(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、
前記ポリゴンの節点数を減らす補間処理を行い、
節点数を減らす処理を行ったポリゴンのそれぞれの節点をポリゴンの外側に移動し、
移動した節点を結んだ線分のうち、各線分において前記抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に区画線とし、
前記区画線に基づいて区画を抽出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記節点の移動を他のポリゴンに重ならない範囲で行う処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、
前記ポリゴンに対し外接矩形を抽出し、
抽出した外接矩形の各線分のうち、画像から抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に前記線分を区画線とし、
前記区画線に基づいて区画を抽出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、
前記ポリゴンの節点数を減らす処理を行い、
節点数を減らす処理を行ったポリゴンのそれぞれの節点をポリゴンの外側に移動し、
移動した節点を結んだ線分のうち、各線分において前記抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に区画線とし、
前記区画線に基づいて区画を抽出する
処理をコンピュータが実行する区画抽出方法。
【請求項５】
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、
前記ポリゴンに対し外接矩形を抽出し、
抽出した外接矩形の各線分のうち、画像から抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に前記線分を区画線とし、
前記区画線に基づいて区画を抽出する
処理をコンピュータが実行する区画抽出方法。
【請求項６】
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成する生成部と、
前記ポリゴンの接点数を減らす処理を行い、節点数を減らす処理を行ったポリゴンのそれぞれの節点をポリゴンの外側に移動し、移動した節点を結んだ線分のうち、各線分において前記抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に区画線とし、前記区画線に基づいて区画を抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成する生成部と、
前記ポリゴンに対し外接矩形を抽出し、抽出した外接矩形の各線分のうち、画像から抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に前記線分を区画線とし、前記区画線にもとづいて区画を抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から生成したポリゴンを処理するプログラム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、線図形で描かれた地図、図面などがイメージスキャナなどで入力されたデジタル画像上で、線分の種類が破線、一点鎖線の場合でも、閉図形を検出して、その種別などの属性を認識することができる方法が利用されている。
【０００３】
例えば、イメージスキャナなどで入力された画像上の閉図形の内部に初期ポリゴンを生成し、この初期ポリゴンを膨張変形させて閉図形に内接させることで、閉図形の形状を確定させる技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２７０３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、線図形の画像データを入力することを想定しているため、自然画像のように、閉領域を適切に抽出できない画像に対しては精度が良くないと考えられる。
【０００６】
一方で、発明者らは、直線的に区切られる矩形形状が多い圃場を衛星画像などから抽出する実験を行った。その結果、水田の畦道の縁の形状がデコボコしていたり、雑草により縁が隠れていたり、圃場の角が丸かったりして、圃場の区画線を直線として抽出しづらいことがわかった。
【０００７】
また、発明者らは、直線や矩形として抽出しにくい画像で従来技術を適用しても、検出結果として得られる閉領域は、矩形ではなく、不定形（多角形）の区画になってしまうことに気づいた。
【０００８】
つまり、従来技術では、自然画像のような閉領域が抽出しにくい画像については、圃場などの区画を適切に抽出することができないという問題点があった。
