(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付手段と、
前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記処理手段は、前記判別手段により、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルであると判別した場合当該自然物の三次元モデルに所定の処理を行い、前記三次元モデルが人工物の三次元モデルであると判別した場合当該人工物の三次元モデルに前記所定の処理を行わない、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記所定の処理は、前記自然物の三次元モデルを構成するポリゴンの面を曲面にする処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記曲面にする処理は、前記自然物の三次元モデルのメッシュを、所定回数細分割することで行われることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記三次元モデルに付帯する付帯情報を取得する情報取得手段を備え、
前記判別手段は、更に、前記情報取得手段により取得した前記付帯情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記付帯情報は、前記三次元モデルの名称を示す名称情報であり、
前記判別手段は、前記名称情報が示す名称が自然物の名称か又は人工物の名称かを示す辞書情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記付帯情報は、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を示すラベル情報であり、
前記判別手段は、前記ラベル情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記受付手段が受け付けた前記三次元モデルを構成するポリゴンの面上の凹凸を平滑化する、
ことを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付ステップと、
前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別ステップと、
前記判別ステップにおける判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付手段、
前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別手段、
前記判別手段の判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ・グラフィックス（ＣＧ：Computer Graphics）技術の進歩により、ポリゴンで制作された３Ｄモデル（以下、三次元モデルともいう）が広く用いられている。
この３Ｄモデルは、一般的に、頂点、辺及び面からなる多角形（ポリゴン）の集合で構成され、そのポリゴンの集合をメッシュと呼ぶ。
３Ｄモデルの技術に関して、例えば、非特許文献１には、３Ｄモデル同士を滑らかに接続するために、接続部分のメッシュを局所的に細分割する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】山田英史、外２名、「局所的詳細化に基づく細分割曲面接続手法」、芸術科学会、２０００年１１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、滑らかな曲面を得るために３Ｄモデルのメッシュを細分割した場合、３Ｄモデルによっては逆に不自然になってしまうという問題があった。例えば、人為的に製造・建造された人工物の３Ｄモデルの場合、その３Ｄモデルに対して細分割処理を行うと原形が失われ不自然な形状となってしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであって、自然な３Ｄモデルを生成する場合に好適な画像処理装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、この発明の画像処理装置は、
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付手段と、
前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００７】
上記目的を達成するため、この発明の画像処理方法は、
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付ステップと、
前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別ステップと、
前記判別ステップにおける判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理ステップと、
を含むことを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するため、この発明のプログラムは、
コンピュータを、
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付手段、
前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別手段、
