(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影位置と撮影姿勢とを含む外部標定要素が紐付けされ、互いに重複する領域において互いに共通する共通特徴点の座標位置が予め設定された第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データと、前記第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データが重複する割合よりも小さい割合で前記第１空中写真画像データ及び前記第２空中写真画像データに対して重複する第３空中写真画像データとから互いに共通する対応点を設定する空中写真画像データの対応点設定方法であって、
前記第１空中写真画像データ及び前記第２空中写真画像データの前記共通特徴点の座標位置及び前記第１空中写真画像データ及び前記第２空中写真画像データを撮影したときの前記外部標定要素から三角測量の原理に基づいて前記共通特徴点の３次元空間における座標位置を算出するステップと、
前記第３空中写真画像データを撮影したときの座標位置と、前記共通特徴点の３次元空間における座標位置とを結ぶ直線が前記第３空中写真画像データに交差する前記共通特徴点の前記第３空中写真画像データへの投影位置を算出するステップと、
前記投影位置を含む所定の大きさの探索領域を前記第３空中写真画像データに設定するステップと、
前記探索領域に対して前記共通特徴点をパターンマッチングし、マッチング率が閾値以上で最も高いマッチング率でマッチングしたときの前記探索領域における座標位置から前記投影位置までの位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出し、誤差ベクトルとして設定するステップと、
前記誤差ベクトルのうち最も多く頻出する最頻誤差ベクトルを検出するステップと、
前記誤差ベクトルが最頻誤差ベクトルとなる位置の前記投影位置に最頻誤差ベクトルを加えた位置を前記共通特徴点に対応する対応点に設定するステップとを含む空中写真画像データの対応点設定方法。
【請求項２】
前記共通特徴点は、前記第２空中写真画像データと重複する前記第１空中写真画像データの領域から所定の大きさの第１サンプル領域を抽出し、前記第１サンプル領域に対応する第２サンプル領域を前記第２空中写真画像データから特定するステップと、
前記第１サンプル領域及び前記第２サンプル領域に表わされた地物の形状のうち特徴のある形状を特徴点抽出フィルタにより第１特徴点及び第２特徴点としてそれぞれ抽出し、抽出された第１特徴点を第２特徴点に対してパターンマッチングして第１特徴点に一致する第２特徴点を検出し、前記第１特徴点と前記第２特徴点とを共通特徴点に設定するステップとにより設定される請求項１記載の空中写真画像データの対応点設定方法。
【請求項３】
撮影位置と撮影姿勢とを含む外部標定要素が紐付けされ、互いに重複する領域において互いに共通する共通特徴点の座標位置が予め設定された第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データと、前記第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データが重複する割合よりも小さい割合で前記第１空中写真画像データ及び前記第２空中写真画像データに対して重複する第３空中写真画像データとから互いに共通する対応点を設定する空中写真画像データの対応点設定装置であって、
前記第１空中写真画像データ及び前記第２空中写真画像データの前記共通特徴点の座標位置及び前記第１空中写真画像データ及び前記第２空中写真画像データを撮影したときの前記外部標定要素から三角測量の原理に基づいて前記共通特徴点の３次元空間における座標位置を算出する共通特徴点座標位置算出手段と、
前記第３空中写真画像データを撮影したときの座標位置と、前記共通特徴点の３次元空間における座標位置とを結ぶ直線が前記第３空中写真画像データに交差する前記共通特徴点の前記第３空中写真画像データへの投影位置を算出する特徴点投影座標位置算出手段と、
前記投影位置を含む所定の大きさの探索領域を前記第３空中写真画像データに設定する探索領域設定手段と、
前記探索領域に対して前記共通特徴点をパターンマッチングし、マッチング率が閾値以上で最も高いマッチング率でマッチングしたときの前記探索領域における座標位置から前記投影位置までの位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出し、誤差ベクトルとして設定する誤差ベクトル算出手段と、
前記誤差ベクトルのうち最も多く頻出する最頻誤差ベクトルを検出する最頻誤差ベクトル検出手段と、
誤差ベクトルが最頻誤差ベクトルとなる位置の前記投影位置に最頻誤差ベクトルを加えた位置を前記共通特徴点に対応する対応点に設定する対応点設定手段とを備える空中写真画像データの対応点設定装置。
【請求項４】
前記共通特徴点は、前記第２空中写真画像データと重複する前記第１空中写真画像データの領域から所定の大きさの第１サンプル領域を抽出し、前記第１サンプル領域に対応する第２サンプル領域を前記第２空中写真画像データから特定するサンプル領域設定手段と、
前記第１サンプル領域及び前記第２サンプル領域に表わされた地物の形状のうち特徴のある形状を特徴点抽出フィルタにより第１特徴点及び第２特徴点としてそれぞれ抽出し、抽出された第１特徴点を第２特徴点に対してパターンマッチングして第１特徴点に一致する第２特徴点を検出し、前記第１特徴点と前記第２特徴点とを共通特徴点に設定する共通特徴点検出手段とにより設定される請求項３記載の空中写真画像データの対応点設定装置。
【請求項５】
前記請求項１又は請求項２記載の処理をコンピュータにより実行させる空中写真画像データの対応点設定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空中測量において、航空機から地物を撮影した空中写真画像データから互いに対応する対応点を自動的に検出する空中写真画像データの対応点設定方法及び対応点設定装置並びに対応点設定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、空中三角測量は、空中写真測量のために撮影した写真画像を撮影した位置と姿勢を精密に求める手法であり、図８に示すように、所定の高度で飛行する航空機から目標とする対象エリアの地物を隈なく撮影し、撮影した画像（空中写真画像データＩ）を画像処理することにより行われる。航空機による撮影は、飛行方向に連続して撮影される空中写真画像データＩや、隣接する飛行コース１，２，３において撮影される空中写真画像データＩの間で対応する点を計測し、空中写真画像データＩに含まれる座標既知点の情報も併せてバンドル調整等のブロック調整方によって撮影した画像と地物の絶対的な位置関係を定めている。例えば、飛行方向に沿って連続して撮影される空中写真画像データは、互いに重複割合が６０％以上となるように撮影され、異なる飛行コースにおいて撮影された空中写真画像データ同士は互いに重複割合が３０％以上となるように撮影される。