(57)【要約】【課題】  目視による判読では、広い範囲の画像を判読員が隅から隅まで見て目標物を見つけるため、多くの人手が必要でありかつ作業時間も長時間になるという問題がある。【解決手段】  地表を撮影した画像の四隅の緯度経度を付与し処理画像を出力する画像処理部と、地図データをブロック毎に緯度経度及び地形情報と対応付けて記憶する地図データベースと、外部から目標物の種類が指定されると目標物の存在する可能性のある地形情報と目標物の特徴情報を出力する特徴データベースと、目標物の特徴情報に対応するテンプレート画像を記憶するテンプレート画像データベースと、処理画像と地形情報より地図データを読み取り目標物の検索領域を絞り込んだ絞込画像を出力する領域選定部と、特徴情報よりテンプレート画像を読み取り絞込画像とテンプレート画像に基づき目標物を検索し位置を出力する画像検索部とを備える判読支援装置である。【選択図】  図１
2010097403.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地表を撮影した画像に対して画像処理を行うとともに、上記画像の四隅の位置を示す緯度経度を付与し処理画像として出力する画像処理部と、
地図データを所定のブロックサイズに分割し、ブロック毎に緯度経度および地表の地形を示す地形情報とを対応付けて予め記憶する地図データベースと、
上記処理画像の中から検索する目標物に対応して目標物の存在する可能性のある地形情報および目標物の特徴情報を予め記憶し、外部から目標物の種類が指定される場合に目標物の存在する可能性のある地形情報と上記特徴情報を出力する特徴データベースと、
上記目標物の特徴情報に対応するテンプレート画像を予め記憶するテンプレート画像データベースと、
上記画像処理部より出力される処理画像の緯度経度と上記特徴データベースより出力される地形情報とをもとに上記地図データベースから目標物の存在する可能性のあるブロックの地図データを読み取り、上記処理画像と上記地図データベースから読み取ったブロック毎の地図データとに基づき上記目標物が存在する可能性のあるブロックを検索領域として絞り込み、絞込画像として出力する領域選定部と、
上記特徴データベースより出力される特徴情報をもとに上記テンプレート画像データベースから特徴情報に対応するテンプレート画像を読み取り、上記領域選定部より出力される絞込画像と上記テンプレート画像データベースより読み取ったテンプレート画像とに基づき絞込画像から上記目標物を検索し、目標物の位置を出力する画像検索部と、
を備えることを特徴とする判読支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、衛星や航空機で撮影された地表画像の判読に用いる判読支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、地球観測衛星等で撮影された高分解能衛星画像や、航空機等により撮影された高分解能写真は、容易に購入できるようになってきている。そして高分解能衛星画像や高分解能写真などの地表画像を判読し業務に利用する一例として、固定資産税用の写真画像判読業務支援システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−３３８２９２号公報（第２−４頁、第１−６図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、撮影された地表画像の判読を行う際、地表画像から空港にある飛行機や港に停泊している艦船・船舶や工場などの目標物を判読するために、従来は、画像解析ソフト等を用いて地表画像を表示し、拡大や縮小、画像エッジなどの強調処理を行い、目視にて飛行機や艦船・船舶などの目標物を判読していた。
【０００５】
しかし従来のように目視による判読では、広い範囲（例えば、衛星画像の場合１０ｋｍ×１０ｋｍ以上）の画像を判読員が隅から隅まで見て目標物を見つけなくてはならないので、多くの人手が必要であり、かつ作業時間も長時間になるという問題がある。
【０００６】
この発明は、係る課題を解決するために成されたものであり、広い範囲の画像を自動探索して目標物を抽出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る判読支援装置は、