前記判別手段の判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、自然な３Ｄモデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】入力された蟻（アリ）の３Ｄモデルの一例を示す図である。
【図３】辞書テーブルの一例を示す図である。
【図４】細分割を１回行った後のアリの３Ｄモデルを示す図である。
【図５】細分割を２回行った後のアリの３Ｄモデルを示す図である。
【図６】バウンディングボックスの一例を示す図である。
【図７】球面上に複数の視点が設定された球体を模式的に示す図である。
【図８】細分割処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】入力されたスロットマシーンの３Ｄモデルの一例を示す図である。
【図１０】細分割を１回行った後のスロットマシーンの３Ｄモデルを示す図である。
【図１１】細分割を２回行った後のスロットマシーンの３Ｄモデルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１に示すように、画像処理装置１００は、制御部１１０、表示部１２０及び記憶部１３０を備える。この画像処理装置１００は、仮想三次元空間に配置される人、動物、構造物などの立体的な３Ｄモデルの画像処理を行う。
【００１２】
制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＲＡＭ(Random Access Memory)などから構成される。制御部１１０のＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されている３Ｄモデルの画像処理用のプログラムを読み出して実行することにより、各機能（３Ｄモデル受付部１１１、情報取得部１１２、判別部１１３、細分割処理部１１４、バウンディングボックス設定部１１５、視点設定部１１６、視点受付部１１７、回転部１１８及び線画生成部１１９）を実現する。
【００１３】
表示部１２０は、液晶や有機ＥＬ（Electroluminescence)などのディスプレイとそのディスプレイを均一に光らせるバックライトなどの光源から構成される。表示部１２０は、３Ｄモデルを表示する表示画面（スクリーン）１２１を備える。
記憶部１３０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性メモリである。この記憶部１３０は、辞書テーブル１３１と視点データ記憶部１３２とを備える。これらについては後述する。
【００１４】
次に、制御部１１０の各機能について説明する。
３Ｄモデル受付部１１１は、入力された３Ｄモデルを受け付ける。具体的には、３Ｄモデル受付部１１１は、ＣＡＤ（Computer Aided Design）などの３Ｄモデリング機能を備えたソフトウェアにより制作された、ポリゴンで構成される３Ｄモデルを受け付ける。
【００１５】
この３Ｄモデルは、ユーザが線画を生成するための素材として入力するものである。この３Ｄモデルの入力の仕方は任意である。例えば、画像処理装置１００外からネットワークを介して入力してもいいし、画像処理装置１００内で制作され予め記憶部１３０に記憶しておいた３Ｄモデルを入力してもいい。なお、３Ｄモデル受付部１１１は、受付手段に相当する。
【００１６】
図２に、入力された３Ｄモデルの一例を示す。図中に示すように、仮想三次元空間においては、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸が互いに直角に交差して、幅と高さと奥行きを持つワールド座標系を持つ。なお、以下の説明においては、入力された蟻（アリ）の３Ｄモデル１０を適宜例にとって説明し、上位概念としての一般的な３Ｄモデルとは区別して説明する。また、図中のアリの３Ｄモデル１０は天地が一致しているが、天地が一致していない場合（例えば、アリが逆さまになって天地が逆転している場合）、天地補正を行って天地を一致させておく。
【００１７】
図１に戻って、情報取得部１１２は、３Ｄモデルに付帯する付帯情報を取得する。この付帯情報は、この実施形態においては、３Ｄモデルの名称を示す名称情報である。図２に示すアリの３Ｄモデル１０の場合、名称情報が示す名称はアリとなる。
なお、ユーザは、３Ｄモデルの入力時に付帯情報をあわせて入力してもいいし、３Ｄモデルの制作時に付帯情報を入力しておいてもよい。要は、入力された３Ｄモデルに対応付けられた付帯情報（この実施形態では名称情報）があればよい。なお、情報取得部１１２は、情報取得手段に相当する。
【００１８】
次に、判別部１１３は、３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルか、人工物の３Ｄモデルか、を判別する。具体的には、判別部１１３は、名称情報が示す名称が自然物の名称か又は人工物の名称かを示す辞書テーブル１３１に基づいて、受け付けた３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルか、人工物の３Ｄモデルか、を判別する。
【００１９】
ここで、辞書テーブル１３１は、図３に示すように、名称と属性とを対応付けたテーブルである。属性は、対応付けられた名称が人為的に製造・建造された人工物か、又は非人工物である自然物か、を示す。
例えば、アリの３Ｄモデル１０の場合、名称情報が示す名称はアリなので、判別部１１３は、辞書テーブル１３１を参照してアリの３Ｄモデルは自然物の３Ｄモデルと判別する。なお、判別部１１３は、判別手段に相当する。
【００２０】
図１に戻って、細分割処理部１１４は、判別部１１３の判別結果に応じて、３Ｄモデルに異なる処理を行う。具体的には、細分割処理部１１４は、判別部１１３により、３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルであると判別した場合その自然物の３Ｄモデルに所定の処理を行う。一方で、３Ｄモデルが人工物の３Ｄモデルであると判別した場合その人工物の３Ｄモデルには所定の処理を行わない。
