７】
また図３に示した枝幅（幹幅）の設定処理としては、図３の右下に示すように、各枝（幹）の座標の分割処理（ステップＳ２１）と、枝幅（幹幅）の制御処理（ステップＳ２２）などが行われる。
【００１８】
これらの各処理は、実際の樹木の性質に基づいたものである。即ち、図４に示すように、樹木の性質として、日向性と、枝の枯死と、休眠打破と、頂芽優勢と、枝の幹化となどがある。日向性は、枝の生長点が日光の方に曲がる性質を持つ性質である。枝の枯死は、枝（が持つ葉）への受光光量不足により枝が枯れ果てる性質である。休眠打破は、活動を休止している休眠芽が発芽する性質である。頂芽優勢は、側芽に比べて頂芽の伸びが大きいという性質である。枝の幹化は、ホルモン濃度の変化に伴う反重力方向の屈性である。
本例では、これらの性質の内で、特に日向性と頂芽優勢と枝の幹化に着目して、生成される樹木モデルの各座標を算出するようにしてある。
【００１９】
各処理の詳細について説明すると、以下の通りである。
【００２０】
［分岐のアルゴリズム（Ｌシステム）の説明］
まず、幹から枝、枝から別の枝へと順に分岐して行く分岐構造を、Ｌ-system（Lindenmayer system：以下Ｌシステムと称する）のアルゴリズムにより表現するようにしてある。
Ｌシステムは、植物の成長プロセスを記述・表現できるアルゴリズムである。Ｌシステムの基本は再帰性で、繰り返し再帰することにより、樹木の成長を表現することができる。
【００２１】
Ｌシステムの規則は、以下の２つである。
規則１・・文字列Ａは、文字列Ｂ［Ａ］Ａに置き換える
規則２・・文字列Ｂは、文字列Ｂに置き換える
この２つの規則に従うことで、文字列の初期値をＡとすると、以下のように展開される。
Ａ
Ｂ［Ａ］Ａ
Ｂ［Ｂ［Ａ］Ａ］Ｂ［Ａ］Ａ
本例では、Ａは直進、［Ａ］は一定角度屈曲、Ｂは直線の確定として、単純分岐の構造を持った樹木とする。
なお、本例の場合には、さらに規則３として、［Ａ］は左右交互に屈曲としてある。
【００２２】
図５は、このＬシステムにより、枝が分岐している状態を示した図である。左端の枝Ａが、単純２分岐で順に伸びて分岐して行く様子を示してあり、左右交互に屈曲する状態を示している。
【００２３】
枝の分岐を行う際には、図６に示すように、ばらつきのパラメータ制御を行って、各枝又は幹の座標が不自然にならないようにしてある。即ち、図６に示すように各枝の始点を（ｘ０；ｙ０；ｚ０）としたとき、終点を（ｘ０＋Ｌcosｅ  cosｉ；ｙ０＋Ｌsinｅ；ｚ０＋Ｌcosｅ  sinｉ）とし、不自然な方向に枝が向かないようにしてある。
【００２４】
次に、樹木が持つ性質を利用して、不自然でない樹木の形状とする処理について、具体的に説明する。ここでは、樹木が持つ性質として、枝の幹化と、頂芽優勢と、日向性とを使ってある。樹木が持つ性質にはその他の性質もあるが、ここではこの枝の幹化と頂芽優勢と日向性の３つの性質だけに着目し、それぞれ性質に基づいた演算を行って、自然な樹形の樹木を簡易的に生成させるようにしてある。それぞれの性質に基づいた演算を行う際には、乱数を付加して、それぞれの樹木が異なる樹形となるようにしてある。
【００２５】
［枝の幹化による屈曲］
図７を参照して、枝の幹化による屈曲について説明する。
樹木の生長枝は、幹化することによって湾曲して成長する。このとき、幹化する枝には、負の重力屈性が強く現われる。そこで、樹木は重力に反して屈曲するという性質を簡単な処理で実現するために、枝の先端座標から新しい座標を生成する際、新座標は現在の座標の先端座標以上の高さを持つように制御を行う。
この点を図７を用いて説明すると、現在の枝の先端座標をｘ０，ｙ０，ｚ０とすると、新しい枝の新座標（先端座標）ｘ１，ｙ１，ｚ１は、以下の式で求められる。但し、ここでは高さをｙ軸としてあり、ｙ１≧ｙ０は常に成り立つ。αは枝の角度であり、βは枝が伸びる方向であり、Ｌが枝の長さである。
【００２６】
ｘ１＝ｘ０＋（Ｌcos α cosβ）    ・・・（１）
ｙ１＝ｙ０＋（Ｌsin α）           ・・・（２）
ｚ１＝ｚ０＋（Ｌcos α sin β）    ・・・（３）
【００２７】