図９に示すように、撮影した空中写真画像データには、ＧＰＳによって計測された撮影位置とＩＭＵによって計測された地物に対するカメラの姿勢との外部標定要素が紐付けされることが多いが、計測された外部標定要素では最終的に空中写真測量を行うには十分な精度を持たないため、画像の間で対応する点を計測し、空中三角測量を行う必要がある。そして、空中写真画像データの互いに重複する領域に含まれる共通対象物から抽出した特徴点同士が対応する対応点を求め、バンドル調整等のブロック調整法によって外部標定要素の同時調整計測を行うことで上記の計測された外部標定要素をさらに精密に決定する。このように精密に決定された外部標定要素を用いることにより、三角測量の原理に基づいて、互いに重複する空中写真画像データから地物の３次元空間内の位置を決定することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３２３６０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、飛行方向に沿って撮影したときのように、互いに重複する割合がある程度大きいときには空中写真画像データ同士の対応点を設定し易いが、異なる飛行コース同士で隣接するときの空中写真画像データのように重複する割合が小さいときには対応点の設定に困難さが生じ易い。即ち、空中写真画像データにおいて重複割合が大きいときには航空機の移動距離が小さいため撮影対象となる地物の見え方の変化が小さいが、重複割合が小さいときは航空機の移動距離が大きいため撮影対象となる地物の見え方の変化が大きくなり、同一の対象物であっても撮影によって取得された空中写真画像データでは見え方が大きく異なることで、同一の対象物から特徴点を抽出しても同一の地物であると認識されずに対応点として設定されない場合がある。また、異なる対象物から抽出された特徴点であるにも関わらず、特徴点の配置が似ていることで同一の地物として認識され、対応点として設定されてしまう場合がある。特に、類似する景色が広がる森林や、傾斜が大きい山岳部では、対象となる地物の見え方が直ちに変化してしまうため、自動的に対応点を設定することが困難となっている。
このように、自動的に対応点を設定することができない場合には、オペレータが目視により画像を比較することで、対応点を設定する必要があり、作業に熟練度と時間とが必要であった。
【０００５】
本発明は、本発明は上記課題を解決すべく、空中写真画像データ同士の対応点を精度良く自動で設定することを可能にする空中写真画像データの対応点設定方法及び対応点設定装置並びに対応点設定プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための空中写真画像データの対応点設定方法の第１の態様として、撮影位置と撮影姿勢とを含む外部標定要素が紐付けされ、互いに重複する領域において互いに共通する共通特徴点の座標位置が予め設定された第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データと、第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データが重複する割合よりも小さい割合で第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データに対して重複する第３空中写真画像データとから互いに共通する対応点を設定する空中写真画像データの対応点設定方法であって、第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データの共通特徴点の座標位置及び第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データを撮影したときの外部標定要素から三角測量の原理に基づいて共通特徴点の３次元空間における座標位置を算出するステップと、第３空中写真画像データを撮影したときの座標位置と、共通特徴点の３次元空間における座標位置とを結ぶ直線が第３空中写真画像データに交差する共通特徴点の第３空中写真画像データへの投影位置を算出するステップと、投影位置を含む所定の大きさの探索領域を第３空中写真画像データに設定するステップと、探索領域に対して共通特徴点をパターンマッチングし、マッチング率が閾値以上で最も高いマッチング率でマッチングしたときの探索領域における座標位置から投影位置までの位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出し、誤差ベクトルとして設定するステップと、誤差ベクトルのうち最も多く頻出する最頻誤差ベクトルを検出するステップと、誤差ベクトルが最頻誤差ベクトルとなる位置の投影位置に最頻誤差ベクトルを加えた位置を共通特徴点に対応する対応点に設定するステップとを含む態様とした。
本態様によれば、予め位置関係が特定された第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データに共通の共通特徴点のカメラ座標上の座標位置と、第１空中写真画像データと第２空中写真画像データとを撮影したときの外部標定要素として記憶される３次元空間における撮影位置及び撮影姿勢の関係から三角測量の原理に基づいて共通特徴点の実際の３次元空間における座標位置を算出することができる。さらに、算出された共通特徴点の３次元空間における座標位置と、第３空中写真画像データを撮影したときの外部標定要素として記憶される３次元空間における撮影位置とを結ぶ直線が第３空中写真画像データと交差する共通特徴点の第３空中写真画像データへの投影位置を算出し、投影位置を含む探索領域を第３空中写真画像データに設定し、投影された共通特徴点により探索領域をパターンマッチングし、マッチング率が閾値以上でマッチングする点の中で最もマッチング率が高い探索領域における位置から投影位置までの位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出して誤差ベクトルとして設定し、誤差ベクトルのうち最も多く頻出する最頻誤差ベクトルを検出して投影位置に最頻誤差ベクトルを加えることで、第３空中写真画像データ位置を共通特徴点に対応する対応点を算出することができる。
【０００７】
また、上記課題を解決するための空中写真画像データの対応点設定方法の第２の態様として、共通特徴点は、第２空中写真画像データ及び第３空中写真画像データと重複する第１空中写真画像データの領域から所定の大きさの第１サンプル領域を抽出し、第１サンプル領域に対応する第２サンプル領域を第２空中写真画像データから特定するステップと、第１サンプル領域及び第２サンプル領域に表わされた地物の形状のうち特徴のある形状を特徴点抽出フィルタにより第１特徴点及び第２特徴点としてそれぞれ抽出し、抽出された第１特徴点を第２特徴点に対してパターンマッチングして第１特徴点に一致する第２特徴点を検出し、第１特徴点と第２特徴点とを共通特徴点に設定するステップとにより設定される態様とした。
