本公开涉及信息处理装置、信息处理方法及计算机可读介质。
背景技术：
在“sergeymakarov，marchorner，gregorynoetschereditors，brainandhumanbodymodelingcomputationalhumanmodelingatembc2018.”中，公开了一种从体素数据转换为多边形网格数据的技术。
技术实现要素：
近年来，mri(magneticresonanceimaging)及激光扫描仪等三维测定技术的开发盛行，用于各种领域。为了将表示由mri及激光扫描仪等取得的三维形状的体素数据再现为接近实物的形状，在将三维形状显示于监视器的情况下，或者在通过三维造形装置对三维形状进行造形的情况下，有时进行从体素数据向多边形网格数据的转换。
但是，在将体素数据及多边形网格数据关联起来的情况下，不一定能够在多边形网格数据中继承构成体素数据的体素所包含的属性(例如，颜色信息等)。
本公开的目的在于，提供一种在将体素数据及多边形网格数据关联起来的情况下能够在多边形网格数据中继承体素数据中的体素所包含的属性的信息处理装置及信息处理方法、以及计算机可读介质。
根据本公开的第1方案，提供一种信息处理装置，其中，信息处理装置具有处理器，处理器取得三维形状的体素数据、以及使用多个多边形表示出三维形状的多边形网格数据，该三维形状由多个体素表示并且对体素分别赋予了属性，将对体素赋予的属性设定于多边形，输出多边形网格数据。
根据本公开的第2方案，所述处理器确定与各个体素关联的多边形，将对体素赋予的属性设定于多边形。
根据本公开的第3方案，所述处理器在存在多个与多边形关联的体素的情况下，使用对体素赋予的属性及从多边形到体素的距离中的至少一方，导出属性并设定于多边形。
根据本公开的第4方案，所述处理器将距多边形的距离最近的体素的属性设定于多边形。
根据本公开的第5方案，所述距离是从体素的基准点到构成多边形的平面的最近的距离、或者从基准点到多边形的重心的距离，基准点是体素的重心、或者预先在各个体素中设定的坐标点。
根据本公开的第6方案，所述处理器根据对体素赋予的属性，选择逻辑和、逻辑积及统计中的任意1个导出方法，导出设定于多边形的属性。
根据本公开的第7方案，所述处理器在从体素到多边形的距离为预先决定的阈值以下的情况下，将体素与多边形关联起来。
根据本公开的第8方案，所述处理器在从与多边形关联起来的体素所相邻的体素到多边形的距离为预先决定的阈值以下的情况下，将体素与多边形关联起来。
根据本公开的第9方案，所述处理器在设定于多边形的属性和设定于与多边形相邻的多个多边形的属性是相同或被认作相同的属性的情况下，转换成数量更少的多边形，削减多边形数量。
根据本公开的第10方案，提供一种计算机可读介质，其存储有使计算机执行处理的程序，其中，所述处理取得三维形状的体素数据、以及使用多个多边形表示出三维形状的多边形网格数据，该三维形状由多个体素表示并且对体素分别赋予了属性，将对体素赋予的属性设定于多边形，输出多边形网格数据。
根据本公开的第11方案，提供一种信息处理方法，其中，取得三维形状的体素数据、以及使用多个多边形表示出三维形状的多边形网格数据，该三维形状由多个体素表示并且对体素分别赋予了属性，将对体素赋予的属性设定于多边形，输出多边形网格数据。
发明的效果
根据所述第1、10或11方案，在将体素数据与多边形网格数据关联起来的情况下，能够在多边形网格数据中继承体素数据中的体素所包含的属性。
根据所述第2方案，能够继承与体素及多边形的位置相应的属性。
根据所述第3方案，与未考虑属性及距离的情况相比，能够继承更加适当的属性。
根据所述第4方案，与未考虑距离的情况相比，能够使设定的属性更加明确。
根据所述第5方案，与未统一距离的基准点的情况相比，能够使设定的属性更加明确。
根据所述第6方案，能够根据属性的种类来导出设定的属性。
根据所述第7方案，与未考虑距离的情况相比，能够明确地确定与多边形关联起来的体素。
根据所述第8方案，能够明确地确定与多边形关联起来的体素。
根据所述第9方案，与未削减多边形的情况相比，能够抑制数据量。