【０００９】
そこで、開示の技術は、自然画像のような画像からでも、区画を適切に抽出することができるプログラム、区画抽出方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
開示の技術における一態様のプログラムは、画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、前記ポリゴンの節点数を減らす補間処理を行い、節点数を減らす処理を行ったポリゴンのそれぞれの節点をポリゴンの外側に移動し、移動した節点を結んだ線分のうち、各線分において前記抽出されたエッジと一致する割合が所定以上である場合に区画線とし、前記区画線に基づいて区画を抽出する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
開示の技術によれば、自然画像のような画像からでも、区画を適切に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例における区画抽出システムの一例を示す図。
【図２】実施例における情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【図３】実施例における情報処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図。
【図４】Ｃａｎｎｙフィルタ後の画像の一例を示す図。
【図５】ｈｏｕｇｈ変換後の画像の一例を示す図。
【図６】ＩＲの合成画像の一例を示す図。
【図７】ＲＧＢの合成画像の一例を示す図。
【図８】ＩＲとＲＧＢとの合成画像の一例を示す図。
【図９】膨張収縮処理後の画像の一例を示す図。
【図１０】補間処理（１）の概要を説明するための図。
【図１１】補間処理（１）の結果画像の一例を示す図。
【図１２】補間処理（２）の概要を説明するための図。
【図１３】補間処理（２）の結果画像の一例を示す図。
【図１４】補間処理（３）の概要を説明するための図。
【図１５】延長処理の一例を説明するための図。
【図１６】補間処理（ｉ）〜（ｉｖ）の概要を説明するための図。
【図１７】補間処理（３）の結果画像の一例を示す図。
【図１８】補間処理（４）の概要を説明するための図。
【図１９】補間処理（４）の結果画像の一例を示す図。
【図２０】補間処理（５）の結果画像の一例を示す図。
【図２１】圃場抽出の最終結果画像の一例を示す図。
【図２２】実施例における区画抽出処理の一例を示すフローチャート。
【図２３】実施例における補間処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
まず、前提として、以下に説明する実施例では、画像から区画を抽出する。区画とは、土地などが区切られた領域である。また、区画の一例として、圃場がある。圃場とは、作物を栽培する田園や農圃であり、ここでは水田なども含むとする。
【００１４】
この区画は、一般的には直線的に区切られた形状であり、画像から直線的に区切られた領域として抽出されることが望ましい。そこで、直線的に区切られた区画を画像から抽出する実施例について、添付図面を参照しながら説明する。
【００１５】
［実施例］
＜システム＞
図１は、実施例における区画抽出システム１の一例を示す図である。図１に示す区画抽出システム１は、クラウドコンピューティングシステムを用いて実装されうる。図１に示す区画抽出システム１は、サーバとしての情報処理装置１０と、クライアントとしての情報処理装置２０、３０、４０とがネットワークを介して接続されている。サーバやクライアントの数は、図１に示す例に限られない。
【００１６】
この区画抽出システム１では、クラウドのサービス利用形態として、次の２つが考えられる。１つ目が、クライアント側で衛星画像などを取得し、サーバ側で衛星画像から区画を抽出して、その抽出結果をクライアントに通知するサービスである。２つ目が、サーバ側で衛星画像などを保持し、クライアントに指定された画像に対して区画の抽出を行い、クライアントに抽出結果を通知するサービスである。
【００１７】
情報処理装置１０は、画像から区画を抽出する処理を行う。情報処理装置２０〜４０は、区画抽出サービスを利用する。次に、情報処理装置１０について説明する。
【００１８】
＜ハードウェア＞
図２は、実施例における情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示す情報処理装置１０は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信部１０４、及び記録媒体Ｉ／Ｆ部１０５を少なくとも有する。各部は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。
【００１９】