本態様によれば、第２空中写真画像データと重複する第１空中写真画像データの領域から所定の大きさの第１サンプル領域を抽出し、第１サンプル領域に対応する第２サンプル領域を第２空中写真画像データから特定して得られた第１サンプル領域と第２サンプル領域に表わされた地物に対して、所定の特徴点抽出フィルタによって特徴点の位置を抽出し、第１サンプル領域において抽出された点を第１特徴点、第２サンプル領域において抽出された点を第２特徴点として設定し、第１サンプル領域及び第２サンプル領域に共通する共通特徴点を第１特徴点と第２特徴点とから検出することにより、第１空中写真画像データと第２空中写真画像データとの位置関係を特定することができる。
【０００８】
上記課題を解決するための空中写真画像データの対応点設定装置の第１の構成として、撮影位置と撮影姿勢とを含む外部標定要素が紐付けされ、互いに重複する領域において互いに共通する共通特徴点の座標位置が予め設定された第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データと、第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データが重複する割合よりも小さい割合で第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データに対して重複する第３空中写真画像データとから互いに共通する対応点を設定する空中写真画像データの対応点設定装置であって、第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データの共通特徴点の座標位置及び第１空中写真画像データ及び第２空中写真画像データを撮影したときの外部標定要素から三角測量の原理に基づいて共通特徴点の３次元空間における座標位置を算出する共通特徴点座標位置算出手段と、第３空中写真画像データを撮影したときの座標位置と、共通特徴点の３次元空間における座標位置とを結ぶ直線が第３空中写真画像データに交差する共通特徴点の第３空中写真画像データへの投影位置を算出する特徴点投影座標位置算出手段と、投影位置を含む所定の大きさの探索領域を第３空中写真画像データに設定する探索領域設定手段と、探索領域に対して共通特徴点をパターンマッチングし、マッチング率が閾値以上で最も高いマッチング率でマッチングしたときの探索領域における座標位置から投影位置までの位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出し、誤差ベクトルとして設定する誤差ベクトル算出手段と、誤差ベクトルのうち最も多く頻出する最頻誤差ベクトルを検出する最頻誤差ベクトル検出手段と、誤差ベクトルが最頻誤差ベクトルとなる位置の投影位置に最頻誤差ベクトルを加えた位置を共通特徴点に対応する対応点に設定する対応点設定手段とを備える構成とした。
本構成によれば、上記第１の方法と同様の効果を得ることができる。
【０００９】
また、上記課題を解決するための空中写真画像データの対応点設定装置の第２の構成として、共通特徴点は、第２空中写真画像データと重複する第１空中写真画像データの領域から所定の大きさの第１サンプル領域を抽出し、第１サンプル領域に対応する第２サンプル領域を第２空中写真画像データから特定するサンプル領域設定手段と、第１サンプル領域及び第２サンプル領域に表わされた地物の形状のうち特徴のある形状を特徴点抽出フィルタにより第１特徴点及び第２特徴点としてそれぞれ抽出し、抽出された第１特徴点を第２特徴点に対してパターンマッチングして第１特徴点に一致する第２特徴点を検出し、第１特徴点と第２特徴点とを共通特徴点に設定する共通特徴点検出手段とにより設定される構成とした。
本構成によれば、上記第２の方法と同様の効果を得ることができる。
【００１０】
上記課題を解決するための空中写真画像データの対応点設定プログラムの態様として、請求項１又は請求項２記載の処理をコンピュータにより実行させる態様とした。
本態様によれば、上記第１の方法又は第２の方法と同様の効果を得ることができる。
【００１１】
なお、上記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】対応点設定装置の概略構成図である。
【図２】サンプル領域において抽出された特徴点の一例を示す図である。
【図３】空中三角測量の概念図である。
【図４】誤差ベクトルの算出を示す概念図である。
【図５】投影点から延長する誤差ベクトル群を示す図である。
【図６】空中写真画像データとファイル番号を示す図である。
【図７】対応点設定装置に記憶されたプログラムのフローチャートを示す図である。
【図８】空中写真画像データの取得概念図である。
【図９】空中写真における幾何を示す図である。
【図１０】対応点設定装置の他の形態の概略構成図である。
【００１３】
以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施形態１
図８に示すように、空中写真測量は、測量する対象エリアαを略均等な大きさの複数の領域δαに分け、各領域δαを航空機からカメラにより撮影し、撮影された空中写真を画像処理することで行われる。具体的には、図中の２点鎖線で示すような複数のコース１，２，３からなる飛行経路に沿って、所定の高度を保ちつつ飛行しながら空中から撮影される。コース１，２，３は、各コース１，２，３の延長方向を例えば東西とすれば、コース１，２，３の隣接方向がその垂直方向の南北となるように設定され、かつ、対象エリアαを必要最小限の撮影回数で撮影するように設定される。空中写真は、各コース１，２，３に沿う方向には撮影範囲が互いに約６０％以上で重複するように撮影し、コース１，２或いは２，３のように異なるコース１，２，３に隣接する方向には、撮影範囲が約３０％以上で重複するように撮影される。本実施形態では、各コース１，２，３の延長方向を例えば東西、コース１，２，３の隣接方向がその垂直方向の南北として設定したが、測量する対象エリアαの形状に応じて、対象エリアαを効率良く撮影できるようにコース及びコースの隣接方向を設定すれば良い。
【００１５】
図９は、空中写真の撮影と撮影位置及び撮影姿勢の幾何関係を示す図である。
航空機には、撮影位置Ｏｉと撮影姿勢を計測するＧＰＳ/ＩＭＵ装置と、地物の撮影を行うカメラが搭載される。ＧＰＳアンテナは、空中写真測量の規定に基づいて航空機の所定の位置に取り付けられ、飛行時の緯度、経度及び高度をＧＰＳ衛星から取得する。また、５個以上のＧＰＳ衛星を捕捉可能な時間帯に撮影することで撮影位置Ｏｉを精度良く取得することができる。なお、撮影位置Ｏｉの添字ｉは、後述の空中写真画像データの番号である。本実施形態では、ｉ＝１〜２１として説明する（図６参照）。
図９に示すように、ＧＰＳによって取得される撮影位置Ｏｉの座標位置（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）は、地上座標系で表わされる。地上座標系は、例えば東西方向（緯線方向）をＸ軸、南北方向（経線方向）をＹ軸、地表からの高さ方向をＺ軸としてデカルト座標系で表わされる。具体的には、地心座標系（地心を中心とする３次元座標系）もしくはガウス・クリューガー図法の平面座標に標高をＺ方向に加えた３次元座標系を利用することが多い。
【００１６】
ＩＭＵは、空中撮影に用いるカメラに装着され、航空機の飛行姿勢によって変化する撮影姿勢を計測する。具体的には、ＩＭＵは、ジャイロ及び加速度センサを備え、航空機の飛行姿勢、例えば飛行姿勢のローリングを示すω（Ｘ軸周りの回転角）、ピッチングを示すφ（Ｙ軸周りの回転角）、ヨーイングを示すκ（Ｚ軸周りの回転角）を計測する。つまり、ＩＭＵによって飛行姿勢を計測しておくことで、飛行姿勢が撮影に及ぼす影響を記録する。