附图说明
图1是示出各实施方式的三维造形系统的一例的结构图。
图2是示出各实施方式的信息处理装置的一例的结构图。
图3是示出各实施方式的信息处理装置的功能结构的一例的框图。
图4是示出用于说明各实施方式的属性的设定的多边形的一例的示意图。
图5是示出用于说明各实施方式的体素及多边形的距离的多边形的一例的图。
图6是示出由各实施方式的体素表示的三维形状的一例的图。
图7是示出各实施方式的三维造形装置的一例的结构图。
图8是示出第1实施方式的信息处理的一例的数据流图。
图9是示出各实施方式的属性信息、坐标信息、多边形信息及多边形网格数据的一例的图。
图10是示出用于说明各实施方式的多边形削减的网格的一例的示意图。
图11是示出第1实施方式的信息处理的一例的流程图。
图12是示出第2实施方式的信息处理的一例的数据流图。
图13是示出用于说明与第2实施方式的多边形关联起来的体素的导出的多边形的一例的示意图。
图14是示出第2实施方式的信息处理的一例的流程图。
具体实施方式
[第1实施方式]
以下，参照附图对用于实施本公开的方式例详细进行说明。
图1是本实施方式的三维造形系统1的结构图。如图1所示，三维造形系统1具备信息处理装置10及三维造形装置200。
接着，参照图2对本实施方式的信息处理装置10的结构进行说明。
信息处理装置10例如由个人计算机等构成，具备控制器11。控制器11具备cpu(centralprocessingunit)11a、rom(readonlymemory)11b、ram(randomaccessmemory)11c、非易失性存储器11d及输入输出接口(i/o)11e。而且，cpu11a、rom11b、ram11c、非易失性存储器11d、及i/o11e经由总线11f而分别连接。另外，cpu11a是处理器的一例。
此外，在i/o11e连接有操作部12、显示部13、通信部14及存储部15。
操作部12例如构成为包括鼠标及键盘。
显示部13例如由液晶显示器等构成。
通信部14是用于与三维造形装置200等外部装置进行数据通信的接口。
存储部15由硬盘等非易失性的存储装置构成，存储后述的信息处理程序及三维形状数据等。cpu11a读入并执行存储部15所存储的信息处理程序。另外，对本实施方式的三维形状数据为体素数据或多边形网格数据的方式进行说明。
接着，对cpu11a的功能结构进行说明。
如图3所示，cpu11a在功能上具备取得部20、转换部21、设定部22及输出部23。
取得部20取得由多个体素表示并且对体素分别赋予了属性的三维形状的体素数据。
转换部21使用预先决定的方法将体素数据转换成多边形网格数据。这里，预先决定的方法是指用于将体素数据转换成多边形网格数据的方法。此外，多边形网格数据是指，组合多个三角形等多边形而以网格状表示出三维形状的数据。在本实施方式中，作为预先决定的方法的一例，针对使用了移动立方体法的情况进行说明，但不限于此。移动立方体法是通过根据2×2×2的相邻的8个体素的集合中的有无体素的图案而对预先决定的面进行设定，从而转换成多边形网格数据的方法。
另外，体素是三维形状的基本要素，原本由具有体积的长方体表示，但为了避免复杂，本实施方式的体素由点表示来说明。
设定部22将体素数据中的各个体素与多边形网格中的各个多边形关联起来，将对体素赋予的属性设定于多边形。
例如，如图4(a)所示，在将体素数据转换成多边形网格数据且确定出与多边形30对应的体素31为1个的情况下，设定部22将对体素31赋予的属性设定于多边形30。
此外，如图4(b)所示，在存在多个与多边形30对应的体素31的情况下，设定部22根据对多个体素31赋予的属性及从体素31到多边形30的距离而导出属性，并设定于多边形30。
具体而言，设定部22使用逻辑积、逻辑和或统计，根据属性及距离来导出属性。在作为属性而对体素31赋予的值为二值(例如，白黑、是否存在、以二进制表示的数据等)的情况下，设定部22使用多个体素的属性的逻辑和或逻辑积来导出属性。此外，在对体素31赋予的属性是如强度那样连续的值的情况下，使用平均值来导出属性的值，并设定于多边形30。此外，在对体素31赋予的属性是如温度那样连续的值且与距离关联起来的值的情况下，使用加权平均值来导出属性的值，并设定于多边形30。