制御部１０１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）である。また、制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、通信部１０４や各記憶部からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力部や各記憶部に出力する。
【００２０】
また、制御部１０１は、例えば補助記憶部１０３に記憶される区画抽出プログラムを実行することで、区画抽出機能を果たす。
【００２１】
主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００２２】
補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。また、補助記憶部１０３は、記録媒体１０６などから取得された区画抽出プログラムを記憶しておいてもよい。
【００２３】
通信部１０４は、有線又は無線で通信を行う。通信部１０４は、例えば、情報処理装置２０〜４０から画像を取得したり、サービスの利用指示を受けたりする。
【００２４】
記録媒体Ｉ／Ｆ部（インターフェース）１０５は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのデータ伝送路を介して接続された記録媒体１０６（例えば、フラッシュメモリなど）と情報処理装置１０とのインターフェースである。
【００２５】
また、記録媒体１０６に、所定のプログラムを格納し、この記録媒体１０６に格納されたプログラムは記録媒体Ｉ／Ｆ部１０５を介して情報処理装置１０にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、情報処理装置１０により実行可能となる。
【００２６】
なお、記録媒体１０６を例えばＳＤカードとした場合は、記録媒体Ｉ／Ｆ部１０５は、ＳＤカードスロットである。
【００２７】
＜機能＞
図３は、実施例における情報処理装置１０の機能的構成の一例を示すブロック図である。図３に示す例では、情報処理装置１０は、ポリゴン生成部２０１、補間部２０２、及び抽出部２０３を有する。
【００２８】
ポリゴン生成部２０１、補間部２０２、及び抽出部２０３は、例えば制御部１０１及びワークメモリとしての主記憶部１０２により実現されうる。
【００２９】
ポリゴン生成部２０１は、入力された画像からエッジを抽出し、このエッジに基づきポリゴンを生成する。ポリゴン生成部２０１は、ポリゴン生成について既知の技術を用いればよいが、入力される画像として、衛星画像や航空写真などの自然画像を想定しているため、次の機能部を有していればよい。
【００３０】
ポリゴン生成部２０１は、輪郭抽出部２１１、線分抽出部２１２、膨張収縮部２１３、及びラベリング部２１４を有する。輪郭抽出部２１１は、例えば、画像に対してバイラテルフィルタを行って、Ｃａｎｎｙフィルタにより輪郭抽出を行う。
【００３１】
バイラテルフィルタとは、エッジ保持平滑化フィルタであり、例えば畦のエッジを保持しつつ、圃場内のテクスチャを落とす効果がある。また、Ｃａｎｎｙフィルタは、ガウシアンフィルタとｓｏｂｅｌフィルタとを組み合わせることで細線化されたエッジを検出するフィルタである。
【００３２】
線分抽出部２１２は、輪郭抽出部２１１により抽出された輪郭（エッジ）を有する画像に対し、ｈｏｕｇｈ（ハフ）変換を行って線分抽出を行う。また、線分抽出部２１２は、ハフ変換以外にも既知の線分抽出アルゴリズムを用いて線分抽出を行ってもよい。
【００３３】
また、線分抽出部２１２は、Ｃａｎｎｙフィルタ後の画像と、線分抽出を行った後の画像を合成し、合成画像を生成する。
【００３４】
なお、輪郭抽出部２１１、線分抽出部２１２は、ＩＲ（ＩｎｆｒａＲｅｄ）画像、ＲＧＢ画像の両方に対して、同じ処理を行う。ＩＲ画像とＲＧＢ画像とは、同じ被写領域が撮影されている。線分抽出部２１２は、ＩＲの合成画像と、ＲＧＢの合成画像とをさらに合成し、１つの合成画像を生成する。
【００３５】
なお、上記例では、ＩＲ画像とＲＧＢ画像との両方に対して、輪郭抽出部２１１、線分抽出部２１２の処理を行ったが、ＲＧＢ画像だけに対して、輪郭抽出部２１１、線分抽出部２１２の処理を行ってもよい。以下、合成画像という場合には、ＩＲの合成画像及びＲＧＢの合成画像の合成画像と、ＲＧＢの合成画像とのいずれも指すとする。
【００３６】
膨張収縮部２１３は、合成画像に対して、画像を膨張、収縮を一回ずつ行う。この膨張処理、収縮処理により、途切れている線がつながり、極端に小さな領域が削除される。
【００３７】
ラベリング部２１４は、膨張収縮処理がなされた画像に対し、ラベリングによるベクトル化を行う。ラベリング部２１４は、例えば二値化された画像に対して黒部分に対するラベリングを行う。これにより、ラベリングされた領域毎にポリゴンデータを生成することができる。
【００３８】