例えば、細分割処理部１１４は、判別部１１３により自然物の３Ｄモデルと判別されたアリの３Ｄモデル１０には所定の処理を行う。
【００２１】
ここで、所定の処理とは、３Ｄモデルを構成するポリゴンの集合であるメッシュを、所定回数細分割して、そのポリゴンの面を平面から曲面にする処理である。換言すると、３Ｄモデルの形状における角を丸くする処理である。
この実施形態において、細分割処理部１１４は、アリの３Ｄモデル１０のメッシュを２回細分割する。１回目の細分割を行った後のアリの３Ｄモデル１０を図４に、２回目の細分割を行った後のアリの３Ｄモデル１０を図５に、それぞれ示す。図中から細分割の都度、アリの３Ｄモデル１０の角が丸くなっていくのが分かる。なお、細分割処理部１１４は、処理手段に相当する。
【００２２】
図１に戻って、バウンディングボックス設定部１１５は、視点（ビューポイント）の設定とスケールの正規化のために、３Ｄモデルに対して、その３Ｄモデルを取り囲むバウンディングボックスを設定する。図６の例では、２回細分割した後のアリの３Ｄモデル１０を取り囲むバウンディングボックス２０が破線で示される。
【００２３】
次に、視点設定部１１６は、バウンディングボックス２０に基づいて球体を生成し、その球体の面上に複数の視点を設定する。具体的には、視点設定部１１６は、まず、バウンディングボックス２０の２つの対角線の交点を球体の中心とし、対角線長を球体の直径とする球体を生成する。これにより、まず、アリの３Ｄモデル１０を取り囲む球体を生成する。なお、直径は、ユーザの所望するスケールに応じて、対角線長に係数を乗じたものを用いてもよい。
【００２４】
次に、視点設定部１１６は、視点データ記憶部１３２に記憶される複数の視点それぞれの位置情報に基づいて、球面上に複数の視点を設定する。位置情報は、球面上における視点の位置の情報であって、ユーザが予め登録したものである。視点設定部１１６は、この位置情報に基づいて、生成した球体に視点を配置していき、図７に模式的に示すような、等間隔の視点が球面上に複数設定された球体３０を得る。
【００２５】
これにより、受け付けたアリの３Ｄモデル１０の大きさに応じた球体３０の面上に複数の視点が設定され、複数の視点それぞれの座標が定まる。なお、以下では、アリの３Ｄモデル１０を取り囲むバウンディングボックス２０と、アリの３Ｄモデル１０に基づいて生成された球体３０と、を上位概念としてのバウンディングボックスと球体とは区別して説明する。
【００２６】
以上、球面上に複数の視点を設定するところまでが、３Ｄモデルから線画を生成するにあたって必要となる前処理である。以下では、この前処理を前提として、３Ｄモデルから線画を生成するまでの流れについて説明する。
【００２７】
図１に戻って、視点受付部１１７は、ユーザにより指定された線画生成のためのターゲットとなる視点（ターゲットビューポイント）を受け付ける。具体的には、視点受付部１１７は、アリの３Ｄモデル１０を取り囲む球体３０上の複数の視点のうちから、指定されたターゲットとなる視点を受け付ける。
ユーザによる視点の指定は、任意の手法で行われる。例えば、ユーザがマウスなどにより指定したい視点を選択してもいいし、キーボードを用いて指定したい視点の座標を直接入力してもいい。
【００２８】
また、ユーザが指定する視点の数は、複数でもよい。また、所望する線画の視点が前処理の段階から決まっているならば、ユーザは、複数の視点（例えば、１００個の視点）を予め指定しておいてもよい。この指定は、例えば、ユーザが視点の位置情報を視点データ記憶部１３２に登録する際にあわせて行うことができる。
【００２９】
次に、回転部１１８は、ターゲットとなる視点を受け付けると、３Ｄモデルの天地を維持しながらその３Ｄモデルを回転させて、受け付けた視点を表示画面１２１の中央に移動させる。
【００３０】
次に、線画生成部１１９は、表示画面１２１の中央にある視点から見た３Ｄモデルに基づいて、その３Ｄモデルの線画を生成する。線画は、線だけで描画した２次元の画像であって、３Ｄモデルに基づいて、任意の手法により生成される。例えば、線画生成部１１９は、３Ｄモデルのエッジを抽出してトレースすることにより線画を生成する。
なお、ターゲットとなる視点が複数ある場合、その複数の視点毎の線画を生成する。これにより、複数の視点から見たアリの３Ｄモデル１０の線画が得られる。
【００３１】
以上、図１乃至図７を参照しながら説明した、３Ｄモデルの受け付けから線画を生成するまでの流れにおいて、１つの特徴は、受け付けた３Ｄモデルの属性（自然物／人工物）に応じて行う細分割処理である。そこで、以下この細分割処理について、図８のフローチャートを参照しながら説明する。画像処理装置１００は、３Ｄモデルを受け付けるまで待機しておき（ステップＳ１１；Ｎｏ）、３Ｄモデル受付部１１１が３Ｄモデルを受け付けると（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、以下の処理を順に行う。
【００３２】
判別部１１３は、受け付けた３Ｄモデルは自然物の３Ｄモデルか否か判別する（ステップＳ１２）。具体的には、判別部１１３は、情報取得部１１２により取得した名称情報が示す名称と対応付けられた属性を、辞書テーブル１３１を参照して特定して、自然物の３Ｄモデルか否か判別する。
【００３３】
