Web3D techniques for managing 3DCG in the contents of HTML pages have made remarkable progress since VRML appeared in 1995.Many Web3D systems use fixed shaders for graphics API for realtime 3DCG rendering,so it is difficult to simulate the global illumination.We propose a solution to the problem of global illumination that uses a Web3D environment map in our proprietary Web3D format,'3DX' and the GPU shading language.

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PCのグラフィックボード(GPU)の果たす役割は年々加速しており，CPU中心の計算環境からGPU中心の計算環境へと徐々に移行している．また，GPUの持つ機能をプログラムで利用できる環境が整ったことにより，GPUをグラフィック処理専用のCPUの補助プロセッサとしてではなく，並列計算機として応用する研究が活発化している．本論文では，GPUコンピューティングで何が可能となり，今後どのような発展が期待できるかを，具体的な例を挙げながら述べる．

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真珠の構造色は、表面の真珠結晶層内のアラゴナイト結晶層とコンキオリン層で発生する光の干渉によって発色することが知られている。一般的な構造色では、反射光の干渉が色彩を決めることが多いが、アコヤ真珠の場合は、特に透過の干渉色が重要であることを小松氏は指摘している。我々は、透過の干渉色と反射の干渉色のメカニズムを光学の視点から考え、そのモデル化に成功した。

真珠の光学特性は、透過と反射と散乱の組み合わせである。真珠核および真珠結晶層での多重散乱は Kubelka-Munk 理論で計算し、アラゴナイト結晶層とコンキオリン層での干渉は、 Transfer Matrix 法で計算した。計算で得られたスペクトルを色情報に変換し、その色情報に基づき OpenGL

で作成したプログラムで可視化した。

図 1 は、コンキオリン層を 20 nm として、アラゴナイト結晶層が 360 nm のときの結果である。上段が写真であり、下段がコンピュータグラフィックス（CG）であるが、撮影角度に伴う干渉色のグラデーションの変化をよく再現できている。また、アラゴナイト結晶層を300 nm、 360 nm、 400 nm としたときの結果を図 2 に示す。結晶層厚の変化に伴う、干渉色のグラデーションの変化も再現可能である。今後は、 CG の更なる高度化を目指し開発を進める予定である。

【謝辞】

本研究は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業（うち先導プロジェクト）」の支援を受けて行われたものです。

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テクスチャマッピングを行う際、一つの画像のみでなく、異なる位置から得た複数の画像を使う事で、より品質の高い画像を生成することができる。このようなテクスチャマッピング手法を視点依存テクスチャマッピングという。この処理において、以下の２点を考慮する必要がある。・対象形状の（処理中の）注目点が各カメラから可視であるか。・カメラの撮影方向と視点方向が近いかどうか。視点依存テクスチャマッピングでは、従来はこの判定を処理量の関係で頂点ごとに処理し、内部の画素は色補間していた。このため大きなポリゴンに対しては満足な品質が得られなかった。近年のGPU（Graphics Processing Unit）は内部処理をユーザーがプログラムする事で従来以上に柔軟な処理を行うことができるようになった。この機能をピクセルシェーディングと言う。本論文ではこれを利用して、画素単位に上記判定処理を行う視点依存テクスチャマッピングを実装し、従来の頂点単位処理によるものと比較した。その結果、対象形状のポリゴン数が少ない場合、提案手法による品質の向上が認められた。この手法の応用としては、視点依存テクスチャマッピングを利用する三次元コンテンツを遠隔地通信などで提供する際のデータ量削減などが考えられる。

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In visual analysis, it is important to maintain interactive and stable rendering framerates, because it is known that unstable framerates may cause stress and distraction problems to the users. For stabilizaing framerates in large-scale particle visualization, we deploy a fast rendering method based on shaded texture mapping and a high-quality method using implicit surfaces in a combined manner. Actual rendering method for each particle is decided on the fly according to the measured distance between the center of the particle and the viewpoint. We propose a framerate stabilization scheme using PID control, which dynamically changes the switching-distance to control the number of particles rendered by each method. We illustrate how well our dynamic framerate stability control works through experiments with practical molecular dynamics simulation datasets.

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Computation methods of parallel problem solving using graphic processing units (GPUs) have attracted much research interests in recent years. Genetic algorithms (GAs) can be implemented to GPUs in terms of the parallel processing of individuals in a population. This paper describes yet another implementation method of GAs to the CUDA environment where CUDA is a general-purpose computation environment for GPUs provided by NVIDIA. The major characteristic point of this study is that a steady-state GA is implemented on GPU utilizing on-chip memory in order to solve difficult optimization problems. The proposed implementation is evaluated through four test functions, then we found that the proposed implementation method yields 5.2-14.8 times faster results than those of a CPU implementation.