地表を撮影した画像に対して画像処理を行うとともに、上記画像の四隅の位置を示す緯度経度を付与し処理画像として出力する画像処理部と、
地図データを所定のブロックサイズに分割し、ブロック毎に緯度経度および地表の地形を示す地形情報とを対応付けて予め記憶する地図データベースと、
上記処理画像の中から検索する目標物に対応して目標物の存在する可能性のある地形情報および目標物の特徴情報を予め記憶し、外部から目標物の種類が指定される場合に目標物の存在する可能性のある地形情報と上記特徴情報を出力する特徴データベースと、
上記目標物の特徴情報に対応するテンプレート画像を予め記憶するテンプレート画像データベースと、
上記画像処理部より出力される処理画像の緯度経度と上記特徴データベースより出力される地形情報とをもとに上記地図データベースから目標物の存在する可能性のあるブロックの地図データを読み取り、上記処理画像と上記地図データベースから読み取ったブロック毎の地図データとに基づき上記目標物が存在する可能性のあるブロックを検索領域として絞り込み、絞込画像として出力する領域選定部と、
上記特徴データベースより出力される特徴情報をもとに上記テンプレート画像データベースから特徴情報に対応するテンプレート画像を読み取り、上記領域選定部より出力される絞込画像と上記テンプレート画像データベースより読み取ったテンプレート画像とに基づき絞込画像から上記目標物を検索し、目標物の位置を出力する画像検索部と、
を備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、広い範囲の画像を自動探索して目標物を抽出できる、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
以下、図を用いてこの発明に係る実施の形態１について説明する。図１は、実施の形態１による判読支援装置２１の構成を示している。
【００１０】
判読支援装置２１は、地表を撮影した画像に対して画像処理を行うとともに、画像の四隅の位置を示す緯度経度を付与し処理画像として出力する画像処理部３０と、目標物の特徴に基づく判読を自動的に行い画像から目標物を抽出する自動判読部１０と、から構成される。ここで画像処理部３０は、地表を撮影した画像を補正し出力する補正処理部２と、補正処理部２より出力される画像の変換処理を行うとともに、画像の四隅の位置を示す緯度経度を付与し処理画像４を出力する変換処理部３と、から構成される。
【００１１】
衛星あるいは航空機等で上空から地表を撮影した画像１は補正処理部２に入力され、補正処理が施される。ここで補正処理とは、例えば画像に対して白黒の斑点のように表示されるノイズを除去したり、画像の歪みを補正したりする処理などを指す。
【００１２】
補正処理部２で補正された画像１は変換処理部３に入力され、変換処理が施される。ここで変換処理とは、画像に含まれるエッジを強調する処理や、対象の形状をわかりやすくするために形状の輪郭を抽出する特徴抽出などの処理を指す。
【００１３】
従来は、変換処理部３にて目標物の視認性を向上させる上記処理を実施し、変換処理部３より出力される処理画像４を表示装置５にて表示して、判読員が目視にて判読作業を実施していた。
【００１４】
本発明の実施の形態１では、変換処理部３にて変換処理される処理画像４を自動判読部１０に入力して、目標物の特徴に基づく判読を自動的に行うことにより、画像１から目標物を抽出する。そのため変換処理部３では、地表を撮影した画像１に対して、画像１の四隅の位置に対応する緯度経度を測定し、画像１に緯度経度情報を付与して処理画像４として出力する。なお、画像１の四隅の位置に対応する緯度経度情報は、補正処理部２で付与することができるならば、変換処理部３ではなく補正処理部２で付与しても構わない。
【００１５】
自動判読部１０は、上記処理画像４の中から検索する目標物、例えば艦船や航空機等の属性を示す特徴データを記憶する特徴ＤＢ（特徴データベース）１１と、領域選定部１２と、画像検索部１３と、地図ＤＢ（地図データベース）１４と、テンプレート画像ＤＢ（テンプレート画像データベース）１５と、から構成される。
【００１６】