【００１７】
ＧＰＳによって計測される撮影位置Ｏｉにおける座標位置（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）及びＩＭＵによって各座標軸周りの回転角κｉ，φｉ，ωｉは、撮影位置及び撮影姿勢を特定するための外部標定要素である。なお、撮影位置の座標位置（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）は、地上座標系である。
【００１８】
カメラは、航空機の所定の位置に取り付けられる。カメラによる撮影は、光軸が地表に対して、略鉛直方向となるように行われる。例えば、カメラには地物の写真をデジタル化して取得するデジタルエリアカメラが適用される。
カメラによって撮影された空中写真は、撮影毎の外部標定要素及び焦点距離ｃｉとともに空中写真画像データＩｉとしてハードディスクやメモリー等の記憶媒体２に保存される。なお、焦点距離ｃｉは、同一のカメラで固定焦点で撮影した場合には、同一の焦点距離と見なすことができる。
撮影毎の位置及び撮影姿勢に対応する外部標定要素及び焦点距離ｃｉは、記憶媒体２に紐付けされて記憶される。
【００１９】
なお、カメラは、デジタルエリアカメラに限らず、デジタルビデオカメラ、アナログビデオカメラ、フィルムカメラ等、地物を写真として撮影可能なものであればいずれであっても良い。写真撮影後から写真の画像処理までの手間を考慮すれば、撮影した写真を画像データとして直接コンピュータに入力することができるデジタルエリアカメラ、デジタルビデオカメラ等のデジタル光学カメラを用いると良い。また光学的なひずみ（レンズディストーション）の小さいものが好ましい。以下の説明では、基本的にレンズディストーションの影響が少ない、もしくは、そのような影響が補正された画像データを利用するものとする。
【００２０】
図１は、対応点設定装置１の概略構成図を示す。
記憶媒体２に保存された空中写真画像データＩｉは、対応点設定装置１によって空中写真画像データＩｉ同士の対応関係が設定される。
対応点設定装置１は、地物を空中から撮影した空中写真画像データＩｉの重複する部分において、互いに一致する対応点を設定するための処理を実行するコンピュータであり、演算処理手段としてのＣＰＵ、記憶手段としてのＲＯＭ，ＲＡＭ及びＨＤＤ、通信手段としてのインターフェイスを含み、記憶手段に格納されたプログラムに従って対応点の設定処理を実行する。また、対応点設定装置１には、キーボード４やマウス等の入力手段や、モニタ６等の表示手段が接続される。
【００２１】
対応点設定装置１は、読込手段１１と、共通特徴点設定部１０と、特徴点投影座標位置算出手段１６と、探索領域設定手段１７と、誤差ベクトル算出手段１８と、最頻誤差ベクトル検出手段１９と、対応点設定手段２０と、出力手段２１とを備える。
読込手段１１は、記憶媒体２から空中写真画像データＩｉ、外部標定要素（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ，κｉ，φｉ，ωｉ）及び焦点距離ｃｉの読込を行う。
【００２２】
図２（ａ），（ｂ）は、特徴点抽出手段１３により飛行コース１に沿って互いに連続する空中写真画像データＩｉから抽出された第１サンプル領域Ｇ１と、空中写真画像データＩｉ＋１から第１サンプル領域Ｇ１に対応する第２サンプル領域Ｇ２とから抽出された第１及び第２特徴点Ｑ１，Ｑ２の一例を示す図である。以下、各飛行コースにおいて先に撮影された空中写真画像データをＩ１、次に撮影された空中写真画像データをＩ２として説明する。また、空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２に重複する空中写真画像データをＩ３として説明する。
共通特徴点設定部１０は、サンプル領域設定手段１２と、特徴点抽出手段１３と、共通特徴点検出手段１４と、共通特徴点座標位置算出手段１５とにより構成される。
サンプル領域設定手段１２は、空中写真画像データＩ２と空中写真画像データＩ３とに重複する空中写真画像データＩ１の領域から所定の大きさの第１サンプル領域Ｇ１を抽出し、第１サンプル領域Ｇ１に対応する第２サンプル領域Ｇ２を第２空中写真画像データから特定する。第１サンプル領域Ｇ１を抽出する位置は、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２との重複する割合が分かっていることから、空中写真画像データＩ１において空中写真画像データＩ２が重複する側から抽出するように設定すれば良い。例えば、空中写真画像データＩ１の画素座標系を考え、既知の空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２との重複する割合に基づいて重複する画素座標の範囲を空中写真画像データＩ１に設定する。次に、既知の空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ３との重複する割合に基づいて重複する画素座標の範囲を空中写真画像データＩ１に設定する。そして、この範囲内から第１サンプル領域Ｇ１を設定することで、第１サンプル領域Ｇ１を空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２と空中写真画像データＩ３が重複する範囲から設定することができる。
なお、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２と空中写真画像データＩ３とが重複する範囲から第１サンプル領域Ｇ１を設定する方法は、上記に限定されず、結果として空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２と空中写真画像データＩ３とが重複する範囲から第１サンプル領域Ｇ１が設定されるようにすれば良い。
また、第２サンプル領域Ｇ２の抽出には、第１サンプル領域Ｇ１に対応する位置を第２空中写真画像データＩ２内からパターンマッチング等の手法により抽出すれば良い。
第１サンプル領域Ｇ１の大きさは、例えば、空中写真画像データＩ１の大きさを１００００画素×１００００画素とした場合、全体の１/１０００〜１/１００００程度に分割される。空中写真画像データＩ１を画素数において、辺々を２００分割した場合には、元の空中写真画像データＩの１/４０００の大きさとなり、第１サンプル領域Ｇ１の大きさは５０画素×５０画素に設定される。
【００２３】
特徴点抽出手段１３は、図２（ａ），（ｂ）において丸印で示すように、画像に表わされる地物から特徴点Ｑｉを抽出する特徴点抽出フィルタを備え、空中写真画像データＩ１の第１サンプル領域Ｇ１及び空中写真画像データＩ２の第２サンプル領域Ｇ２に表わされる地物、例えば建物の角、道路の白線の角、地形の角のように周囲に対して明瞭な特徴となる第１及び第２特徴点Ｑ１，Ｑ２として抽出する。具体的な特徴点抽出フィルタには、例えば、Ｆｏｅｒｓｔｎｅｒフィルタ、ＳＵＳＡＮフィルタ、ＦＡＳＴフィルタ等が適用される。
【００２４】