另外，在本实施方式中，说明了作为统计而使用平均及加权平均来导出属性的方式。但是，不限于此。作为统计，也可以使用中央值、平均值、最大值及最小值来导出属性。
此外，设定部22也可以根据距离来设定属性。例如，设定部22也可以导出从各个体素31到多边形30的距离，将距离最近的体素31的属性设定于多边形30。
这里，如图5所示，距离是指从体素的重心32到多边形33的最接近点34的最接近距离。如图5所示，最接近距离是指，从体素的重心32到在相对于构成多边形33的平面延伸垂线时相接的点(最接近点34)的距离，是从体素的重心32到多边形33的距离最小的距离。另外，针对本实施方式的距离为最接近距离的方式进行说明。但是，不限于此。如图5所示，距离也可以是从体素的重心32到多边形33的重心35的距离即重心距离，还可以是以带符号的方式管理距离值的有符号的距离场(sdf：signeddistancefield)。sdf是表示三维形状的位置关系的公知的方法，将从体素的重心等预先决定的场所到最近的多边形的距离设定为体素的有符号的距离场。此时，cpu11a在成为用于计测距离的基准点的预先决定的场所包含在三维形状的内部的情况下，将正的符号设定于计算出的距离，在未包含在三维形状的内部的情况下，将负的符号设定于计算出的距离。
此外，对本实施方式的体素31的重心是距离的基准点的方式进行说明。但是，不限于此。在代替体素31的重心而预先设定有各个体素的基准点坐标等作为属性之一的情况下，也可以基于该基准点来计算距离。例如，在具有通过三维造形装置200造形时的各个体素区域内的三维形状的重心与体素的几何学的中心的坐标的偏差等作为属性的情况下，也可以基于该偏差，求出与三维形状对应的每个体素的重心坐标来计算距离。
在图3中，输出部23示出设定有属性的多边形网格数据。例如，输出部23也可以将设定有属性的多边形网格数据存储于存储部15，还可以受理属性的指定，按照与多边形网格数据一起指定的属性的每个值来改变颜色，并显示于显示部13。
接着，参照图6，对由体素36表示的三维形状37进行说明。图6是示出由本实施方式的体素36表示的三维形状37的一例的图。
如图6所示，三维形状37由多个体素36构成。这里，体素36是三维形状37的基本要素，例如使用长方体，但不限于长方体，也可以使用球或圆柱等。通过堆积体素36来表现所希望的三维形状37。
作为对三维形状37进行造形的三维造形法，例如应用通过熔融并层叠热塑性树脂而对三维形状37进行造形的热溶解层叠法(fdm法：fuseddepositionmodeling)、通过向粉末状的金属材料照射激光束并烧结而对三维形状37进行造形的激光烧结法(sls法：selectivelasersintering)等，但也可以使用其他的三维造形法。在本实施方式中，说明使用激光烧结法对三维形状37进行造形的情况。
接着，说明使用由信息处理装置10生成的三维形状数据而对三维形状40进行造形的三维造形装置200。图7是本实施方式的三维造形装置200的结构的一例。三维造形装置200是通过激光烧结法对三维形状40进行造形的装置。
如图7所示，三维造形装置200具备照射头201、照射头驱动部202、造形台203、造形台驱动部204、取得部205及控制部206。另外，照射头201、照射头驱动部202、造形台203及造形台驱动部204是造形部的一例。
照射头201是为了对三维形状40进行造形而向造形材料41照射激光的激光照射头。
照射头201由照射头驱动部202驱动，在xy平面上二维地进行扫描。
造形台203由造形台驱动部204驱动，沿z轴方向升降。
取得部205取得信息处理装置10生成的三维形状数据。
控制部206按照取得部205取得的三维形状数据，从照射头201向配置于造形台203的造形材料41照射激光，并且，通过照射头驱动部202，来控制照射激光的位置。