ここで、受け付けた３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルの場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、細分割処理部１１４は、その３Ｄモデルに細分割を２回実行して（ステップＳ１３）、処理を終了する。例えば、受け付けた３Ｄモデルが自然物であるアリの３Ｄモデル１０の場合、細分割処理部１１４は、アリの３Ｄモデル１０のメッシュの細分割を２回実行する（図４、図５参照）。
【００３４】
一方で、受け付けた３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルではない場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、すなわち３Ｄモデルが人工物の３Ｄモデルの場合、その人工物の３Ｄモデルに対して細分割を実行せずに処理を終了する。
【００３５】
ここで、受け付けた３Ｄモデルが図９に示すスロットマシーンの３Ｄモデル１１だった場合を例にとって説明する。判別部１１３は、名称情報が示す名称スロットマシーンと対応付けられた属性を、辞書テーブル１３１を参照して人工物と特定し、自然物ではないと判別する（ステップＳ１２；Ｎｏ）。すると、細分割処理部１１４は、このスロットマシーンの３Ｄモデル１１のメッシュには細分割を行わずに処理を終了する。
【００３６】
ここで、この実施形態の細分割処理に依らずに、図９に示したスロットマシーンの３Ｄモデル１１のメッシュを細分割した場合の比較例を図１０及び図１１を参照しながら説明する。図１０は細分割を１回行った後のスロットマシーン１１の３Ｄモデルを、図１１は細分割を２回行った後のスロットマシーン１１の３Ｄモデルを、それぞれ示す図である。これら比較例から明らかなように、人工物の３Ｄモデルに細分割を繰り返した場合、原形が失われ不自然な形状となってしまう。
【００３７】
以上の比較例を踏まえて、この実施形態においては、画像処理装置１００が判別部１１３と細分割処理部１１４とを備えたことにより、受け付けた３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルか、人工物の３Ｄモデルか、を判別し、自然物の３Ｄモデルの場合のみメッシュの細分割を行うようにしている。
【００３８】
このため、自然物の３Ｄモデルに対してはメッシュの細分割により、滑らかな曲面が得られるので、より自然な３Ｄモデルを生成することができる。また、人工物の３Ｄモデルの場合にはメッシュの細分割を行わないので、受け付けた人工物の３Ｄモデルを自然な形状のままにすることができる。したがって、自然物・人工物何れの場合も自然な３Ｄモデルにすることができる。
【００３９】
また、この画像処理装置１００によれば、自然な３Ｄモデルに基づいて生成した線画（自然物であれば曲線が多い線画、人工物であれば直線が多い線画）をデータベース化しておくことができる。このため、後でユーザがこのデータベースに対して、自身がスケッチした線画や撮った写真などをクエリとして検索をかける場合に、線画検索の精度を向上することができる。スケッチや写真では、自然物であれば曲線が多く、人工物であれば直線が多いのが通常だからである。
【００４０】
以上で実施形態の説明を終了するが、画像処理装置１００の具体的な構成や図８に示した細分割処理の内容が上述の実施形態で説明したものに限られないことはもちろんである。
【００４１】
（変形例）
上述した実施形態において判別部１１３は、受け付けた３Ｄモデルが自然物か人工物かを判別するために、その３Ｄモデルの付帯情報である名称情報を用いたが、これに限られない。例えば、付帯情報を３Ｄモデルが自然物の３Ｄモデルか、人工物の３Ｄモデルか、を示すラベル情報にすることができる。これにより、判別部１１３は、このラベル情報に基づいて、自然物か人工物かの判別をすることができる。このため、辞書テーブル１３１などを参照しなくてすむので画像処理装置１００の処理負荷を軽減することができる。
【００４２】
また、判別部１１３は、付帯情報に依らずに、受け付けた３Ｄモデルを構成する線分情報に基づいて、自然物か人工物かの判別をしてもよい。例えば、判別部１１３は、直線同士で直交する角が多ければ人工物と判別してもいいし、予め人工物・自然物に見られる特徴的な線分情報をデータベース化しておき、それとのマッチングにより自然物か人工物かの判別をしてもよい。
【００４３】
また、上述した実施形態において細分割処理部１１４は、２回細分割を実行するようにしたが、これに限られない。例えば、自然物に含まれるグループ（植物や動物など）に応じて最適回数があるならば、そのグループ毎に異なる最適回数だけ細分割を行うとよい。
【００４４】
また、細分割処理部１１４は、メッシュの細分割以外に３Ｄモデルの面上に生じた凹凸を平滑化する平滑化処理をあわせて行ってもよい。例えば、この平滑化処理を図８に示した細分割処理において３Ｄモデルを受け付けた後に行うことができる。これにより、３Ｄモデルのノイズを除去することができるので、ポリゴンの数を増やすことなくより自然な３Ｄモデルを得ることができる。
【００４５】
また、上述した画像処理装置１００は、３Ｄモデルの画像処理を行う様々な装置に適用することができる。例えば、ＰＣ（Personal Computer）に適用することができる。なお、ＰＣに限らず、表示画面１２１を備えた装置であれば、例えば、カメラや複合プリンタなどにも適用することができる。複合プリンタの記憶部に視点の異なる複数の線画をデータベース化しておけば、スキャナなどの読取手段でユーザがスケッチした紙を読み取って、その読み取ったスケッチにマッチする線画をデータベースから検索することができる。
【００４６】
また、この発明の画像処理装置１００の各機能は、通常のＰＣ等のコンピュータによっても実施することができる。