共通特徴点検出手段１４は、第１サンプル領域Ｇ１と第２サンプル領域Ｇ２から共通する共通特徴点（ｑ１；ｑ２）を検出する。共通特徴点検出手段１４は、空中写真画像データＩ１の第１サンプル領域Ｇ１に含まれる複数の第１特徴点Ｑ１と第２サンプル領域Ｇ２に含まれる第２特徴点Ｑ２とをパターンマッチングすることにより共通の特徴点である共通特徴点（ｑ１；ｑ２）を検出する。なお、パターンマッチングでは、第１サンプル領域Ｇ１を回転角（κ１，φ１，ω１）により補正し、第２サンプル領域Ｇ２を回転角（κ２，φ２，ω２）により補正した状態で第１特徴点Ｑ１と第２特徴点Ｑ２とに共通の共通特徴点（ｑ１；ｑ２）を検出する。つまり、第１サンプル領域Ｇ１と第２サンプル領域Ｇ２から検出された共通特徴点（ｑ１；ｑ２）は、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２との対応点である。
【００２５】
図３は、３次元空間における空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２及び空中写真画像データＩ３の関係を示す図である。
共通特徴点座標位置算出手段１５は、共通特徴点検出手段１４により検出された共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の実際の地物、点Ｑの地上座標系における座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）を算出する。共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の位置は、空中写真画像データＩ１の写真座標及び空中写真画像データＩ２の写真座標からそれぞれ既知であるので、焦点距離ｃ１及びｃ２を用いて写真座標系からカメラ座標系に変換し、外部標定要素の（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１，κ１，φ１，ω１）及び（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２，κ２，φ２，ω２）を用いてカメラ座標系から地上座標系に変換することで、地上座標上の座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）が算出される。
【００２６】
以下、共通特徴点座標位置算出手段１５により共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の地上座標系における座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）を算出する方法について具体的に説明する。特徴点ｑ１と特徴点ｑ２とは、地物の同一の点Ｑが撮影されたものであるので、特徴点ｑ１及び特徴点ｑ２から点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）は以下のように算出される。
空中写真画像データＩ１において特徴点ｑ１の写真座標系における座標位置は（ｘ１，ｙ１）、空中写真画像データＩ２において特徴点ｑ２の写真座標系における座標位置は（ｘ２，ｙ２）と表わされる。特徴点ｑ１の座標位置（ｘ１，ｙ１）及び特徴点ｑ２の座標位置（ｘ２，ｙ２）は、実際には、カメラの撮影中心から焦点距離ｃ１，ｃ２だけ離間した撮影面に投影されたものであるから、撮影位置Ｏ１，Ｏ２の座標位置を撮影中心とし、撮影中心Ｏ１，Ｏ２をそれぞれのカメラ座標系の原点とすれば、カメラ座標において、特徴点ｑ１は座標位置（ｘ１，ｙ１，−ｃ１）、特徴点ｑ２は座標位置（ｘ２，ｙ２，−ｃ２）と表わされる。なお、撮影位置Ｏ１，Ｏ２の地上座標系おける座標位置は、撮影時の外部標定要素によって与えられ、具体的には、撮影位置Ｏ１は座標位置（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）、撮影位置Ｏ２は座標位置（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）である。
【００２７】
よって、Ｑ（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）は、空中写真画像データＩ１の撮影中心Ｏ１と、空中写真画像データＩ２の撮影中心Ｏ２と特徴点ｑ１，ｑ２との関係から、前方交差法等の三角測量の原理から求めることができる。例えば以下の式（１）によりＱ（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）を求めることができる。
ｕ１・（Ｑ−Ｏ１）・ｕ１−Ｑ＝−（ｕ２・（Ｑ−Ｏ２）・ｕ２−Ｑ）  …式（１）
ｕ１＝Ｒ１−１・ｑ１/｜ｑ１｜                                     …式（２）
ｕ２＝Ｒ２−１・ｑ２/｜ｑ２｜                                     …式（３）
ここで、式（２）に示すｕ１は撮影位置Ｏ１から特徴点ｑ１に向かう単位ベクトルを地上座標系で表わしたものであり、式（３）に示すｕ２は撮影位置Ｏ２から特徴点ｑ２に向かう単位ベクトルを地上座標系で表わしたものである。また、Ｒ１，Ｒ２は、撮影姿勢を表わす回転角（κ１，φ１，ω１）、（κ２，φ２，ω２）によって設定されるカメラ座標系から地上座標系へ座標系を変換する変換行列（回転行列）であり、Ｒ１−１及びＲ２−１は、地上座標系からカメラ座標系へ座標変換する変換行列で、Ｒ１及びＲ２の逆行列である。
【００２８】
特徴点投影座標位置算出手段１６は、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）が空中写真画像データＩ３に投影されたときの投影点ｑ３の写真座標系での座標位置（ｘ３，ｙ３）を算出する。具体的には、共通特徴点座標位置算出手段１５により算出された点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）と、撮影中心Ｏ３の座標位置（Ｘ３，Ｙ３，Ｚ３）と、投影点ｑ３の座標位置との共線条件に基づいて算出される。
共通特徴点（ｑ１；ｑ２）が投影された空中写真画像データＩ３における投影点ｑ３は、カメラ座標系で座標位置（ｘ３，ｙ３，ｚ３）とすると、（ｘ３，ｙ３，ｚ３）＝Ｒ３・（Ｑ−Ｏ３）の関係から算出される。Ｒ３は、撮影中心Ｏ３における撮影姿勢を表わす外部標定要素の回転角（κ３，φ３，ω３）によって設定されるカメラ座標系から地上座標系へ空中写真画像データＩ３上の点を座標変換する変換行列（回転行列）である。つまり、撮影中心Ｏ３をカメラ座標系の原点として投影点ｑ３の座標位置（ｘ３，ｙ３，ｚ３）を位置ベクトルと見なせば、位置ベクトル（ｘ３，ｙ３，ｚ３）を実数倍したＺ方向の座標位置が焦点距離ｃ３と一致するときがカメラ座標における投影点ｑ３の座標位置であるから、投影点ｑ３のカメラ座標上の座標位置（ｘ３，ｙ３，−ｃ３）におけるｘ３，ｙ３は、
ｘ３＝−ｃ３・（ｘ３/ｚ３）        
ｙ３＝−ｃ３・（ｙ３/ｚ３）
により求めることができる。つまり、撮影中心Ｏ３と投影点ｑ３とを結ぶ線分の空中写真画像データＩ３への射影によって投影点ｑ３の写真座標系での座標位置（ｘ３，ｙ３）が算出される。従って、カメラ座標系における投影点ｑ３の座標位置（ｘ３，ｙ３，−ｃ３）が算出される。