図２は、特徴ＤＢ１１に記憶させる特徴データの例であり、目標物の位置する地形を示す地形情報および目標物の特徴を示す特徴情報など、目標物の属性を示す特徴データを目標物と対応させ予めテーブル形式で記憶させる。ここで目標物の特徴情報としては、例えば、形状や色や模様や大きさ等に関する特徴を記憶させる。
【００１７】
例えば判読する目標物が艦船の場合、艦船に対応する地形情報を「海上、沿岸部」などと記憶させる。また艦船に対応する特徴情報としては、「楕円形、縦横比○：△」などと予め記憶させておく。また別の例として判読する目標物が飛行機の場合、飛行機に対応する地形情報を「飛行場・工場」などと記憶させる。また飛行機に対応する特徴情報としては、「十字形、本体／主翼／尾翼の構成」などと予め記憶させておく。
【００１８】
自動判読部１０には外部より目標物を表す判読指示６が入力される。また自動判読部１０には変換処理部３より出力された処理画像４が入力される。判読指示６は、例えば「艦船」や「飛行機」などと目標物の種類を入力する。また判読指示６は入力項目として「艦船」や「飛行機」などを列挙表示させて外部より選択させる形式でも構わない。
【００１９】
外部より入力された判読指示６は、自動判読部１０の特徴ＤＢ１１に入力され、判読指示６で入力される目標物に対応した地形情報と特徴情報を出力する。
【００２０】
自動判読部１０の領域選定部１２には、特徴ＤＢ１１より出力される目標物の地形情報と、変換処理部３より出力される処理画像４が入力される。ここで処理画像４には、入力される処理画像４の四隅の緯度経度が付与されている。
【００２１】
地図ＤＢ１４には、判読する領域の地図データが予め記憶されている。判読する領域の地図データは、例えば地図を所定サイズのブロック毎に分割し、各々のブロック毎に地形情報やブロックの四隅の緯度経度など、地表の属性を対応付けて記憶させる。ここでブロックサイズは予め設定しておき、そのサイズは領域選定部１２に付与しておいてよい。
【００２２】
領域選定部１２は、地図ＤＢ１４で用いているブロックサイズと処理画像４に付与されている四隅の緯度経度の情報とをもとに、処理画像４を地図ＤＢ１４で用いられているブロックサイズに分割し、分割したブロック毎の四隅の緯度経度を算出する。そして、特徴ＤＢ１１から入力される地形情報とブロック毎に算出した四隅の緯度経度とを地図ＤＢ１４に入力し、該当する地図データをブロック毎に読み取る。
【００２３】
領域選定部１２は、地図ＤＢ１４より出力されるブロック毎の地図データと処理画像４とをもとに、目標物の存在する可能性がある領域を選定し、処理画像４に対して目標物を検索する領域の絞込みを行う。検索する領域の絞込みを行った処理画像４は、絞込画像１６として画像検索部１３へ出力される。
【００２４】
図３は目標物２２を「艦船」とした場合の検索領域の絞込みを示す図である。目標物２２が艦船であるため、特徴ＤＢ１１が出力する地形情報は「海上、沿岸部」である。なお図３に示す例は、地形情報として「陸上、海上、沿岸部」の３種類を用いている。
【００２５】
領域選定部１２は、処理画像４を地図ＤＢ１４で用いられているブロック２３のサイズに分割するとともに、ブロック毎の四隅の緯度経度を算出する（図３（ａ））。図３では、処理画像４を４×４のブロックに分割するともに、処理画像４の四隅の緯度経度（図３（ａ）の●印）より各ブロック２３の四隅の緯度経度を算出する（図３（ａ）の△印）。
【００２６】
そして領域選定部１２は、地形情報とブロック毎に算出した四隅の緯度経度をもとに、地図ＤＢ１４に記憶されている「陸上」、「海上」、「沿岸部」の３種類の地形情報を示す地図データ（図３（ｂ））より該当するブロック（「海上」または「沿岸部」を示すブロック）を読み出す。処理画像４と地図ＤＢ１４より読み取ったブロック毎の地図データとをもとに、目標物２２である艦船が存在する可能性のある「海上」または「沿岸部」を検索領域として絞込み（図３（ｃ））、絞り込んだブロックを絞込画像１６として画像検索部１３へ出力する。
【００２７】
ここで、検索領域の絞込みを行う際、地図ＤＢ１４にブロック毎の緯度経度と地形情報とを入力し、該当するブロックを読み取ることで検索領域の絞込みを行っている。しかし領域選定部１２は、地図ＤＢ１４に分割した処理画像４のブロック毎の緯度経度のみを入力し、地図ＤＢ１４より処理画像４全体を構成するブロックと各々のブロックに対応する地形情報（「陸上」、「海上」、「沿岸部」）を読み取るとともに、読み取ったブロック毎の地図データと地形情報を用いて、「海上」または「沿岸部」に相当する領域の絞込みを行ってもよい。