此外，控制部206在每次各层的造形结束时，对造形台驱动部204进行驱动，使造形台203下降预先决定的层叠间隔量，进行向造形台203填充造形材料41的控制。由此，造形出基于三维形状数据的三维形状40
接着，在说明本实施方式的信息处理装置10的作用之前，参照图8至图10，说明对本实施方式的多边形设定属性的方法。
图8是示出本实施方式的信息处理的一例的数据流图。如图8所示，信息处理装置10的cpu11a进行体素数据取得处理50、多边形转换处理51、属性设定处理52、多边形削减处理53及输出处理54。此外，cpu11a生成属性信息56、坐标信息57、多边形信息58及多边形网格数据59。
作为一例，如图9(a)所示，属性信息56包括体素id(identification)及体素属性。体素id是按照每个体素唯一地被分配的数字及记号，体素属性是与对各个体素赋予的属性相关的信息。此外，如图9(b)所示，坐标信息57包括体素id及体素坐标。体素坐标是表示体素的位置的坐标。
此外，作为一例，如图9(c)所示，多边形信息58包括多边形id、顶点id、顶点坐标及体素id。多边形id是按照构成多边形网格的每个多边形(面)唯一地被分配的数字及记号，顶点id是按照构成多边形的每个顶点(vertex)被分配的数字及记号。顶点坐标是表示顶点的位置的坐标。这里，多边形信息58包括表示与多边形关联的体素的体素id，按照每个多边形而关联了1个或多个体素id。
此外，作为一例，如图9(d)所示，多边形网格数据59包括多边形id、顶点id、顶点坐标、体素id、体素坐标及多边形属性。多边形属性是从与多边形关联的体素导出的属性，按照每个多边形而设定。此外，多边形网格数据59的多边形id包括构成多边形的顶点的坐标、以及与多边形关联的体素的坐标。
在图8中，体素数据取得处理50取得由用户输入的体素数据55，根据体素数据55，生成按照每个体素而赋予的属性信息56、以及表示体素的坐标的坐标信息57。
多边形转换处理51根据坐标信息57，将体素转换成多边形，生成多边形信息58。
属性设定处理52使用属性信息56、坐标信息57及多边形信息58，生成多边形网格数据59。
多边形削减处理53使用多边形网格数据59，进行多边形数量的削减。具体而言，多边形削减处理53对共享边缘两端的顶点的多边形进行比较，在所设定的各个属性等同或者被认作等同的情况下，缩减其边缘，整合边缘两端的顶点。多边形削减处理53基于多边形的属性的比较、以及边缘的缩减而重复进行顶点的整合，直至成为所指定的多边形的数量，从而削减多边形数量。
这里，属性被认作等同的情况是指，属性与成为基准的属性的差分为预先决定的范围以内的情况。此外，预先决定的范围也可以由用户指定。
作为一例，在图10(a)所示的与共享边缘74的顶点72及顶点73相邻的全部10个三角形的多边形的属性等同或被认作等同的情况下，位于多边形70及多边形71所共享的边缘74的两端的顶点72及顶点73被整合。
如图10(b)所示，当将顶点72及顶点73整合为顶点75时，共享被缩减的边缘74的多边形70和多边形71消失，多边形的数量减少为8个。这样，通过进行多边形数量的削减来抑制数据量。
但是，在进行多边形数量的削减的情况下，在图10(a)中，需要注意共享进行整合的顶点的多边形的翻转、多边形网格所表示的三维形状的变化、以及属性。
例如，在图10(a)中，作为整合了顶点的结果，有时与顶点72或顶点73相邻的多边形的形状发生变化，并且一部分多边形翻转，法线的朝向反转。作为抑制法线的反转的方法，存在如下方法：针对与顶点72或顶点73相邻的全部多边形，判定在整合顶点后多边形的法线是否会反转，在即便存在1个法线反转的多边形的情况下，也判定为不执行整合处理。
此外，作为整合了顶点的结果，通常，由受到整合的影响的多个多边形表示的三维形状发生变化。例如，在图10(a)中，在全部的顶点存在于同一平面的情况下，将图10(b)中的顶点75置于同一平面上，由此，整合前后的三维形状不发生变化。但是，在仅顶点72和顶点73存在于与其他顶点所在的平面不同的位置的情况下，无论将顶点75的位置设定到哪里，多少都会产生三维形状的变化。因此，使用如下方法：将整合后的顶点设定于使整合前后的形状变化变小的最佳位置，并且，按照每个边缘来评价基于缩减带来的形状变化的大小，优先地缩减形状变化小的边缘，由此，来抑制形状变化。在估计整合后的顶点的最佳位置及评价形状变化的大小时，通常使用qem(quadricerrormetrics)。