【００２９】
このように、算出された投影点ｑ３の座標位置（ｘ３，ｙ３，−ｃ３）は、投影点ｑ３と、撮影中心Ｏ３と、点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）との共線条件から数学的に算出されたものであるが、計測された外部標定要素、即ち、空中写真画像データＩ３を撮影したときの撮影中心Ｏ３の座標位置（Ｘ３，Ｙ３，Ｚ３）及び撮影姿勢を示す回転角（κ３，φ３，ω３）が誤差を含んでいるため、空中写真画像データＩ３において共通特徴点（ｑ１；ｑ２）に対応する対応点としての正しい位置に対して誤差が生じている。外部標定要素の計測精度が十分高い場合においても、特徴点投影座標位置算出手段１６によって算出された空中写真画像データＩ３の投影点ｑ３の写真座標系における座標位置（ｘ３，ｙ３）は、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）が正しく対応する位置に比べて微小のズレが生じる。この微小のズレは、全ての共通特徴点（ｑ１；ｑ２）が投影された投影点ｑ３において、正しいと思われる位置から同一方向に変位した平行移動として表れることが分かっている。
【００３０】
探索領域設定手段１７では、図４（ａ），（ｂ）に示すように、特徴点投影座標位置算出手段１６により空中写真画像データＩ３に投影された投影点ｑ３周りに所定の大きさの探索領域Ｔを設定する。探索領域Ｔは、投影点ｑ３が中心に位置するように、所定の大きさの例えば矩形領域で設定される。探索領域Ｔの大きさは、外部標定要素の計測精度を超えない範囲の大きさ、言い換えると、写真座標系における投影点ｑ３の座標位置（ｘ３，ｙ３）と、投影点ｑ３が空中写真画像データＩ３において共通特徴点（ｑ１；ｑ２）に正しく対応する位置との微小のズレよりも大きく設定される。
なお、空中写真画像データＩ１，Ｉ２，Ｉ３の撮影時に取得される外部標定要素の測定精度が高ければ、探索領域Ｔの大きさを小さく、測定精度に不安のある場合にはやや探索領域を大きめに設定すると良い。
【００３１】
誤差ベクトル算出手段１８は、投影点ｑ３を含む探索領域Ｔに対して、投影された共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の特徴点ｑ１又は特徴点ｑ２のパターンによりパターンマッチングし、マッチング率が予め設定された閾値以上でマッチングする点の中でマッチング率が最大となる位置を探索領域Ｔから探索する。なお、パターンマッチングでは、特徴点ｑ１又は特徴点ｑ２のパターンを外部標定要素の回転角（κ１，φ１，ω１）又は回転角（κ２，φ２，ω２）によりそれぞれ補正し、探索領域Ｔを回転角（κ３，φ３，ω３）により補正したもの同士について行う。そして、マッチング率が最大となる位置と、投影点ｑ３の位置との距離及び方向を算出する。マッチング率には、パターンマッチングで良く一致すればするほど高い値を出力するときの位置を使用する。例えば空中写真画像データＩ１において特徴点ｑ１を囲む画素と、探索領域Ｔ内のある画素を囲む画素間の相関係数を算出すれば良い。そして、マッチング率が閾値以上の値で最大となったときの位置を補正点ｑ４の座標位置（ｘ４，ｙ４）とし、補正点ｑ４の座標位置（ｘ４，ｙ４）と投影点ｑ３の座標位置（ｘ３，ｙ３）との位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出する。つまり、誤差ベクトル算出手段１８は、投影された投影点ｑ３の座標位置（ｘ３，ｙ３）から最も正しいと思われる補正点ｑ４の座標位置（ｘ４，ｙ４）への誤差ベクトルVerr＝（ｘ４−ｘ３，ｙ４−ｙ３）を算出する。誤差ベクトルは投影点ｑ３が始点で補正点ｑ４が終点である。そして、空中写真画像データＩ１及びＩ２において共通する全ての共通特徴点（ｑ１；ｑ２）に対して誤差ベクトルVerrを算出することにより、図５に示すように、複数の誤差ベクトルVerr群を算出する。
【００３２】
最頻誤差ベクトル検出手段１９は、誤差ベクトル算出手段１８により算出された誤差ベクトルVerr群のうち、探索領域Ｔ内において最も多く頻出する誤差ベクトルVerrを最頻誤差ベクトルVoptとして探索する。外部標定要素の誤差が小さいとき、画像内の局所領域においては、この誤差は、一定方向に一定量になることが数学的に導くことができる。即ち、正しくマッチングしているところは同じ誤差ベクトルを有していると予測することができる。よって最頻誤差ベクトルVoptとなっているところは、正しくマッチングしていると判断できる。
【００３３】
対応点設定手段２０は、最頻誤差ベクトルVoptと同じ誤差ベクトルとなる投影点ｑ３に最頻誤差ベクトルVoptを加えた位置、即ち補正点ｑ４の位置を共通特徴点（ｑ１；ｑ２）に対応する対応点ｑ５の座標位置（ｘ５，ｙ５）として算出する。つまり、算出された対応点ｑ５は、空中写真画像データＩ１，Ｉ２，Ｉ３に共通の対応点として設定される。
【００３４】
出力手段２１は、対応点設定手段２０によって算出された対応点ｑ５の座標位置（ｘ５，ｙ５）と、これに対応する第１特徴点Ｑ１の座標位置（ｘ１，ｙ１）と、第２特徴点Ｑ２の座標位置（ｘ２，ｙ２）とを紐付けし、記憶媒体としての対応点データベース７に出力する。
【００３５】
従って、空中写真画像データＩ１及びＩ２に共通特徴点（ｑ１；ｑ２）である対応点を空中写真画像データＩ３に投影し、上記誤差ベクトルVerrを用いて、統計的に正しいと思われる最頻誤差ベクトルVoptを投影点ｑ３に加えて補正を行うことで簡単に空中写真画像データＩ１，Ｉ２に対応する対応点ｑ５の座標位置（ｘ５，ｙ５）を自動で設定することができる。また、空中写真画像データＩ１，Ｉ２から抽出された複数の共通特徴点（ｑ１；ｑ２）毎に投影された投影点ｑ３群によって誤差ベクトルVerr群を算出し、誤差ベクトルVerr群のうち最頻の最頻誤差ベクトルVoptを検出すること、言い換えると、誤差ベクトルVerr群のうち統計的に最も多い最頻誤差ベクトルVoptを検出し、当該最頻誤差ベクトルVoptにより空中写真画像データＩ１に対する空中写真画像データＩ３の投影点ｑ３のズレを補正するので、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ３との重複が少なくても、空中写真画像データＩ１，Ｉ３の互いに対応する対応点を確実に特定することができる。
【００３６】
以下、対応点設定装置１による対応点の設定方法の一実施形態についてフローチャートを用いて説明する。
撮影された空中写真画像データＩｉ（ｉ＝１〜２１）は、コース番号ｍ（ｍ＝１〜３）と、各コース１，２，３において撮影した撮影番号ｎ（ｎ＝１〜７）の２つの番号がファイル番号として付され、空中写真画像データファイルｍ_ｎとして記憶媒体２に記憶されている。具体的には、図６に示すように、例えば、コース１の場合にはファイル１_１，１_２，・・・、コース２の場合にはファイル２_１，２_２，・・・、コース３の場合にはファイル３_１，３_２，・・・等のように付されている。
【００３７】
