JP2000222565A - 地理画像変化域の抽出方法、及び地理画像変化域の抽出装置 - Google Patents
地理画像変化域の抽出方法、及び地理画像変化域の抽出装置Info
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Abstract
空写真、衛星画像等を正規化するとともに、建造物の新
規造成・倒壊・消失等該当期間内に変化の有った部分を
自動的に抽出する。 【解決手段】 本発明では、特定の色や輝度レベル条件
を満たす建造物候補領域を街路に平行な辺を有するＮ種
類の大きさの矩形にスペクトル分解表現し、このスペク
トル成分から地理画像特有のマッチングスコアを算出す
る。このマッチングスコアを用いた逐次探索型非線型写
像ネットワークを動作させ、写像後にマッチングスコア
の低下域を画像表示することで、地理画像上の経時的変
化域を抽出する。
Description
災画像処理、環境工学、航空写真、衛星画像などに係わ
る地理画像処理分野で巾広く必要とされる撮影条件・撮
影時点の異なる複数の画像の正規化および変化域抽出を
行う画像変換処理技術に関するものであり、特に撮影の
際に複雑な歪みを受けた画像を補正しつつ建造物の損壊
・消失・新設、土地利用形態や植生・汚染状況の変化域
を抽出する技術に関するものである。
等から、新規建造物等の変化域を抽出する作業は、左右
の眼で独立した画像を観測する特殊技能を身につけた専
門家が画像上の差異を逐一検出するという手作業に依存
していたため、全国規模の詳細地図の更新作業に要する
手間は膨大なものとなり、近年の高精度ナビゲーション
等のコスト要因となっていた。また、大震災などの災害
時には、理想的なアングルでの撮影が困難な為、大きな
歪みを含んだ写真からの変化域抽出の手作業は難航を極
め、災害復旧作業停滞の一因ともなっていた。
差などによって異なった歪みを含んだ、撮影時点の異な
る２枚の地理画像間の歪みを補正するとともに、建造物
の新規出現・倒壊、土地利用形態の変化等局所的に経時
的変化の生じた部分を自動的に抽出しようとするもので
ある。このように２枚の画像間の非線型歪みを補正する
類似技術としては、頭部ＭＲＩ画像などについては、ピ
クセルごとのグレースケールをマッチングスコアとした
「非線形画像変換装置および標準画像計算方法」（特許
出願番号：特願平５−２５２５１４号；発明者小杉他）
があるが、地理画像のように長方形や正方形を要素とし
た建造物形状、周期性の高い市街地区分、道路分布を基
本とする画像にあっては、単なるピクセル値だけを頼り
としたマッチング処理では復元可能な補正量は極微小と
なり、歪みのある実画像については、実質的に適用不可
能であった。
よび経時変化域抽出の際重要なのは、二つの画像間の本
質的な差異のみを定量化し得るマッチングスコアの算出
方法である。人間が二つの航空写真の対応づけを行う場
合を考えると、まず、大きな街路や大きな建造物の形状
等を頼りとした大域的検索が行なわれ、次いで細かな路
地や小家屋・樹木などの照合へと処理が行われる。特に
これらの作業の中で個々の街並みや建造物の幾何学的特
徴が大きな情報を与えているものと考えられる。また、
建造物の多くは街路に平行な矩形に分解表現できる場合
が極めて多い。そこで、本発明では、特定の色や輝度レ
ベル条件を満たす建造物候補領域を街路に平行な辺を有
するＮ種類の大きさの矩形にスペクトル分解表現し、こ
のスペクトル成分から構成される次式のＮ次元ベクトル
ＦＶ１をもって、特定のピクセル周辺の画像特徴とす
る。 ＦＶ１＝（Ｐ１，Ｐ２…ＰＮ） （１） ここに、Ｐ１，Ｐ２…ＰＮは街路主方向に辺を有するＮ
種のサイズの矩形（構造化要素）を大きい順に優先的に
使用し、対象領域内の建造物候補領域を埋め尽くしたと
き、使用した各矩形の頻度を矩形サイズ順に並べたスペ
クトル分布を表わすものとする。このスペクトル表現で
は、面積の少ない構造化要素の頻度が強調され過ぎる傾