这样，通过进行多边形数量的削减，抑制了周边的多边形的及多边形网格的形状变化。
在图8中，输出处理54进行多边形网格数据59的输出。作为一例，如图8所示，将多边形网格数据59显示于显示部13。此外，也可以将多边形网格数据59存储于存储部15，还可以经由通信部14向外部的三维造形装置200发送。
接着，参照图11对本实施方式的信息处理程序的作用进行说明。图11是示出本实施方式的信息处理的一例的流程图。cpu11a从rom11b或非易失性存储器11d读出并执行信息处理程序，从而执行图11所示的信息处理。关于图11所示的信息处理，例如在从用户输入了信息处理程序的执行指示的情况下，执行信息处理。
在步骤s101中，cpu11a取得体素数据。
在步骤s102中，cpu11a从体素数据中取得体素的坐标及属性。
在步骤s103中，cpu11a根据体素的坐标，将体素转换成多边形。
在步骤s104中，cpu11a判定转换后的多边形是否与多个体素对应。在多边形与多个体素对应的情况下(步骤s104：是)，cpu11a移至步骤s106。另一方面，在多边形未与多个体素对应的情况下(步骤s104：否)，cpu11a移至步骤s105。
在步骤s105中，cpu11a将体素的属性设定于多边形。
在步骤s106中，cpu11a判定对体素赋予的属性是否为二值。在属性为二值的情况下(步骤s106：是)，cpu11a移至步骤s107。另一方面，在属性不为二值的情况下(步骤s106：否)，cpu11a移至步骤s108。
在步骤s107中，cpu11a使用逻辑和，根据对体素赋予的属性来导出对多边形设定的属性。
在步骤s108中，cpu11a使用统计，根据对体素赋予的属性来导出对多边形设定的属性。
在步骤s109中，cpu11a将导出的属性设定于多边形。
在步骤s110中，cpu11a判定是否将全部的体素转换成了多边形。在转换了全部的体素的情况下(步骤s110：是)，cpu11a移至步骤s111。另一方面，在未转换全部的体素的情况下(步骤s110：否)，cpu11a移至步骤s102。
在步骤s111中，cpu11a将顶点整合来削减多边形数量。
在步骤s112中，cpu11a存储将体素转换成多边形得到的多边形网格数据。
在步骤s113中，cpu11a输出多边形网格数据。
如以上说明的那样，根据本实施方式，体素数据中的体素所包含的属性被继承于多边形网格数据。
[第2实施方式]
在第实施方式中，说明了在将体素数据转换成多边形网格数据的情况下，在多边形网格数据中继承属性的方式。在本实施方式中，说明在取得了相互对应的体素数据及多边形网格数据的情况下，在多边形网格数据中继承属性的方式。另外，本实施方式的三维造形系统1的结构(参照图1)、信息处理装置10的结构(参照图2)、信息处理装置10的功能结构(参照图3)及多边形的例图(参照图4)与第1实施方式相同，因此，省略说明。此外，本实施方式的最接近距离的例图(参照图5)、表示三维形状的图(参照图6)、三维造形装置200的结构(参照图7)、各信息的结构(参照图9)、以及削减的多边形的例图(参照图10)与第1实施方式相同，因此，省略说明。
首先，参照图12，说明对本实施方式的多边形设定属性的方法。图12是示出本实施方式的信息处理的一例的数据流图。另外，针对图8中的与图12所示的信息处理相同的步骤，标注与图8相同的标号，并省略其说明。
如图12所示，信息处理装置10的cpu11a进行体素数据取得处理50、属性设定处理52、多边形削减处理53、输出处理54、多边形网格取得处理61及关联处理62。
多边形网格取得处理61从由用户输入的多边形网格数据60取得多边形信息58。这里，未进行从多边形网格数据60取得的多边形信息58与体素的关联。即，需要进行坐标信息57所包含的体素的坐标与多边形信息58所包含的多边形的关联。