具体的には、上記実施形態では、３Ｄモデルの画像処理用のプログラムが、制御部１１０のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、図１の各部の機能を実現させるためのプログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）及びＭＯ（Magneto-Optical Disc）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の各部の機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、コンピュータがダウンロード等をすることができるようにしてもよい。
【００４７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、この実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態をとることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とに含まれる。以下に、本願出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【００４８】
（付記１）
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付手段と、
前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【００４９】
（付記２）
前記処理手段は、前記判別手段により、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルであると判別した場合当該自然物の三次元モデルに所定の処理を行い、前記三次元モデルが人工物の三次元モデルであると判別した場合当該人工物の三次元モデルに前記所定の処理を行わない、ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
【００５０】
（付記３）
前記所定の処理は、前記自然物の三次元モデルを構成するポリゴンの面を曲面にする処理であることを特徴とする付記２に記載の画像処理装置。
【００５１】
（付記４）
前記曲面にする処理は、前記自然物の三次元モデルのメッシュを、所定回数細分割することで行われることを特徴とする付記３に記載の画像処理装置。
【００５２】
（付記５）
前記三次元モデルに付帯する付帯情報を取得する情報取得手段を備え、
前記判別手段は、前記情報取得手段により取得した前記付帯情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする付記１乃至４の何れか一つに記載の画像処理装置。
【００５３】
（付記６）
前記付帯情報は、前記三次元モデルの名称を示す名称情報であり、
前記判別手段は、前記名称情報が示す名称が自然物の名称か又は人工物の名称かを示す辞書情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする付記５に記載の画像処理装置。
【００５４】
（付記７）
前記付帯情報は、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を示すラベル情報であり、
前記判別手段は、前記ラベル情報に基づいて、前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする付記５に記載の画像処理装置。
【００５５】
（付記８）
前記判別手段は、前記三次元モデルを構成する線分情報に基づいて、当該三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別することを特徴とする付記１乃至４の何れか一つに記載の画像処理装置。
【００５６】
（付記９）
前記受付手段が受け付けた前記三次元モデルを構成するポリゴンの面上の凹凸を平滑化する、
ことを特徴とする付記１乃至８の何れか一つに記載の画像処理装置。
【００５７】
（付記１０）
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付ステップと、
前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別ステップと、
前記判別ステップにおける判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【００５８】
（付記１１）
コンピュータを、
入力されたポリゴンから構成される三次元モデルを受け付ける受付手段、
前記三次元モデルが自然物の三次元モデルか、人工物の三次元モデルか、を判別する判別手段、
前記判別手段の判別結果に応じて、前記三次元モデルに異なる処理を行う処理手段、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００５９】
１０…蟻（アリ）の３Ｄモデル、１１…スロットマシーンの３Ｄモデル、２０…バウンディングボックス、３０…球体、１００…画像処理装置、１１０…制御部、１１１…３Ｄモデル受付部、１１２…情報取得部、１１３…判別部、１１４…細分割処理部、１１５…バウンディングボックス設定部、１１６…視点設定部、１１７…視点受付部、１１８…回転部、１１９…線画生成部、１２０…表示部、１２１…表示画面、１３０…記憶部、１３１…辞書テーブル、１３２…視点データ記憶部
【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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