ここで、これらの式のα，β，Ｌに乱数を導入して決めることで、新しい枝の先端座標である新座標の位置をランダムに決定することが可能となり、樹形に多様性を持たせることができる。不自然な樹形を避けるために、乱数で決定するパラメータは、樹木の性質に基づいた制御を行っている。長さＬの制御は、次の頂芽優勢で行い、枝の生成方向を決定する角度αと方向βの制御は、日向性で行っている。
【００２８】
［頂芽優勢における長さの制御］
次に、図８及び図９を参照して、頂芽優勢における長さの制御について説明する。
頂芽優勢とは、枝の先端に出る芽である頂芽の方が、枝の横にある側芽よりも長さが長く伸びるという樹木の性質である。これは、頂芽から成長した長い枝と、側芽から成長した短い枝が存在するということである。ここでは、処理を軽減するために、頂芽と側芽を区別せず、乱数を用いて枝の長さに変化をつけるようにしてある。頂芽と側芽を区別した上で、乱数を用いて枝の長さに変化をつけてもよい。
このとき、樹形が不自然にならないようにするために、乱数による長さの変化幅を制御する。また、短すぎる枝は３次元コンピュータグラフィックで描画する際に視認できないので、描画する枝の長さには最小値を設定する。
【００２９】
ここでは、図８に示すように、単純２分木構造で、第１世代、第２世代、第３世代、第４世代と分岐した枝が生成され、第１世代の枝の長さＡ、第２世代の枝の長さＢ、第３世代の枝の長さＣ、第４世代の枝の長さＤとしたとき、以下の関係を満たすようにする。
Ａ≧Ｂ≧Ｃ≧Ｄ≧Ｌmim    ・・・（４）
ここで、Ｌmimは、上述した描画する枝の長さの最小値で、描画しても視認できないものを生成させないためのものである。
【００３０】
（１）式〜（３）式での枝の長さＬは、乱数を用いて値を決定し、更に（４）式を満たすように制御する。
次に、枝の長さＬの決定処理について説明する。
まず、長さＬは、枝の長さの最小値以上の値である必要があり、次式で求められる。但し、Ｌmimは枝の最小値であり、Ｌincは、長さの最大値である。δｌは、世代が増加するにつれて最大値Ｌincが減少する割合である。
Ｌ＝Ｌmin＋Ｌinc―（Ｌinc＊δｌ）    ・・・（５）
図９は、この数式に基づいた枝の長さＬの決定処理を示した図である。本例の場合には、この減少する割合δｌを乱数で制御している。
【００３１】
［日向性における生成方向制御］
次に、図１０〜図１２を参照して、日向性における生成方向制御について説明する。
日向性とは、樹木が太陽光をより多く受け止めることができるように、枝が屈曲しながら生長する性質である。
従来のある樹木モデル生成処理では、例えば全ての枝に対して受光ベクトルと受光量を計算し、枝の生長を行うことで日向性を実現しているのに対して、本例では、枝同士が重ならず、樹木の中心から外側に広がるように枝を生成することで、計算処理を簡略して良好な枝が生成されるようにしてある。
【００３２】
以下、この日向性を用いて角度αと方向βを決定する処理について説明する。
図１０に示すように、角度αの変化域は、０°≦α≦９０°であり、方向βの変化域は、０°≦α≦３６０°であり、乱数を発生させ、決められた分割数で割った余りの値で決定する。
即ち、角度αについては、図１０の左側に示すように、例えば分割数を４とし、２２．５°間隔の４値の中から乱数に基づいて選択させる。
また、方向βについては、図１０の右側に示すように、例えば分割数を８とし４５°間隔の４値の中から乱数に基づいて選択させる。
【００３３】
次に、日向性を実現するための制御を、図１１及び図１２を用いて説明する。
本例ではＬシステムの構造を基にして枝振りを行っているため、全ての枝は先端で必ず２つに分かれる。このとき、枝が樹木の中心から外側に向かって生成されるためには、主軸となる枝から外側に広がるように新しい枝を生成する必要がある。そこで、枝の生成方向の決定に影響を与える方向βの制御を行う。
【００３４】
具体的には、図１１に示すように、主軸となる枝から生成される一方の枝の方向βを決定したとき、他方の枝の方向βの取りうる範囲に許可領域と禁止領域を設定する。図１１に示したように、本来βは８方位の中から選択されるが、一方の枝の方向βを決めたとき、他方の枝は、残りの７方位から選ばれるが、ここでは、図１１中の［×］を付与した領域が禁止領域であり、［○］を付与した領域が許可領域であり、この許可領域だけから決められる。ここでは、一方の枝に隣接して±９０°の範囲は禁止領域としてある。