向がある。面積の効果を補正した次式を用いることでこ
の点を改善することができる。 ＦＶ２＝（Ｌ１ ２Ｐ１，Ｌ２ ２Ｐ２，…，ＬＮ ２ＰＮ） （２） ここで、Ｌｉ（ｉ＝１…Ｎ）はｉ番目に大きい矩形の辺
の長さを表わすものとし、辺の２乗すなわち面積比の係
数を乗じることを意味する。また、計算量を低減するた
めに、式（３）によって定義されるスカラ特徴量Ｆによ
って画像の特徴を表わすことも可能である。 Ｆ＝Ｌ１ ３Ｐ１＋Ｌ２ ３Ｐ２＋…ＬＮ ３ＰＮ （３） ここで、Ｌｉ（Ｉ＝１…Ｎ）はｉ番目に大きい矩形の辺
の長さを表わすものとする。これは、辺の２乗が面積比
に対応することから、事実上サイズを重みとしたことに
対応する。すなわち上記の課題は異なる地理画像から変
化域を抽出する方法であって、地理画像Ａ及び地理画像
Ｂから、前記地理画像Ａと前記地理画像Ｂとの共通な街
路を特定し、この共通な街路を基準街路とする工程と、
地理画像Ａ及び地理画像Ｂを、前記基準街路に並行な辺
を有する矩形図形に分解する工程と、地理画像Ａにおけ
る前記矩形図形と地理画像Ｂにおける前記矩形図形とか
らマッチングスコアを生成するマッチングスコア生成工
程と、前記マッチングスコアに基づいて地理画像Ｂを伸
縮する工程と、前記地理画像Ａの矩形図形と前記伸縮さ
れた地理画像Ｂの矩形図形とを比較し、前記比較の結
果、一致しない前記矩形図形を抽出する工程とを有する
ことを特徴とする地理画像変化域の抽出方法によって解
決される。上記マッチングスコアに基づいて地理画像Ｂ
を伸縮する工程は、地理画像Ａの矩形図形と地理画像Ｂ
の矩形図形とを比較し、前記地理画像Ｂの矩形図形の移
動ベクトルを生成する工程と、前記移動ベクトルに基づ
いて地理画像Ｂを伸縮する工程とを有する。上記マッチ
ングスコア生成工程は、矩形図形をＮ種類の大きさの矩
形にスペクトル分解し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理
画像ＡのＮ次元ベクトルと地理画像ＢのＮ次元ベクトル
とを比較し、この比較の結果に基づいてマッチングスコ
アを生成するマッチングスコア生成工程である。上記マ
ッチングスコア生成工程は、矩形図形をＮ種類の辺を二
乗した矩形にスペクトル分解し、Ｎ次元ベクトルを生成
し、地理画像ＡのＮ次元ベクトルと地理画像ＢのＮ次元
ベクトルを比較し、この比較の結果に基づいてマッチン
グスコアを生成するマッチングスコア生成工程である。
上記マッチングスコア生成工程は、矩形図形をＮ種類の
辺を三乗した矩形にスペクトル分解し、Ｎ次元ベクトル
を生成し、地理画像ＡのＮ次元ベクトルと地理画像Ｂの
Ｎ次元ベクトルとを比較し、この比較の結果に基づいて
マッチングスコアを生成するマッチングスコア生成工程
である。又、上記の課題は、異なる地理画像から変化域
を抽出する装置であって、地理画像Ａ及び地理画像Ｂか
ら、前記地理画像Ａと前記地理画像Ｂとの共通な街路を
抽出させる手段と、地理画像Ａを前記共通な街路に並行
な辺を有する矩形図形に分解させる手段と、地理画像Ｂ
を前記共通な街路に平行な辺を有する矩形図形に分解さ
せる手段と、地理画像Ａにおける前記矩形図形と地理画
像Ｂにおける前記矩形図形とからマッチングスコアを生
成するマッチングスコア生成手段と、前記マッチングス
コアに基づいて地理画像Ｂを伸縮させる手段と、前記地
理画像Ａの矩形図形と前記伸縮された地理画像Ｂの矩形
図形とを比較し、前記比較の結果、一致し無い前記矩形
図形を抽出させる手段とを有することを特徴とする地理
画像変化域の抽出装置によって解決される。上記マッチ
ングスコアに基づいて地理画像Ｂを伸縮させる手段は、
地理画像Ａの矩形図形と地理画像Ｂの矩形図形とを比較
し、地理画像Ｂの矩形図形の移動ベクトルを生成させる
手段と、前記移動ベクトルに、基づいて地理画像Ｂを伸
縮させる手段とを有する。上記マッチングスコア生成手
段は、矩形図形をＮ種類の大きさの矩形にスペクトル分