対応点設定装置１を起動すると、記憶手段に記憶されたプログラムによって画面が表示される。画面には、処理を行う空中写真画像データファイルｍ_ｎの読み込みボタンや、処理変数の設定ボタン等が配置され、マウスやキーボードにより入力設定される。入力設定が完了すると、画面には、対応点の設定を開始するファイル名と、これに対応する焦点距離と外部標定要素とが数値として表示される。そして、対応点の設定開始を指示すると、まず、読込手段１１により全ての空中写真画像データファイルｍ_ｎに記憶される空中写真画像データＩｉの読込が行われる（ステップ１０１）。
【００３８】
以下の処理は、ファイル番号ｍ_ｎによって管理されるものとして説明する。
まず、処理を行うファイルのコース番号ｍと、撮影番号ｎとをリセットする（ステップ１０２）。次に、コース番号ｍを１に設定し（ステップ１０３）、次に、撮影番号ｎを１に設定する（ステップ１０４）。次に、設定されたコース番号ｍ及び撮影番号ｎにより、処理するファイルの設定を行う。例えば、飛行方向に隣接するファイルｍ_ｎ，ファイルｍ_ｎ＋１、異なる飛行コースにおいてファイルｍ_ｎ及びファイルｍ_ｎ＋１に重複するファイルｍ＋１_ｎ、及びファイルｍ_ｎ及びファイルｍ_ｎ＋１に重複するファイルｍ＋１_ｎ＋１とが設定される（ステップ１０５）。具体的には、ｍ＝１，ｎ＝１から開始され、ファイル１_１に対応する空中写真画像データＩ１と、ファイル１_２に対応する空中写真画像データＩ２とファイル２_１に対応する空中写真画像データＩ１４との対応点の設定、及びファイル１_１に対応する空中写真画像データＩ１とファイル１_２に対応する空中写真画像データＩ２とファイル２_２に対応する空中写真画像データＩ１３との対応点の設定から行われる（図６参照）。即ち、本実施形態では、空中写真画像データＩ１とＩ２とＩ１４とが重複する領域と、空中写真画像データＩ１とＩ２とＩ１３とが重複する領域とは、略同一と見なすことができるので、空中写真画像データＩ１４とＩ１３とに共通に重複する空中写真画像データＩ１とＩ２とで設定された共通特徴点（ｑ１；ｑ２）を用いて空中写真画像データＩ１４とＩ１３との対応点をそれぞれ算出するようにした。
【００３９】
次に、サンプル領域設定手段１２により空中写真画像データＩ１の空中写真画像データＩ２、空中写真画像データＩ１４及び空中写真画像データＩ１３と重複する領域から所定の大きさの第１サンプル領域Ｇ１を抽出し、空中写真画像データＩ２に対して第１サンプル領域Ｇ１でパターンマッチングを行い空中写真画像データＩ２から第１サンプル領域Ｇ１に対応する第２サンプル領域Ｇ２を特定することで、空中写真画像データＩ１と、空中写真画像データＩ２とに互いに対応するサンプル領域を設定する（ステップ１０６）。
【００４０】
次に、特徴点抽出手段１３の特徴点抽出フィルタにより、空中写真画像データＩ１に表される地物から複数の第１特徴点Ｑ１、空中写真画像データＩ２に表される地物から複数の第２特徴点Ｑ２を抽出する。抽出された複数の第１特徴点Ｑ１及び第２特徴点Ｑ２は、空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２の各写真座標における座標位置（ｘ１，ｙ１）及び座標位置（ｘ２，ｙ２）として記憶される（ステップ１０７）。
【００４１】
次に、共通特徴点検出手段１４により、複数の第１特徴点Ｑ１を複数の第２特徴点Ｑ２に対してパターンマッチングを行い、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の検出を行う。言い換えれば、共通特徴点検出手段１４では、空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２に表れる共通の点Ｑの検出を行う（ステップ１０８）。
【００４２】
次に、共通特徴点座標位置算出手段１５により、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の地上座標系における点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）を算出する（ステップ１０９）。具体的には、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の一つである第１特徴点Ｑ１を含む空中写真画像データＩ１の撮影時の焦点距離ｃ１を用いて、写真座標系の座標位置（ｘ１，ｙ１）から撮影位置Ｏ１を原点とするカメラ座標系の座標位置（ｘ１，ｙ１，−ｃ１）に変換し、外部標定要素の回転角（κ１，φ１，ω１）から得られる変換行列Ｒ１によりカメラ座標系を地上座標系の座標位置（ｘ１ｇ，ｙ１ｇ，−ｃ１ｇ）に変換する。また、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）のもう一つの第２特徴点Ｑ２を含む空中写真画像データＩ２の撮影時の内部標定要素である焦点距離ｃ２を用いて、写真座標系の座標位置（ｘ２，ｙ２）から撮影位置Ｏ２を原点とするカメラ座標系の座標位置（ｘ２，ｙ２，−ｃ２）に変換し、外部標定要素の回転角（κ２，φ２，ω２）から得られる変換行列Ｒ２によりカメラ座標系を地上座標系の座標位置（ｘ２ｇ，ｙ２ｇ，−ｃ２ｇ）に変換する。
【００４３】
そして、地上座標系の座標位置として外部標定要素として測定された撮影位置Ｏ１（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）と第１特徴点Ｑ１の座標位置（ｘ１ｇ，ｙ１ｇ，−ｃ１ｇ）と点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ＺＱ）との共線条件、地上座標系の座標位置として外部標定要素として測定された撮影位置Ｏ２の座標位置（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）と第２特徴点Ｑ２の座標位置（ｘ２ｇ，ｙ２ｇ，−ｃ２ｇ）と点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ＺＱ）から三角測量の原理で地上座標系における点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）を算出する。
【００４４】
次に、空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２に重複する空中写真画像データＩ１４又は空中写真画像データＩ１３を呼び出すために、画像番号ｎを制御変数ｋに置き換える。（ステップ１１０）。
次に、ステップ１１０により制御変数ｋにより空中写真画像データＩ１４の呼び出しを行い、特徴点投影座標算出手段１６により、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）が空中写真画像データＩ１４に投影されたときの写真座標系での投影点ｑ３の投影座標位置を算出する（ステップ１１１）。具体的には、地上座標系における空中写真画像データＩ１４を撮影したときの撮影位置Ｏ１４と共通特徴点（ｑ１；ｑ２）により算出された点Ｑの座標位置（ｘＱ，ｙＱ，ｚＱ）とを結ぶ直線が空中写真画像データＩ１４と交差するときの交点である投影点ｑ３の写真座標系における座標位置（ｘ３，ｙ３）を算出する。
【００４５】
次に、探索領域設定手段１７により、投影点ｑ３周りに所定の大きさの探索領域Ｔを設定する（ステップ１１２）。
