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| ●内容 | 3次元物体表面の擬似的な凸凹感を高精細に表現するために、ノーマルマッピング技術が多く用いられている。これは、少ないポリゴンデータでも繊細で高精細な質感を表現できるためゲームや映画などのエンターテイメントへの応用だけではなく文化財のデジタルライブラリ化などにも広く適用されている。しかし、3次元ＣＧの更なる高精細化・高品質化に伴い、データサイズが肥大化し、ノーマルマップ自体の圧縮の必要性が出てきた。この研究室では、このような背景から高品質なノーマルマップ圧縮法を新たに開発した。その特徴は、レンダリングされた画像の品質を予測しながら、最適な符号化を行えることにある。演算コストの高いレンダリングを実際に行わなくとも、モデルによってレンダリング画像品質を予測しながら最適な符号化が可能である。実験によれば、現在商用化されている3Dcなどの圧縮技術に比べ、同じビットレートにおいて数dB〜数１０dBの性能向上が達成されている。また、符号化時間は500ms以下で十分実用範囲内にあり、復号時間は約50msと非常に高速なアルゴリズムである。 このノーマルマップを含めた種々の3DCGのための付加データの圧縮アルゴリズムについて、GPUなどへの実装も含め商用化にむけた技術指導や共同開発などが可能である。 |
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| ●研究者 |
准教授
山崎 俊彦
大学院情報理工学系研究科 電子情報学専攻 |
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●画像
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壁テクスチャ・ノーマルマップの圧縮効率。横軸はビットレート、縦軸はデコードしたノーマルマップの圧縮効率を用いてレンダリングした3DCDGの品質。ATI社が開発した3DcとJPEGを最適化したものと比較している。 (C) 山崎俊彦 
タイルテクスチャ・ノーマルマップの圧縮効率。横軸はビットレート、縦軸はデコードしたノーマルマップの圧縮効率を用いてレンダリングした3DCDGの品質。ATI社が開発した3DcとJPEGを最適化したものと比較している。 (C) 山崎俊彦 |
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上記内容は、各研究者へのインタビューをもとに東京大学 産学協創推進本部で骨子をまとめたものです。
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