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　本研究は物体の光沢や陰影を含めた精密な色再現ができる分光ベースのCG レンダリング手法を Android アーキテクチャのスマートフォンで実現することを目的とする．最初に物体のレンダリングのために分光反射モデルを構築する．二番目にスマートフォンのGraphics Processing Unit(GPU)に適した分光ベースレンダリング手法を提案する．ここでは GPU のテクスチャメモリ用に光源の分光分布やダイナミックレンジを圧縮する手法を提案する．三番目にCG の色再現精度を向上させるために，スマートフォンのディスプレイのキャリブレーション手法を提案し，色差⊿E=8.7 の精度でCG 再現ができた．最後に、提案手法の妥当性を示すためにスマートフォン上でいくつか照明環境下のシーンで物体をCG レンダリングした．また，ディスプレイサイズの違いによるCG 再現精度の違いを一対比較法で検証したが有意な差がないことがわかった．

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This paper proposes a method for precise multi-spectral rendering based on multi-spectral image compression. Firstly, in order to improve multi-spectral rendering resolution, we develop a data compression algorithm suitable for multi-spectral image. The spectral distribution data is normally represented in a high dimensional vector by sampling the visible wavelength range 400-700nm. The spectral distribution data need much more memory capacity than RGB data for recording and rendering of objects as digital images. Secondly, the rendering method with the data compression algorithm is implemented to Graphics Processing Unit(GPU) for improving resolution and performance. Finally, the validity and accuracy of proposed method is confirmed by rendering image using compressed multi-spectral distribution data.

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映像を投影するプロジェクタは，本来のスクリーンだけでなく，様々な場所や物に対して映像を投影する応用が進んでいる．近年では，人が着ている衣服等の非剛体への投影も試みられているが，色や模様が付いているだけでなく，形状が自在に変化するため，充分な補正効果が実現されていない．本論文では，一般的に室内に設置されているカーテンに着目し，連続的な形状の変化に対応した実時間光学的補正手法を提案する．カーテンの変形に伴って変化する画素間対応を，投影面の反射率の尤もらしさに基づいて更新し，GPUを用いることでカーテンの揺れに追従可能な実時間補正処理を実現する．また，様々な素材のカーテン及び投影画像の組み合わせに対して，カーテンの動きと補正精度の関係を定量化することで，提案手法の有効性を示す．

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When visualizing large-scale particle systems, it is difficult to maintain adequate framerates because we have to render dynamic scenes with a large number of small spheres. For the control of trade-offs between the overall image quality and total rendering speed, we propose a new rendering scheme which uses a fast method based on shaded texture mapping and a high-quality implicit surface method in a combined way. The shaded texture mapping, which generates a pseudo-texture through alpha-blending a proper portion of template texture for shade and highlight onto a base spherical texture, can render a particle faster than the implicit surface method. However, a weakness of the texture mapping lies in its poor shading quality. In contrast, the implicit surface method is accurate enough for analyzing particle systems visually. Actual method to render each particle is decided according to the viewing distance; the high-quality method is chosen only when the distance is smaller than a threshold, to allow the user to observe the region of interest closely. We use a molecular dynamics simulation dataset to evaluate the effectiveness of our scheme empirically. In addition to this, we also consider the extensibility of our scheme in terms of framerate stability, scalability, and expressiveness.

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本論文では，実際の物体の相互反射(多重反射)を精密に３次元コンピュータグラフィックスで再現するための分光ベースのレイトレーシング法に基づいた物体の色再現手法を提案する．この手法はデジタル空間で一種のモックアップを制作する技術として分光的な光反射モデルと分光情報に基づいて構築される．従来手法ではRGBベースによる画像生成を行っていたが，この方法では映像デバイスや照明環境に依存するという問題があった．分光情報は物体固有の物理情報であるため，こういった依存性の問題は生じない．しかしながら，分光情報に基づいた手法ではメモリ量や処理速度の問題が生じるため，本論文では分光情報の圧縮技術を開発し GPUに実装する．最後に，物体の CGレンダリングを行い，再現 CGと実物とをそれぞれ分光放射輝度計を用いて計測した色差から本手法の色再現精度の妥当性を検証する．

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The present paper proposes a real-time rendering method based on object surface properties and multi-spectral reflection model. An RGB image is device-dependent and valid for only the fixed conditions of illumination and viewing. On the other hand, spectral reflectance information of an object surface is more useful than RGB information because we can create realistic images of the object under arbitrary illumination and viewing conditions. Firstly, we develop a 3D reflection model based on Nayer model, Torrance-Sparrow model, Fresnel model and multi-spectral information for precise description of object surface reflectance. Secondly, we develop a rendering algorithm of the object under ambient light source distribution. And also, we implement the reflection model to Graphics Processing Unit(GPU) for improving rendering performance. Finally, we render some objects by using multi-spectral reflection model. The overall feasibility of our method is confirmed based on computer graphics images created by using the estimated parameters.

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多数の演算器を持ち並列計算可能な Graphic Processing Units（GPU）は，近年，CPU をはるかに上回る演算性能を持つようになり，GPU を用いて数値計算を高速化する研究が多くなされている．進化計算の計算量に対しても GPU 計算が注目されており，遺伝的アルゴリズム（GA）の分野において，集団の並列化についていくつかの議論が緒についた．本稿では，GPU 向け開発計算環境である CUDA を利用して，集団の並列化だけでなく個体単位での並列化を行うことによりGAの高速化とオーバーヘッドの隠蔽を行う実装手法を提案する．進化計算のベンチマークである関数値最小化問題とアプリケーションである進化ロボティクス問題に対して提案実装手法を適用し，計算機実験を行った．結果として，提案実装手法は従来の CPU による計算に対して 7.6～23.0 倍の高速化を達成した．

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