解し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像Ａの前記Ｎ次
元ベクトルと地理画像ＢのＮ次元ベクトルとを比較し、
この比較の結果に基づいてマッチングスコアを生成する
マッチングスコア生成手段である。上記マッチングスコ
ア生成手段は、矩形図形をＮ種類の辺を二乗した矩形に
スペクトル分解し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像
Ａの前記Ｎ次元ベクトルと地理画像ＢのＮ次元ベクトル
とを比較し、この比較の結果に基づいてマッチングスコ
アを生成するマッチングスコア生成手段である。上記マ
ッチングスコア生成手段は、矩形図形をＮ種類の辺を三
乗した矩形にスペクトル分解し、Ｎ次元ベクトルを生成
し、地理画像Ａの前記Ｎ次元ベクトルと地理画像ＢのＮ
次元ベクトルとを比較し、この比較の結果に基づいてマ
ッチングスコアを生成するマッチングスコア生成手段で
ある。
経時変化域抽出方法の処理全体の流れを図１に、また図
１中※印を付した特徴量算出部の詳細な処理の流れを図
２に示す。以下、特徴量の算出方法及び全体の処理の流
れを図に従って説明する。図１に示すように異った時点
で撮影された画像Ａ及び画像Ｂについて、それぞれ街路
方向を考慮した構造化要素に分解することで、画像内の
微小領域ごとに定義される特徴量ＦＡ及びＦＢを算出す
る。この具体的な算出方法を図２に示す。先ず、入力画
像全体をピクセル値に応じて２値化する。次に、ノイズ
を除去するためにＥｒｏｓｉｏｎとＤｉｌａｔｉｏｎの
処理を順に行う。ここでＥｒｏｓｉｏｎとは、構造化要
素（例えば円板状）を面図形の輪郭の内側に沿って一巡
させ、その軌跡部分をもとの面図形から削り取る操作を
意味し、Ｄｉｌａｔｉｏｎは面図形の輪郭の外側に沿っ
て構造化要素を一巡させ、その軌跡部分をもとの面図形
に付け加える操作を意味する。両操作を行うことで、構
造化要素の２倍以内の径の面図形はノイズとみなされ除
去されるが、ある程度の大きさを有する面図形について
は元通りの形状が維持される。以上のノイズ除去操作の
後、注目している画像上のピクセルの上下左右に一定の
（例えば正方形状）近傍域を設定する。続いて、この近
傍域内の正値部分から成る面図形を、街路方向に平行な
辺を持つ矩形の構造化要素にスペクトル分解する。スペ
クトル分解された結果は前出の式（１）あるいは
（２）、あるいは（３）を用いて定量化され、注目して
いるピクセル周辺の画像特徴量とされる。なお、構造化
要素の矩形の向きを決定するためには、図２の下部に示
すように、画像を２次元フーリエ変換し、その結果を極
座標表示した際、円周上のピーク点によって街路主方向
を決定するものとする。以上の処理によって、画像Ａに
ついて得られた特徴量ＦＡと、画像Ｂについて得られた
特徴量ＦＢとの間の差の絶対値 ｜ＦＡ−ＦＢ｜ （４） によって、マッチングスコアを定義する。なお、特徴量
としてＦＶ１あるいはＦＶ２を用いた部分には、ＡＢ両
画像について定義される（５）式によってマッチングス
コアを算出する。 ‖ＦＶ（Ａ）−ＦＶ（Ｂ）‖ （５） ただし、‖‖はベクトルのノルムを表わす。以上のよう
に算出されたマッチングスコアは、画像Ｂの微小域ｂを
△ｘ，△ｙ移動させる移動ベクトルを作用させた画像Ｂ
と、固定したままの画像Ａの間で評価される。上記移動
ベクトルは同時に多数生成し、マッチングスコア｜ＦＡ
−ＦＢ｜の最も小さいものを採用するものとする。（移
動ベクトル候補の競合） 同様の操作は微小域ｂの周辺のピクセルに対しても行な
われ、各々競合に勝ち残った移動ベクトルどうしが一定
の近傍範囲の中で今度は平均化される。（協調動作）平
均化された移動ベクトルにもとづいて、画像Ｂの各小領
域はそれぞれ移動する。次に、この移動先を基点とし
て、さらに移動を行う移動ベクトル候補△ｘ’，△ｙ’
を再度複数生成する。上記遂次動作は数回〜数十回繰り