このため、乱数によって決められたβの値が、禁止領域である場合には、その決められたβに対して加減算を行い、禁止領域内の値から許可領域内の値に変更する制御を行う。但し、この禁止領域内の値から許可領域内の値に変更する制御は、主軸からとなる枝（幹）からの生成、つまり第１世代の生成時のみに行い、第２世代以降の生成時には行わない。
【００３５】
さらに、図１２に示すように、第１世代の枝を生成させたとき、その生成方向を記憶しておき、それ以降の世代の生成方向に対する制御を行うようにしてある。この制御としては、第１世代の生成方向に対して、許可領域と禁止領域の設定を行い、第２世代以降の生成方向を、そのとき設定した許可領域内に決定する制御処理である。この許可領域を示したのが図１２である。
このように制御することで生成される枝は樹木の中心から外側に向かって生長し、より多くの太陽光を得ることができる自然な樹形とすることができる。
【００３６】
また本例の場合には、段階ごとに枝の生成を行い、各段階の主軸を接続することで、成長モデルを生成する。即ち、図１３に示すように、第１段、第２段、第３段・・・と、それぞれで垂直となる主軸を設けて、自然な樹形を生成させる。このとき、既に説明した減少率を各段で増加させて、丸みを帯びた樹木の自然な形状を再現させる。
【００３７】
［座標の分割処理］
次に、このようにして幹と枝が生成された場合に、その幹と枝の太さに基づいて、実際の座標を設定する処理について、図１４〜図１６を参照して説明する。
ここまで求めた座標位置は、幹又は枝の中心座標であり、そのままでは、直線で結ばれた樹木となってしまう。実際に幹や枝を描画する上では、幹や枝に適切な太さが必要である。
以下、その処理について説明すると、本例では、生成させた座標を周囲に分割させることで、枝の太さを表現するようにしてある。また、枝が先端になるに従って細くなるように太さの制御を行い、自然な樹木の形状を実現する。このとき、太さの制御に乱数を導入することで、多様な樹木を再現するようにしてある。
【００３８】
図１４は、座標の分割を示した図である。図１４の左端に示すように、中心座標を４分割した場合には、四角柱形状となる。Ｗは枝の幅である。
また、図１４の中央に示すように、中心座標を８分割した場合には、８分割した形状となり、幹又は枝の描画がより自然になる。さらに、図１４の右側に示すように、中心座標を８分割した場合には、８分割した形状となり、幹又は枝の描画がより自然になる。
さらに、図１４の右端に示すように、中心座標を１６分割することで、ほぼ円形の枝を描画できる。
【００３９】
［樹木の太さの制御］
樹木の太さの制御について、図１５を参照して説明する。
樹木を構成する枝は、世代が増加するに従って細くなる。そこで、本例の場合には先に示した幅Ｗの値に、乱数をつけて変化をもたせる。ここで、急激な変化で樹形が不自然にならないように制御を行っている。また、細すぎる枝は描画が困難であり、枝の幅に最小値を設定してある。
ここでは、図１５に示すように第１世代の枝（幹）の幅（半径）をＡとし、第２世代の枝の幅をＢとし、第３世代の枝の幅をＣとしたとき、
Ａ≧Ｂ≧Ｃ≧Ｄ≧Ｗmim    ・・・（６）
ここで、Ｗmimは、上述した描画する枝の幅の最小値で、描画しても視認できないものを生成させないためのものである。
【００４０】
枝の幅Ｗは、乱数を用いて値を決定し、さらに（６）式を満たすように制御する必要があり、次式に基づいて幅Ｗを決める。
Ｗ＝Ｗmin＋Ｗinc―（Ｗinc＊δｗ）・・・（５）
但し、Ｗinc≧０
この式は、Ｗincは第１世代で最大値とし、世代が増加するにしたがって一定の割合δｗで減少することを示している。さらに世代の増加に伴う太さの減少よりも小さい割合で枝の太さをランダムに減少させる。
このようにして得られる枝の太さのモデル例を示したのが図１６である。
【００４１】
［計算に使用するパラメータの例］
上述したＬシステムを基本として、それぞれの性質と乱数を使った演算で各枝が構成されるが、本例の場合には、１つの樹木を生成させる際に必要な、樹木の特性に基づいた条件のデータとして、次の１６種類のパラメータを入力して、上述した各性質の演算を行うようにしてある。
【００４２】
以下に１６種類のパラメータを一覧で示す。
１．深さ・・・・・・・・・・・・・Ｄ
２．世代・・・・・・・・・・・・・Ｇ