ラベリング部２１４は、生成されたポリゴンに対して面積を算出し、この面積に基づいてポリゴンを削除する。
【００３９】
ポリゴン生成部２０１は、以上の処理を行えば、自然画像に対しても、区画に近い状態のポリゴンを生成することができる。この時点のポリゴンは、節点が多く利用者が編集しにくい状態となっているので、次の補間処理を行ってから区画の抽出を行う。
【００４０】
補間部２０２は、ラベリング後のベクトルデータが、１画素毎の細かなデータとなっているため、単純化して直線状に補間して見やすい形のデータとする。例えば、補間部２０２は、ポリゴンを単純化するため、節点数を減らす処理を行う。補間部２０２は、ポリゴンが例えば６点以内の節点となるよう補間する。
【００４１】
抽出部２０３は、補間された各節点に基づく各線分上にエッジが存在する場合、このエッジにより区切られた区画を抽出する。この線分は、節点を結んでできる線分である。「エッジが存在する」とは、線分上に多数のエッジがあり、線分にエッジが重なる割合が所定値以上の場合をいう。所定値は、実験などにより適切な値が設定される。
【００４２】
なお、抽出部２０３は、抽出された区画の信頼度に応じてスコアを付けるようにしてもよい。スコアの付け方は後述する。
【００４３】
＜各部の具体的な処理例＞
次に、各部の具体的な処理例について説明する。以降で説明する例では、区画として好適な圃場を抽出する場合を例とする。
【００４４】
《輪郭抽出処理》
輪郭抽出部２１１は、画像に対してバイラテルフィルタを行って、Ｃａｎｎｙフィルタにより輪郭抽出を行う。ここで、原画像として、圃場や河川などを含む一体の画像が、輪郭抽出部２１１に入力されたとする。
【００４５】
図４は、Ｃａｎｎｙフィルタ後の画像の一例を示す図である。図４に示すように、輪郭抽出部２１１は、Ｃａｎｎｙフィルタによって輪郭を抽出した後、二値画像を結果として出力する。
【００４６】
なお、輪郭抽出部２１１は、フィルタ結果として、輪郭の割合が少ない場合には、Ｃａｎｎｙフィルタの閾値を変更して輪郭が多く出るように調整する。輪郭の割合が少ないとは、画像全体に対して輪郭が占める割合が１０％未満であることをいう。
【００４７】
また、輪郭抽出部２１１は、フィルタ結果として、エッジがはっきりしすぎて輪郭の割合が多い場合には、Ｃａｎｎｙフィルタの閾値を変更して輪郭が少なくなるように調整する。輪郭の割合が多いとは、画像全体に対して輪郭が占める割合が１８％以上であることをいう。
【００４８】
輪郭抽出部２１１は、ＲＧＢ画像に対しても、ＩＲ画像と同様にして、バイラテルフィルタを行って、Ｃａｎｎｙフィルタにより輪郭抽出を行う。
【００４９】
《線分抽出処理》
線分抽出部２１２は、Ｃａｎｎｙフィルタ後の結果画像（図４参照）に対して、ｈｏｕｇｈ変換を行い、線分を抽出する。図５は、ｈｏｕｇｈ変換後の画像の一例を示す図である。
【００５０】
図５に示すように、線分抽出部２１２により抽出された線分が画像内に現れる。次に、線分抽出部２１２は、Ｃａｎｎｙフィルタ後の画像と、ｈｏｕｇｈ変換後の画像とを合成（ＯＲ処理）する。
【００５１】
図６は、ＩＲの合成画像の一例を示す図である。図６に示す画像は、図４に示す画像と、図５に示す画像とを合成している。
【００５２】
線分抽出部２１２は、ＲＧＢ画像に対しても、ＩＲ画像と同様にして、ｈｏｕｇｈ変換により線分抽出を行う。また、線分抽出部２１２は、ＲＧＢ画像についても、Ｃａｎｎｙフィルタ後の画像と、ｈｏｕｇｈ変換後の画像とを合成する。
【００５３】
図７は、ＲＧＢの合成画像の一例を示す図である。次に、線分抽出部２１２は、ＩＲの合成画像と、ＲＧＢの合成画像とを合成する。
【００５４】
図８は、ＩＲとＲＧＢとの合成画像の一例を示す図である。図８に示す画像は、図６に示すＩＲの合成画像と、図７に示すＲＧＢの合成画像とを合成した画像である。ここで、ＩＲ画像を用いる理由として、ＩＲ画像の方が、ＲＧＢ画像よりも圃場の畦が出やすい傾向にあるからである。ＲＧＢレンジが極端に狭くなっている画像については、ＩＲ画像の方が、上記処理に適している。
【００５５】
《膨張収縮処理》
膨張収縮部２１３は、線分抽出部２１２から、結果画像としての合成画像（図８参照）を取得すると、この合成画像に対して膨張処理、収縮処理を一回ずつ行う。膨張処理は、注目画素の周辺に１画素でも白い画素があれば白に置き換える処理であり、収縮処理は、注目画素の周辺に１画素でも黒い画素があれば黒い画素に置き換える処理をいう。
【００５６】
図９は、膨張収縮処理後の画像の一例を示す図である。図９に示すように、図８に示す画像に対して、途切れている線がつながったり、極端に小さな領域が削除されたりする。
【００５７】
《ラベリング処理》
ラベリング部２１４は、膨張収縮処理がなされた画像（図９参照）に対し、ラベリングによるベクトル化を行う。ラベリング部２１４は、画像の黒部分に対するラベリングを行う。これにより、ラベリングされた領域毎にポリゴンデータを生成することができる。
