大規模液体アニメーションデータの動き補償予測に基づく時空間圧縮

抄録

液体シミュレーションでは，密度情報や速度情報をボリュームデータとすることで全体を可視化でき る．しかし，時系列ボリュームデータは空間的にも時間的にもデータ量が大きくなりやすい．そこで本研究では， 空間圧縮である VDB に動き補償予測を加えて時空間的な圧縮を行う手法を提案する．データ量の圧縮率や PSNR による誤差の評価実験を行い，動き補償予測によって差分データを加えることで，元のデータとの誤差を小さくし 損失を減少できることを実証した．一方，圧縮率については，差分データを全て抽出した場合に VDB よりも低下 することを確認した．そこで，数値の変化が小さい頂点を差分データとして抽出しない，という改良を行うことに より，VDB よりも圧縮率が高くなることを実証した．