３．枝の長さの初期値・・・・・・・Ｌｉｎｃ
４．枝の長さの最小値・・・・・・・Ｌｍｉｎ
５．最初の主軸の長さ・・・・・・・Ｌ０
６．枝の長さの減少率・・・・・・・δ１
７．世代の増加による枝の減少率・・δＧ
８．角度αの分割率・・・・・・・・Ｓα
９．角度βの分割率・・・・・・・・Ｓβ
１０．禁止領域の広さ・・・・・・・Ｅ
１１．周囲への座標の分割数・・・・Ｓ
１２．枝の太さの初期値・・・・・・Ｗｉｎｃ
１３．枝の太さの最小値・・・・・・Ｗｍｉｎ
１４．枝の太さの減少率・・・・・・δｗ
１５．主軸の太さの減少率・・・・・δｍｗ
１６．仮軸分枝定数・・・・・・・・Ｊ
【００４３】
これらのパラメータを使って、上述した各性質の演算を行うことで、樹木のそれぞれの枝又は幹の座標の生成が行われ、樹木形状が生成される。
【００４４】
［演算処理の実行例］
次に、ここまで説明した処理で、樹木画像を生成させる処理を実行した例について、図１８を参照して説明する。図１８では、枝の分岐数Ｎが５の場合の樹木画像生成速度を示してある。ステップ１として各枝の座標生成処理を行い、ステップ２として各枝の座標分割を行い、ステップ３として得られた座標の樹木の描画を行って画像データを生成させてある。また図１８では、１本，１０本，２０本，３０本，４０本，５０本，６０本，７０本の樹木画像を生成させた場合のそれぞれの各ステップとトータルでの処理速度を秒単位で示してある。図１８（ａ）はそれぞれの数値を示し、図１８（ｂ）はグラフ化して示してある。
図１８から判るように、１本の樹木の画像生成処理に要する時間は１秒以下である。また、７０本の樹木の画像生成処理に要する時間は１０秒以下である。この７０本の樹木の場合でも、その７０本のそれぞれの樹木は、異なる形状の樹木である。即ち、例えば図１７に樹木画像の大量生成時の各樹木の画像例を示すように、１本１本異なる形状の樹木画像とすることができる。
【００４５】
このように高速で樹木画像の生成ができるようになったのは、パラメータ数を上述したように１６個に制限して、樹木の性質として、枝の幹化の性質と頂芽優勢の性質と日向性の性質の３つだけを利用して、計算量を減らしたことが主な要因である。また、枝の分岐数ＮについてもＮ＝５のように比較的少ない数に制限してあり、この点からも計算量の減少に寄与している。
【００４６】
［実施の形態の効果］
以上説明したように、本実施の形態により樹木の３次元コンピュータグラフィック画像を生成させることで、非常に簡単な制御アルゴリズムによるプログラムの実行で、多様性のある樹木画像を高速に自動的に生成させることが可能となる。即ち、樹木の性質として、枝の幹化の性質と頂芽優勢の性質と日向性の性質の３つだけを利用して、計算量を減らし、高速に樹木画像を生成できる。また、その演算時に乱数を使ってあるため、３つの性質に制限してあるにもかかわらず、多様性のある良好な樹木画像が得られる。
なお、図１や図１７の例では、幹と枝だけを示してあるが、それぞれの枝の先端などに葉を付与した画像としてもよい。この場合、葉を付着させる位置などについても、乱数を与えて付着位置を決めるようにして、葉の付着状態についても多様性を持たせるようにしてもよい。
【００４７】
なお、本発明の画像作成処理をコンピュータ装置などの汎用の情報処理装置で行う場合には、図３のフローチャートに示した各処理を行うプログラム（コンピュータ用ソフトウェア）を作成して、そのプログラムを、情報処理装置に実装すればよい。プログラムは、光ディスクや半導体メモリなどの媒体に記憶させて配布する他に、インターネットなどを経由してダウンロードさせる構成としてもよい。また、カーナビゲーション装置やビデオゲーム機などの画像生成処理装置に、同様の処理を行うプログラムを実装させて、同様の樹木画像を生成させるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４８】
１０…画像作成装置、１１…入力インターフェース部、１２…画像記憶部、１３…画像処理部、１４…制御部、１５…プログラム記憶部、１６…操作部、１７…画像出力部、２３…表示装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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