关联处理62使用从多边形网格数据60取得的多边形信息58及坐标信息57，将多边形与体素关联起来。具体而言，对坐标信息57所包含的体素的坐标与多边形信息58所包含的顶点的坐标进行比较，来进行关联。
例如，如图13所示，当参照多边形信息58所包含的多边形76的顶点的一个坐标时，求出距顶点的位置最近的坐标的体素77。作为与多边形76关联的体素的候选，决定与体素77相邻的体素78，判定从体素78到多边形76的距离是否为预先决定的距离以内。在从体素78到多边形76的距离为预先决定的距离以内的情况下，将体素78与多边形76关联起来。
将与被关联起来的体素78相邻的体素也作为与多边形76关联的体素的候选，判定从该体素到多边形76的距离是否为预先决定的距离以内，重复进行处理，直到不存在被关联体素的候选。这样，确定与多边形76关联的体素77及成为与多边形76关联起来的候选的体素78，进行多边形与体素的关联。另外，本实施方式的预先决定的距离为体素的外切圆的半径。但是，不限于此。预先决定的距离也可以由用户指定。
但是，在关联的多边形较大的情况下，成为候选的体素的数量变多，判定处理的处理量变得庞大，难以进行多边形与体素的对应。因此，在进行多边形与体素的关联的情况下，需要预先分割多边形来进行关联。
接着，参照图14对本实施方式的信息处理程序的作用进行说明。图14是示出本实施方式的信息处理的一例的流程图。cpu11a通过从rom11b或非易失性存储器11d中读出并执行信息处理程序来执行图14所示的信息处理。关于图14所示的信息处理，例如在从用户输入了信息处理程序的执行指示的情况下，执行信息处理。另外，针对图11中的与图14所示的信息处理相同的步骤，标注与图11相同的标号，并省略其说明。
在步骤s114中，cpu11a取得多边形网格数据。
在步骤s115中，cpu11a从多边形网格数据中取得多边形的顶点的坐标。
在步骤s116中，cpu11a判定是否分割多边形。在分割多边形的情况下(步骤s116：是)，cpu11a移至步骤s117。另一方面，在不分割多边形的情况下(步骤s116：否)，cpu11a移至步骤s118。
在步骤s117中，cpu11a分割多边形。
在步骤s118中，cpu11a使用体素的坐标及顶点的坐标，将体素和多边形关联起来。
在步骤s119中，cpu11a判定是否将全部的体素与多边形进行了关联。在将全部的体素与多边形进行了关联的情况下(步骤s119：是)，cpu11a移至步骤s111。另一方面，在未将全部的体素与多边形进行了关联的情况下(步骤s119：否)，cpu11a移至步骤s102。
如以上说明的那样，根据本实施方式，体素数据中的体素所包含的属性被继承于多边形网格数据。
另外，在各实施方式中，说明了在多边形网格数据中继承设定于体素数据的属性的方式。但是，不限于此。例如，在取得了未赋予属性的体素数据的情况下，也可以从体素数据中提取三维形状的特征并设定为属性，在多边形网格数据中继承所提取出的属性。此外，在仅取得了多边形网格数据的情况下，也可以从多边形网格数据转换成体素数据，从体素数据中提取特征并设定为属性，再次转换成多边形网格数据，继承属性。
使用各实施方式对本公开进行了说明，但本公开不限于各实施方式所记载的范围。在不脱离本公开的主旨的范围内能够对各实施方式施加各种变更或改良，施加了该变更或改良的方式也包含在本公开的技术范围内。
例如，在本实施方式中，说明了生成在多边形网格数据中继承了属性的三维形状数据的信息处理装置10、和基于三维形状数据对三维形状进行造形的三维造形装置200为独立的结构的情况。但是，不限于此。三维造形装置200也可以构成为具备信息处理装置10的功能。
即，也可以是，三维造形装置200的取得部205取得体素数据，控制部206执行图11或图14的信息处理而在多边形网格数据中进行属性的继承，生成三维形状数据。