返される。また、遂次動作の後半では、ピクセル値のみ
の比較を行う従来法によるマッチングスコアの評価へと
評価規準を変更する。これは、図３に示すように、本手
法（ｂ）が広い探索範囲にわたって、単峰性マッチング
スコアを与え、大域的な最適解探索において優れた能力
を発揮するのに対して、従来法（ａ）では、大域的探索
に向いていないものの、最終的なマッチングの精度を確
保するうえでは鋭い感度を有するからである。以上述べ
てきた移動ベクトルの競合と協調の動作により、画像Ｂ
は画像Ａに最も良く合うように伸縮され、撮影条件の差
が補償される。また、この動作終了後に、マッチングス
コア｜ＦＡ−ＦＢ｜が一定のしきい値θ以上の領域を表
示することで、新規建造物、倒壊、撤去等の経時変化が
生じた領域のみを表示することができる。
地理画像の特徴を表わすと、小さい建造物や複雑な街並
みを有する地域ではベクトルの後半の要素の比率が高く
なり、他方、大きい建造物や単純な街並みを有する地域
ではベクトルの前半（大きな構造化要素）の成分が大き
くなり、人間が認識する際の「街並みの複雑さ」を定量
的に表現可能である。また、（３）式では、この街並み
の複雑さが増すに従ってＦ値が減少するというように、
複雑さの程度をスカラー量で一元的に表現可能である。
この特徴量を用いて定義される２画像間のマッチングス
コアは、２画像間のズレの量の広い範囲に亙って単峰性
の特性を持つ。撮影条件の差による２画像間のズレは一
般的には２次元的に生じるが、ズレの量とマッチングス
コアの関係を２画像の一致点を含む切断線に沿って１次
元表示した例を図３に示す。同図（ａ）はピクセル値評
価を用いた従来法によるマッチングスコアで、同図
（ｂ）は本発明によるマッチングスコアの特性である。
以上のように本発明では大きなヅレを有する２つの画像
のマッチングを実行する際の指標としても常に真の解へ
の収束を実現することが可能である。従来法（ａ）のみ
を用いた場合には、途中の極小解（ローカルミニマ）に
補足されるため、真の解へ到達が困難となる。本発明の
実施例を以下に示す。図４、図５は一年間隔で同じ地域
を撮影した航空写真で、図５の方は、困難な撮影条件を
想定して人工的に歪めてある。この実施例では矩形の特
殊な場合として、正方形の構造化要素を用い、（３）式
においてＮ＝３として処理を行った。歪みを吸収する写
像が完了した段階でマッチングスコアの低下している場
所を黒地に白ヌキの形で画像表現した結果を図６に示
す。この結果は専門家が手作業によって詳細に検討した
建造物等の変化域（図７に白ヌキの形で表現）をほぼ正
確に検出していて、経時変化自動検出における本発明の
有効性を示すものである。
ブロック図である。
算出部の構成を示すブロック図である。
量の関係を示す線図である。
示す線図である。
候補域を示す線図である。
Claims (10)
- 【請求項１】 異なる地理画像から変化域を抽出する方
法であって、 地理画像Ａ及び地理画像Ｂから、前記地理画像Ａと前記
地理画像Ｂとの共通な街路を特定し、この共通な街路を
基準街路とする工程と、 地理画像Ａ及び地理画像Ｂを、前記基準街路に並行な辺
を有する矩形図形に分解する工程と、 地理画像Ａにおける前記矩形図形と地理画像Ｂにおける
前記矩形図形とからマッチングスコアを生成するマッチ
ングスコア生成工程と、 前記マッチングスコアに基づいて地理画像Ｂを伸縮する
工程と、 前記地理画像Ａの矩形図形と前記伸縮された地理画像Ｂ
の矩形図形とを比較し、前記比較の結果、一致しない前
記矩形図形を抽出する工程とを有することを特徴とする
地理画像変化域の抽出方法。 - 【請求項２】 マッチングスコアに基づいて地理画像Ｂ
を伸縮する工程は、 地理画像Ａの矩形図形と地理画像Ｂの矩形図形とを比較
し、前記地理画像Ｂの矩形図形の移動ベクトルを生成す
る工程と、 前記移動ベクトルに基づいて地理画像Ｂを伸縮する工程
とを有することを特徴とする請求項１に記載の地理画像