次に、誤差ベクトル算出手段１８により、投影点ｑ３を含む探索領域Ｔに対して、投影された特徴点Ｑ１（Ｑ２）自身をテンプレートＦとしてパターンマッチングし（ステップ１１３）、マッチング率が閾値以上で最も高いマッチング率でマッチングしたときの座標位置を補正点ｑ４として探索領域Ｔから検出する（ステップ１１４）。そして、補正点ｑ４の位置と、投影点ｑ３の位置との位置ずれ量及び位置ずれ方向を算出し、誤差ベクトルVerrとして出力する（ステップ１１５）。
【００４６】
次に、最頻誤差ベクトル検出手段１９により、誤差ベクトルVerrのうち探索領域Ｔ内において最も多く頻出する誤差ベクトルVerrを最頻誤差ベクトルVoptとして検出する（ステップ１１６）。
次に、対応点設定手段２０により、誤差ベクトルVerrが最頻誤差ベクトルVoptとなる投影点ｑ３に最頻誤差ベクトルVoptを加えた位置を共通特徴点（ｑ１；ｑ２）に対応する対応点ｑ５の座標位置（ｘ５，ｙ５）として算出する（ステップ１１７）。つまり、対応点ｑ５は、空中写真画像データＩ１，Ｉ２，Ｉ１４に共通のものとして設定される。
次に、空中写真画像データを呼び出す制御変数ｋが撮影番号ｎ＋１と等しいかどうかの判定を行い、制御変数ｋの値が撮影番号ｎ＋１と異なる場合にはステップ１１９に移行し、制御変数ｋの値が、撮影番号ｎ＋１と等しい場合にはステップ１２０に移行する（ステップ１１８）。
制御変数ｋの値が撮影番号ｎ＋１と異なる場合にはステップ１１９に移行して、制御変数ｋの値を更新し、制御変数ｋ＋１に置き換え（ステップ１１９）、ステップ１１１に戻り、ファイル２_２の空中写真画像データＩ１３の処理をステップ１１１〜ステップ１１７までを繰り返し行い、空中写真画像データＩ１，Ｉ２，Ｉ１３に共通の対応点を設定する。
次に、ステップ１１８により、撮影番号ｎ＋１と等しいと判定された場合には、ステップ１２０により制御変数ｋを０（ゼロ）にリセットする（ステップ１２０）。
次に、撮影番号ｎが６よりも小さいかどうかの判定を行い、撮影番号ｎが６よりも小さい場合には、ステップ１０４に戻り、撮影番号ｎをｎ＋１に更新し、ステップ１０５〜ステップ１２０を行い、撮影番号ｎが６になるまでステップ１０４〜ステップ１２０までを繰り返し行う。また、撮影番号ｎが６となった場合には、ステップ１２２に移行する（ステップ１２１）。
次に、コース番号が３よりも小さいかどうかの判定を行い、コース番号が３よりも小さい場合には、ステップ１０３に戻り、撮影番号ｍをｍ＋１に更新し、ステップ１０４〜ステップ１２１を行い、コース番号ｍが３になるまでステップ１０３〜ステップ１２１までを繰り返し行う。また、コース番号ｍが３となった場合には、互いに重複する全ての空中写真画像データＩ同士において設定された対応点を出力手段２１を介して対応点データベース７に出力して終了する（ステップ１２２）。
【００４７】
なお、空中写真画像データは、デジタルエリアカメラによって記録された地物の画像に限らず、アナログカメラによって撮影されたフィルムからフィルムスキャナによってデジタル化されたものであっても良い。
また、上記実施形態では、図６に示すように、コース方向に互いに重複する空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２と、コース並び方向において空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２が重複する割合よりも小さい割合で空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２に対して重複する空中写真画像データＩ１４又は空中写真画像データＩ１３とに共通する対応点を設定するとして説明したが、上記方法によれば、空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２に対してコース方向に互いに重複する空中写真画像データＩ３と、空中写真画像データＩ１及び空中写真画像データＩ２との互いに重複する領域から互いに共通する対応点を設定することも可能である。
【００４８】
上記実施形態では、対応点設定装置１が、サンプル領域設定手段１２と、特徴点抽出手段１３と、共通特徴点検出手段１４と、共通特徴点座標位置算出手段１５とにより構成される共通特徴点設定部１０を備え、飛行方向に重複する空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２との対応点となる共通特徴点を設定するとして説明したが、これに限らず、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２とのエピポーラ幾何を利用して、共通特徴点（ｑ１；ｑ２）を設定するようにしても良い。
【００４９】
実施形態２
上記実施形態１では、対応点設定装置１が、共通特徴点設定部１０を備えるとして説明したが、実施形態２では、共通特徴点設定部１０を備えていない点で異なる。即ち、図１０に示すように、予めコース１，２，３方向に隣接する空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２とにおいて、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２との対応点である共通特徴点（ｑ１；ｑ２）の３次元空間における座標位置が記憶手段２に予め記憶されている場合、対応点設定装置１は、読込手段１１と、特徴点投影座標位置算出手段１６と、探索領域設定手段１７と、誤差ベクトル算出手段１８と、最頻誤差ベクトル検出手段１９と、対応点設定手段２０と、出力手段２１とにより構成するようにしても良い。このように、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２との対応点である共通特徴点（ｑ１；ｑ２）が設定されている場合、読込手段１１により記憶手段２に記憶された空中写真画像データＩｉと、外部標定要素と、共通特徴点とを読み込み、特徴点投影座標位置算出手段１６、探索領域設定手段１７、誤差ベクトル算出手段１８、最頻誤差ベクトル検出手段１９、対応点設定手段２０により処理することにより、上記実施形態１と同様に、空中写真画像データＩ１と空中写真画像データＩ２と空中写真画像データＩ３とに共通の対応点ｑ５を設定することができる。
【００５０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１  対応点設定装置、１１  読込手段、１２  サンプル領域設定手段、
１３  特徴点抽出手段、１４  共通特徴点検出手段、
１５  共通特徴点座標位置算出手段、１６  特徴点投影座標位置算出手段、
１７  探索領域設定手段、１８  誤差ベクトル算出手段、
１９  最頻誤差ベクトル検出手段、２０  対応点設定手段、２１  出力手段、
Ｉ  空中写真画像データ、Ｑ；Ｑ１；Ｑ２  特徴点、Ｇ１；Ｇ２  サンプル領域、
Ｔ  探索領域、α  対象エリア、
Ｖｅｒｒ  誤差ベクトル、Ｖｏｐｔ  最頻誤差ベクトル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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