【００５８】
このとき、ラベリング部２１４は、後処理として、生成されたポリゴンに対して面積を算出し、予め設定された最大値以上、最小値未満になっているポリゴンを削除する。これにより、圃場としては大きすぎるポリゴンや小さすぎるポリゴンが閾値判定により削除される。
【００５９】
《補間処理と抽出処理》
補間部２０２は、ラベリング部２１４により、採用されたポリゴン１つ１つに対し、補間処理を行う。具体的には、補間部２０２は、採用されたポリゴンに対し、単純化し、補間することで利用者にとって見やすい形状のデータとする。見やすい形状のデータとは、例えば、直線的に区切られた領域をいう。
【００６０】
補間部２０２は、採用されたポリゴン毎に、以下の（１）〜（５）の処理を順に行い、補間ができた時点でこの補間処理を終了する。補間ができたとは、圃場を抽出したことをいう。補間部２０２と抽出部２０３とは、説明の便宜上分けた構成にしているが、補間を行って抽出判定を行うため、２つの機能を有する１つの構成としてもよい。
【００６１】
（１）低精度化、及び凸形状化（補間処理（１）とも呼ぶ）
補間部２０２は、ラベリング部２１４で採用されたポリゴンに対し、低精度に落として凸形状の線分を算出する。採用されたポリゴンは、節点数が多く細かい形状になっている。以降では、このポリゴンを便宜上高精度データとも呼ぶ。
【００６２】
補間部２０２は、高精度データに対し、節点数を減らす補間を行い、大まかな形状にする。以降では、この節点数を減らしたポリゴンを低精度データとも呼ぶ。例えば、補間部２０２は、節点数が６点以内になるようにポリゴンを低精度化する。
【００６３】
抽出部２０３は、低精度データの節点を結ぶ線分上にエッジ（境界）が存在するかを判定する。抽出部２０３は、線分とエッジの重なり具合を判定し、例えば線分に対して所定の割合以上でエッジと重なっていた場合、このエッジを圃場の区画線として採用する。
【００６４】
なお、この判定対象のエッジは、原画像の中で、判定対象のポリゴンを含む所定領域に対して抽出されたエッジを用いる。判定対象のポリゴンを含む所定領域に対して抽出されたエッジを用いることで、全体画像では抽出されなかった薄いエッジも抽出することができるようになる。所定領域とは、例えば、判定対象のポリゴンと、その周辺のポリゴンの一部とを含む領域である。
【００６５】
抽出部２０３は、この補間処理（１）で抽出された圃場には、抽出の信頼度が高い数値のスコアを与える。例えば、このスコアは、「９９」とする。
【００６６】
また、補間部２０２は、高精度データを低精度にする際、凸形状になるよう補間する。図１０は、補間処理（１）の概要を説明するための図である。図１０（Ａ）、（Ｄ）は、高精度データを示す。図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）に対する低精度データを示す。図１０（Ｃ）は、算出されたと線分ｓ１１を示す。
【００６７】
なお、補間部２０２は、実際には節点数を少なくするため（例えば６点以内）、低精度データの段階で、図１０（Ｃ）に示す線分ｓ１１の矩形形状に補間する。
【００６８】
図１０（Ｅ）は、凹形状に対して、凸形状化することで矩形形状に補間された低精度データを示す。図１０（Ｅ）に示すように、補間処理（１）は、凹形状であっても矩形形状で抽出することができ、凹形状の補間に有効に働く。この処理は、圃場は、矩形形状が多いという考えに基づき、圃場を矩形で抽出したいというニーズに応えることができる。なお、上記考えは、以降の補間処理でも基礎となっている。
【００６９】
図１１は、補間処理（１）の結果画像の一例を示す図である。図１１（Ａ）は、高精度データのポリゴンを表す。図１１（Ｂ）は、低精度データのポリゴンを表す。図１１（Ｃ）は、低精度データを凸形状に補間した際のポリゴンを表す。
【００７０】
図１１（Ｃ）に示すポリゴンの線分ｓ２１〜ｓ２４は、これらの線分上にエッジが多数存在する。よって、抽出部２０３は、この線分ｓ２１〜ｓ２４上のエッジを区画線として採用し、これらのエッジにより区切られた圃場を抽出する。抽出部２０３は、この圃場に「９９」のスコアを与える。
【００７１】
また、図１１（Ｄ）は、判定対象のエッジ画像を表す。図１１（Ｄ）に示すように、原画像の中で、処理対象のポリゴンを含む所定領域内でエッジ抽出を行う。エッジ抽出は、例えば輪郭抽出部２１１により所定領域に対して再度エッジ抽出が行われる。所定領域は、処理対象のポリゴン以外のポリゴンの一部も含むようにする。
【００７２】
（２）形状の端部分を延長（補間処理（２）とも呼ぶ）
補間部２０２は、補間処理（１）で圃場が抽出されなかった場合（補間されなかった場合）、補間処理（２）を行う。補間部２０２は、低精度データの形状の各点をポリゴンの中心から外側に向かって移動させる。このとき、補間部２０２は、延長した点が他の圃場と重ならない範囲やエッジを超えない範囲で節点の延長処理を行う。この処理は、端を延長することで、エッジの形に形状を広げることを目的とする。