【００２８】
また目標物２２として航空機を検索する場合、特徴ＤＢ１１に記憶させる地形情報としては、図３のように「陸上」ではなく、図２のように「飛行場」や「工場」などとより詳細に設定してもよい。加えて地図ＤＢ１４の地図データも該当ブロックを「飛行場」や「工場」などとして対応づけて記憶させてもよい。
【００２９】
自動判読部１０の画像検索部１３には、特徴ＤＢ１１より出力される目標物２２の特徴情報（形状、色、大きさ、テクスチャ、パターンなど）と、領域選定部１２より出力される検索領域の絞り込まれた絞込画像１６が入力される。
【００３０】
またテンプレート画像ＤＢ１５には、特徴ＤＢ１１に記憶させている目標物２２の特徴を有するテンプレート画像を予め記憶させる。例えば目標物が「艦船」であるならば、楕円形を有している艦船、縦横比が○：△である艦船など、「艦船」に対する特徴情報に記載されている特徴をもつテンプレート画像を記憶させる。
【００３１】
画像検索部１３は、特徴ＤＢ１１から入力される目標物２２の特徴情報をテンプレート画像ＤＢ１５に入力し、該当する目標物２２のテンプレート画像を読み取る。
【００３２】
画像検索部１３は、テンプレート画像ＤＢ１５より読み取ったテンプレート画像と検索領域の絞り込まれた絞込画像１６とをもとに目標物２２の検索を行う。目標物２２の検索は、例えば、テンプレート画像をもとに目標物２２を検索するテンプレート方法など、一般的に用いられている画像検索方法を用いればよい。また目標物２２の特徴を有するテンプレート画像が複数ある場合は、複数のテンプレート画像を用いて目標物２２の検索を行う。
【００３３】
ここで、テンプレート画像ＤＢ１５よりテンプレート画像を検索する際、目標物２２の特徴情報を用いてテンプレート画像を検索している。しかし異なる目標物であるにも関わらず同じ特徴情報をもつ場合、異なる目標物のテンプレート画像が読み出されるおそれがある。そのような場合は、特徴ＤＢ１１より出力される特徴情報に目標物２２自体の情報を含めるとともに、テンプレート画像ＤＢ１５は目標物２２ごとに分類し、更に特徴情報を用いて細分化してテンプレート画像を記憶させる。これにより、テンプレート画像ＤＢ１５に目標物２２自体の情報と目標物２２の特徴情報を入力することで、所望のテンプレート画像を読み出すことができる。
【００３４】
画像検索部１３は、検索により目標物２２の位置を抽出し出力する。ここで目標物２２の位置は、例えば処理画像４を分割したブロック毎に算出される四隅の緯度経度をもとに算出することができる。
【００３５】
目標物２２の位置は、例えば処理画像４と重ね合わせて判読画像１７として表示装置５に出力される。表示装置５は、自動判読部１０より出力された判読画像１７を表示する。
【００３６】
上記実施の形態１を用いることにより、人手を必要とせず、かつ目視による長時間の作業も必要とせず、広い範囲の画像を自動探索して目標物を抽出できる、という効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】この発明の実施の形態１による判読支援装置の構成を示した図である。
【図２】この発明の実施の形態１による特徴ＤＢ１１に記憶させる特徴データの例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による領域選定部１２の検索領域絞込みを示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１．画像
２．補正処理部
３．変換処理部
４．処理画像
５．表示装置
６．判読指示
１０．自動判読部
１１．特徴ＤＢ（特徴データベース）
１２．領域選定部
１３．画像検索部
１４．地図ＤＢ（地図データベース）
１５．テンプレート画像ＤＢ（テンプレート画像データベース）
１６．絞込画像
１７．判読画像
２１．判読支援装置
２２．目標物
２３．ブロック
３０．画像処理部
【図１】
2010097403.tif 000003
【図２】
2010097403.tif 000004
【図３】
2010097403.tif 000005