変化域の抽出方法。 - 【請求項３】 マッチングスコア生成工程は、 矩形図形をＮ種類の大きさの矩形にスペクトル分解し、
Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像ＡのＮ次元ベクトル
と地理画像ＢのＮ次元ベクトルとを比較し、この比較の
結果に基づいてマッチングスコアを生成するマッチング
スコア生成工程であることを特徴とする請求項１又は請
求項２に記載の地理画像変化域の抽出方法。 - 【請求項４】 マッチングスコア生成工程は、 矩形図形をＮ種類の辺を二乗した矩形にスペクトル分解
し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像ＡのＮ次元ベク
トルと地理画像ＢのＮ次元ベクトルを比較し、この比較
の結果に基づいてマッチングスコアを生成するマッチン
グスコア生成工程であることを特徴とする請求項１又は
請求項２に記載の地理画像変化域の抽出方法。 - 【請求項５】 マッチングスコア生成工程は、 矩形図形をＮ種類の辺を三乗した矩形にスペクトル分解
し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像ＡのＮ次元ベク
トルと地理画像ＢのＮ次元ベクトルとを比較し、この比
較の結果に基づいてマッチングスコアを生成するマッチ
ングスコア生成工程であることを特徴とする請求項１又
は請求項２に記載の地理画像変化域の抽出方法。 - 【請求項６】 異なる地理画像から変化域を抽出する装
置であって、 地理画像Ａ及び地理画像Ｂから、前記地理画像Ａと前記
地理画像Ｂとの共通な街路を抽出させる手段と、 地理画像Ａを前記共通な街路に並行な辺を有する矩形図
形に分解させる手段と、 地理画像Ｂを前記共通な街路に平行な辺を有する矩形図
形に分解させる手段と、 地理画像Ａにおける前記矩形図形と地理画像Ｂにおける
前記矩形図形とからマッチングスコアを生成するマッチ
ングスコア生成手段と、 前記マッチングスコアに基づいて地理画像Ｂを伸縮させ
る手段と、 前記地理画像Ａの矩形図形と前記伸縮された地理画像Ｂ
の矩形図形とを比較し、前記比較の結果、一致し無い前
記矩形図形を抽出させる手段とを有することを特徴とす
る地理画像変化域の抽出装置。 - 【請求項７】 マッチングスコアに基づいて地理画像Ｂ
を伸縮させる手段は地理画像Ａの矩形図形と地理画像Ｂ
の矩形図形とを比較し、地理画像Ｂの矩形図形の移動ベ
クトルを生成させる手段と、 前記移動ベクトルに基づいて地理画像Ｂを伸縮させる手
段とを有することを特徴とする請求項６に記載の地理画
像変化域の抽出装置。 - 【請求項８】 マッチングスコア生成手段は、 矩形図形をＮ種類の大きさの矩形にスペクトル分解し、
Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像Ａの前記Ｎ次元ベク
トルと地理画像ＢのＮ次元ベクトルとを比較し、この比
較の結果に基づいてマッチングスコアを生成するマッチ
ングスコア生成手段であることを特徴とする請求項６又
は請求項７に記載の地理画像変化域の抽出装置。 - 【請求項９】 マッチングスコア生成手段は、 矩形図形をＮ種類の辺を二乗した矩形にスペクトル分解
し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像Ａの前記Ｎ次元
ベクトルと地理画像ＢのＮ次元ベクトルとを比較し、こ
の比較の結果に基づいてマッチングスコアを生成するマ
ッチングスコア生成手段であることを特徴とする請求項
６又は請求項７に記載の地理画像変化域の抽出装置。 - 【請求項１０】 マッチングスコア生成手段は、 矩形図形をＮ種類の辺を三乗した矩形にスペクトル分解
し、Ｎ次元ベクトルを生成し、地理画像Ａの前記Ｎ次元
ベクトルと地理画像ＢのＮ次元ベクトルとを比較し、こ
の比較の結果に基づいてマッチングスコアを生成するマ
ッチングスコア生成手段であることを特徴とする請求項