【００７３】
抽出部２０３は、節点を外側に移動させた線分上でエッジが存在するかを判定する。線分上にエッジが存在する場合は、抽出部２０３は、このエッジを圃場の区画線として抽出する。
【００７４】
抽出部２０３は、この補間処理（２）で抽出された圃場には、抽出の信頼度を示すスコアとして、例えば「９５」を与える。
【００７５】
図１２は、補間処理（２）の概要を説明するための図である。図１２（Ａ）は、端部分を延長する例を示す。図１２（Ａ）に示すように、ポリゴンの重心、又は低精度データの外接矩形の中心から線分ｓ３１の節点を外側に向かって延長させる。例えば、補間部２０２は、線分ｓ３１の節点をエッジｅ３１まで延長させる。図１２（Ｂ）は、端部分を外側に移動させたポリゴンを表す。図１２（Ｂ）に示す線分ｓ３２は、線分ｓ３１が外側に延長された線である。
【００７６】
ここで、圃場の四角の隅は丸くエッジが出ることがある。エッジ画像は、丸いエッジの外側にもエッジが存在するが、補間処理（１）では内側のエッジしか取れない。よって、補間処理（２）では、領域を外側に出そうとしている。この処理を４隅の方向で行う。
【００７７】
これは、従来技術を用いて圃場を抽出した実験の結果、実際の圃場の区画よりも内側で抽出されることが分かった。実際の圃場では、上述したように、圃場の畦が直線的ではなかったり、影の影響があったりして、１つの畦に対して複数のエッジが検出され、その一番内側のエッジで圃場が抽出されることに起因すると考えられる。
【００７８】
そこで、ポリゴンの辺から、一旦線分を生成し、その線分をポリゴンの外側方向へ移動させた位置のエッジを採用する。これにより、実際の区間よりも内側に生成されたポリゴンから、そのポリゴンが属している圃場の区画線として、エッジを採用することができる。
【００７９】
図１３は、補間処理（２）の結果画像の一例を示す図である。図１３（Ａ）は、高精度データのポリゴンを表す。図１３（Ｂ）は、低精度データのポリゴンを表す。図１３（Ｃ）は、低精度データを凸形状に変換後、端部分を延長した線分により形成されるポリゴンを表す。
【００８０】
図１３（Ｃ）に示すポリゴンの線分ｓ４１〜ｓ４４は、これらの線分上にエッジが多数存在する。よって、抽出部２０３は、この線分ｓ４１〜ｓ４４上のエッジを区画線として採用し、これらのエッジにより区切られた圃場を抽出する。抽出部２０３は、この圃場に「９５」のスコアを与える。
【００８１】
また、図１３（Ｄ）は、判定対象のエッジ画像を表す。図１３（Ｄ）に示すように、原画像の中で、処理対象のポリゴンを含む所定領域内でエッジ抽出を行う。エッジ抽出は、例えば輪郭抽出部２１１により所定領域に対して再度エッジ抽出が行われる。所定領域は、処理対象のポリゴン以外のポリゴンの一部も含むようにする。
【００８２】
（３）低精度ではない凸形状の線分を利用（補間処理（３）とも呼ぶ）
補間部２０２は、補間処理（２）で圃場が抽出されなかった場合（補間されなかった場合）、補間処理（３）を行う。補間部２０２は、低精度ではないデータに対し、凸形状に変換する。これにより、凹形状が埋まる。低精度ではないデータとは無加工の高精度データを表す。
【００８３】
補間部２０２は、補間処理（２）同様に、凸形状に変換したポリゴンの各点を外側に延長する。このとき、補間部２０２は、延長部分が他の圃場やエッジに重ならないようにする。補間部２０２は、ポリゴンの中心から放射線上に、エッジが見つかるまで各点を広げる。
【００８４】
補間部２０２は、延長した位置をつなぎ、低精度化する。この処理は、エッジを延ばし、矩形に合わせることを目的とする。抽出部２０３は、この低精度データの線分上にエッジが多数存在するかを判定する。エッジが存在する場合は、抽出部２０３は、このエッジを区画線として採用する。
【００８５】
図１４は、補間処理（３）の概要を説明するための図である。図１４（Ａ）は、高精度データのポリゴンを表す。図１４（Ｂ）は、凸形状に変換したポリゴンを表す。図１４（Ｃ）は、各点を外側に移動させたポリゴンを表す。
【００８６】
図１４（Ｃ）に示すポリゴンの線分ｓ５１〜ｓ５４は、これらの線分上にエッジが多数存在する。よって、抽出部２０３は、この線分ｓ５１〜ｓ５４上のエッジを区画線として採用し、これらのエッジにより区切られた圃場を抽出する。抽出部２０３は、この圃場に「８６〜８９」のスコアを与える。
【００８７】
図１５は、延長処理の一例を説明するための図である。図１５に示すように、補間部２０２は、低精度ではない凸形状のため、各点は、カーブや角の部分で多くなる。この場合、図１５（Ａ）は、ポリゴンｐ２１から補間処理（３）によりポリゴンｐ２２になる過程を示す。図１５（Ｂ）は、ポリゴンｐ３１から補間処理（３）によりポリゴンｐ３２になる過程を示す。補間部２０２は、ポリゴンの中心から放射線上にエッジを見つけるまで広げる。補間部２０２は、延長した点が他の圃場に重なった場合は元の位置に戻す。