另外，在本实施方式中，处理器是指广义的处理器，包括例如cpu(centralprocessingunit)等通用的处理器、例如gpu(graphicsprocessingunit)、asic(applicationspecificintegratedcircuit)、fpga(fieldprogrammablegatearray)及可编程逻辑器件等专用的处理器。
此外，上述各实施方式中的处理器的动作也可以不仅仅由1个处理器实现，而由存在于物理上分离的位置的多个处理器协同配合地实现。此外，处理器的各动作的顺序不仅仅限定于在上述各实施方式中记载的顺序，也可以适当变更。
此外，在本实施方式中，说明了将在多边形网格数据中继承属性的信息处理程序安装于存储部15的方式，但不限于此。也可以通过将本实施方式的信息处理程序记录于计算机可读取的存储介质的方式来提供。例如，也可以通过将本公开的信息处理程序记录于cd(compactdisc)-rom及dvd(digitalversatiledisc)-rom等光盘的方式来提供。也可以通过将本公开的信息处理程序记录于usb(universalserialbus)存储器及存储卡等半导体存储器的方式来提供。此外，也可以经由与通信部14连接的通信线路从外部装置取得本实施方式的信息处理程序。
1.一种信息处理装置，其中，
所述信息处理装置具有处理器，
所述处理器取得三维形状的体素数据、以及使用多个多边形表示出所述三维形状的多边形网格数据，该三维形状由多个体素表示并且对所述体素分别赋予了属性，
将对所述体素赋予的所述属性设定于所述多边形，输出所述多边形网格数据。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述处理器确定与各个所述体素关联的所述多边形，将对所述体素赋予的属性设定于多边形。
3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，
所述处理器在存在多个与所述多边形关联的所述体素的情况下，使用对所述体素赋予的属性及从所述多边形到所述体素的距离中的至少一方，导出属性并设定于所述多边形。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述处理器将距所述多边形的距离最近的所述体素的属性设定于所述多边形。
5.根据权利要求3或4所述的信息处理装置，其中，
所述距离是从所述体素的基准点到构成所述多边形的平面的最近的距离、或者从所述基准点到所述多边形的重心的距离，所述基准点是所述体素的重心、或者预先在各个所述体素中设定的坐标点。
6.根据权利要求3至5中的任意一项所述的信息处理装置，其中，
所述处理器根据对所述体素赋予的所述属性，选择逻辑和、逻辑积及统计中的任意1个导出方法，导出设定于所述多边形的所述属性。
7.根据权利要求2至6中的任意一项所述的信息处理装置，其中，
所述处理器在从所述体素到所述多边形的距离为预先决定的阈值以下的情况下，将所述体素与所述多边形关联起来。
8.根据权利要求7所述的信息处理装置，其中，
所述处理器在从与所述多边形关联起来的所述体素所相邻的体素到所述多边形的距离为预先决定的阈值以下的情况下，将所述体素与所述多边形关联起来。
9.根据权利要求1至8中的任意一项所述的信息处理装置，其中，
所述处理器在设定于所述多边形的属性和设定于与所述多边形相邻的多个多边形的属性是相同或被认作相同的属性的情况下，将所述多边形和与所述多边形相邻的多边形转换成数量更少的多边形，削减多边形数量。
10.一种计算机可读介质，其存储有使计算机执行处理的程序，其中，
在所述处理中，
取得三维形状的体素数据、以及使用多个多边形表示出所述三维形状的多边形网格数据，该三维形状由多个体素表示并且对所述体素分别赋予了属性，
将对所述体素赋予的所述属性设定于所述多边形，输出所述多边形网格数据。
11.一种信息处理方法，其中，
取得三维形状的体素数据、以及使用多个多边形表示出所述三维形状的多边形网格数据，该三维形状由多个体素表示并且对所述体素分别赋予了属性，
将对所述体素赋予的所述属性设定于所述多边形，输出所述多边形网格数据。
技术总结