６又は請求項７に記載の地理画像変化域の抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05748599A JP4250248B2 (ja) | 1999-01-29 | 1999-01-29 | 地理画像変化域の抽出方法、及び地理画像変化域の抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05748599A JP4250248B2 (ja) | 1999-01-29 | 1999-01-29 | 地理画像変化域の抽出方法、及び地理画像変化域の抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000222565A true JP2000222565A (ja) | 2000-08-11 |
| JP4250248B2 JP4250248B2 (ja) | 2009-04-08 |
Family
ID=13057027
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05748599A Expired - Fee Related JP4250248B2 (ja) | 1999-01-29 | 1999-01-29 | 地理画像変化域の抽出方法、及び地理画像変化域の抽出装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4250248B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005173128A (ja) * | 2003-12-10 | 2005-06-30 | Hitachi Ltd | 輪郭形状抽出装置 |
| JP5076190B1 (ja) * | 2011-10-03 | 2012-11-21 | 光昭 花畑 | 被災状況把握システム |
| WO2013051300A1 (ja) * | 2011-10-03 | 2013-04-11 | Hanabata Mitsuaki | 被災状況把握システム |
| JP2018031766A (ja) * | 2016-07-01 | 2018-03-01 | ザ・ボーイング・カンパニーＴｈｅ Ｂｏｅｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ | 地理的領域のスペクトル情報をシミュレートするための方法および装置 |
-
1999
- 1999-01-29 JP JP05748599A patent/JP4250248B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005173128A (ja) * | 2003-12-10 | 2005-06-30 | Hitachi Ltd | 輪郭形状抽出装置 |
| JP4639044B2 (ja) * | 2003-12-10 | 2011-02-23 | 株式会社日立ソリューションズ | 輪郭形状抽出装置 |
| JP5076190B1 (ja) * | 2011-10-03 | 2012-11-21 | 光昭 花畑 | 被災状況把握システム |
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| JP7195724B2 (ja) | 2016-07-01 | 2022-12-26 | ザ・ボーイング・カンパニー | 地理的領域のスペクトル情報をシミュレートするための方法および装置 |
| JP7466614B2 (ja) | 2016-07-01 | 2024-04-12 | ザ・ボーイング・カンパニー | 地理的領域のスペクトル情報をシミュレートするための方法および装置 |
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