【００８８】
次に、補間処理（３）の詳細な説明を行う。補間処理（３）において、次の条件を満たす場合に、スコアがそれぞれ８６〜８９となる。まず、補間部２０２は、凸形状化後のデータを低精度データに変換する。このポリゴンをポリゴン１とする。
【００８９】
また、このポリゴン１を凸形状化したデータをポリゴン２とする。ポリゴン１の段階では、ポリゴンに凸凹が発生している。これは、エッジの状態により延長する長さが異なるからである。
【００９０】
（ｉ）スコア８９
ポリゴン２のポリゴン数（節点数）が５点以下の場合、抽出部２０３は、ポリゴン２の各線分上にエッジが存在するかを判定し、エッジが存在すればスコア「８９」とする。
【００９１】
（ｉｉ）スコア８８
（ｉ）の処理でエッジが少ない場合でポリゴン数が５点以下の場合、補間部２０２は、ポリゴン２を補間処理（２）と同じ方法で端部を延長し、抽出部２０３は、この線分上にエッジが存在すればスコア「８８」とする。
【００９２】
（ｉｉｉ）スコア８７
（ｉｉ）の処理でエッジが存在しない場合でポリゴン１のポリゴン数が７点以下の場合、抽出部２０３は、ポリゴン１の各線分上にエッジが存在するかを判定し、エッジが存在すればスコア「８７」とする。
【００９３】
（ｉｖ）スコア８６
（ｉｉｉ）の処理でエッジが少ない場合でポリゴン１のポリゴン数が７点以下の場合、補間部２０２は、ポリゴン１を補間処理（２）と同じ方法で端部を延長し、抽出部２０３は、この線分上にエッジが存在すればスコア「８６」とする。
【００９４】
（ｉ）と（ｉｉ）の処理では、ポリゴンが矩形となることを想定しているが、余裕を見て、ポリゴン数を５点以下とする。また、（ｉｉｉ）と（ｉｖ）の処理では、矩形に対し、１箇所の凹領域を許容することを想定しているが、余裕を見て、ポリゴン数を７点以下とする。
【００９５】
上記処理は、ポリゴンを外に広げることで、形状を大きくし、圃場が小さく抽出されないようにしている。
【００９６】
図１６は、補間処理（ｉ）〜（ｉｖ）の概要を説明するための図である。図１６（Ａ）は、高精度データを表す。図１６（Ｂ）は、高精度データを凸形状に変換したポリゴンを表す。これにより、高精度データの凹部分が埋まることを想定している。
【００９７】
図１６（Ｃ）は、図１６（Ｂ）のポリゴンの各点を外側に伸ばしたポリゴンを表す。このとき、他の圃場やエッジに重ならないようにする。図１６（Ｄ）は、図１６（Ｃ）のポリゴンを低精度化し、点数を減らしたポリゴン１を表す。図１６（Ｅ）は、図１６（Ｄ）のポリゴンを凸形状にし、凹部分がないようにしたポリゴン２を表す。
【００９８】
図１６に示すポリゴンは概念的なものであり、ポリゴン２は、矩形となることを想定する。また、図１６（Ｆ）に示すように、ポリゴン２の線分上にエッジが存在する場合はスコア「８９」が与えられ、ポリゴン２の線分を外側に拡張することでエッジが存在する場合はスコア「８８」が与えられる。
【００９９】
図１６（Ｇ）に示すように、ポリゴン１の線分上にエッジが存在する場合はスコア「８７」が与えられ、ポリゴン１の線分を外側に拡張することでエッジが存在する場合はスコア「８６」が与えられる。
【０１００】
なお、ポリゴン１，２のポリゴン数が所定値（例えば８）以上ある場合は、補間部２０２は、補間処理（３）を行わない。
【０１０１】
図１７は、補間処理（３）の結果画像の一例を示す図である。図１７（Ａ）は、高精度データのポリゴンを表す。図１７（Ｂ）は、凸形状に変換したポリゴンを表す。図１７（Ｃ）は、図１７（Ｂ）のポリゴンの端部分を延長し、低精度化したポリゴンを表す。
【０１０２】
また、図１７（Ｄ）は、判定対象のエッジ画像を表す。図１７（Ｄ）に示すように、原画像の中で、処理対象のポリゴンを含む所定領域内でエッジ抽出が行われる。図１７（Ｃ）に示す例では、（ｉｉｉ）の処理でエッジが存在すると判定されたために、スコア「８７」が与えられる。
【０１０３】
（４）外接矩形を算出（補間処理（４）とも呼ぶ）
補間部２０２は、補間処理（３）で圃場が抽出されなかった場合（補間されなかった場合）、補間処理（４）を行う。補間部２０２は、例えば高精度データに対し、外接矩形を算出する。ここで、外接矩形を算出する処理は、ポリゴンの節点を減らす処理の一種とする。抽出部２０３は、この外接矩形の線分上にエッジが存在するかを判定する。なお、圃場が回転している場合でも、その外接矩形を算出して、その外接矩形が採用される。
【０１０４】
図１８は、補間処理（４）の概要を説明するための図である。図１８（Ａ）は、ポリゴンｐ４１に対し、外接矩形を算出した例を示す。図１８（Ｂ）は、回転したポリゴンｐ４２に対し、外接矩形を算出した例を示す。
【０１０５】
抽出部２０３は、算出された外接矩形ｔ４１、ｔ４２上にエッジが存在する場合に、この外接矩形のエッジを区画線として抽出する。抽出部２０３は、外接矩形により抽出された圃場に対し、スコア「７９」を与える。
【０１０６】
図１９は、補間処理（４）の結果画像の一例を示す図である。図１９（Ａ）は、高精度データのポリゴンを表す。図１９（Ｂ）は、外接矩形に変換したポリゴンを表す。この外接矩形を用いて抽出された圃場はスコア「７９」が与えられる。
【０１０７】
（５）低精度の凸形状データを採用（補間処理（５）とも呼ぶ）
補間部２０２は、補間処理（４）で圃場が抽出されなかった場合（補間されなかった場合）、高精度データに対して低精度化し、低精度データを凸形状に変換する。抽出部２０３は、この凸形状のポリゴンを圃場として抽出する。抽出部２０３は、補間処理（５）で抽出した圃場にはスコア「０」を与える。補間処理（５）で抽出された圃場は、他の補間処理で抽出された圃場に対して、信頼度は高くない。
【０１０８】
図２０は、補間処理（５）の結果画像の一例を示す図である。図２０（Ａ）は、高精度データのポリゴンを表す。図２０（Ｂ）は、図２０（Ａ）のポリゴンを低精度化したポリゴンを表す。図２０（Ｃ）は、図２０（Ｂ）の低精度データを凸形状に変換したポリゴンを表す。この凸形状のポリゴンｐ５１が圃場として抽出される場合、この圃場にはスコア「０」が与えられる。
【０１０９】
図２０（Ｄ）は、図２０に示す判定対象のポリゴンの周辺領域に対するエッジ画像を表す。図２０（Ｄ）に示すように、原画像の中で、処理対象のポリゴンを含む所定領域内でエッジ抽出を行う。
【０１１０】
以上の補間処理を行うことで、補間部２０２及び抽出部２０３は、画像から生成されたポリゴンに対し、補間処理を行い、圃場としての信頼度を示すスコアを付与しながら、圃場を抽出することができる。
【０１１１】
図２１は、圃場抽出の最終結果画像の一例を示す図である。図２１に示す例では、抽出された圃場に対し、補間処理（１）を行った領域のスコアが「９９」、補間処理（２）を行った領域のスコアが「９５」である。また、補間処理（３）を行った領域のスコアが「８６〜８９」、補間処理（４）を行った領域のスコアが「７９」、補間処理（５）を行った領域のスコアが「０」である。
【０１１２】
これにより、最終結果画像は、利用者に対して、抽出された圃場の信頼度が一見して分かるようになっており、線分で区切られた圃場が認識されやすくなっている。
【０１１３】
＜動作＞
次に、情報処理装置１０の動作について説明する。図２２は、実施例における区画抽出処理の一例を示すフローチャートである。図２２に示す例では、ＲＧＢ画像とＩＲ画像に対して行われる。
【０１１４】
ステップＳ１０１で、輪郭抽出部２１１は、例えば、画像に対してバイラテルフィルタを行う。
【０１１５】
ステップＳ１０２で、輪郭抽出部２１１は、バイラテルフィルタ後の画像に対し、Ｃａｎｎｙフィルタにより輪郭抽出を行う。
【０１１６】
ステップＳ１０３で、輪郭抽出部２１１は、画像全体に占める輪郭の割合が、下限値より多いか否かを判定する。また、輪郭抽出部２１１は、輪郭の割合が上限値以下であるか否かも判定してもよい。条件を満たせば（ステップＳ１０３−ＹＥＳ）ステップＳ１０４に進み、条件を満たさなければ（ステップＳ１０３−ＮＯ）ステップＳ１０２に戻る。
【０１１７】
ステップＳ１０４で、線分抽出部２１２は、輪郭抽出部２１１により抽出された輪郭（エッジ）を有する画像に対し、ｈｏｕｇｈ変換を行って線分抽出を行う。
【０１１８】
ステップＳ１０５で、線分抽出部２１２は、Ｃａｎｎｙフィルタ後の画像と、線分抽出を行った後の画像を合成し、合成画像を生成する。
【０１１９】
ステップＳ１０６で、線分抽出部２１２は、ＩＲ（ＩｎｆｒａＲｅｄ）画像、ＲＧＢ画像の両方に対して、同じ処理を行ったか否かを判定する。両方処理済であれば（ステップＳ１０６−ＹＥＳ）ステップＳ１０７に進み、両方処理済でなければ（ステップＳ１０６−ＮＯ）処理していない方の画像を処理するためステップＳ１０１に戻る。
【０１２０】
ステップＳ１０７で、線分抽出部２１２は、ＩＲの合成画像と、ＲＧＢの合成画像とをさらに合成し、１つの合成画像を生成する。
【０１２１】
ステップＳ１０８で、膨張収縮部２１３は、合成画像に対して、画像を膨張、収縮を一回ずつ行う。
【０１２２】
ステップＳ１０９で、ラベリング部２１４は、膨張収縮処理がなされた画像に対し、ラベリングによるベクトル化を行う。
【０１２３】
ステップＳ１１０で、補間部２０２は、ラベリング後のベクトルデータが、１画素毎の細かなデータとなっているため、単純化して（節点数を減らして）直線的に補間して見やすい形のデータとする。抽出部２０３は、補間された各線分上にエッジが存在する場合、このエッジにより区切られた区画を抽出する。なお、抽出部２０３は、抽出された区画の信頼度に応じてスコアを付けるようにしてもよい。
【０１２４】
次に、ステップＳ１１０の詳細な処理について説明する。図２３は、実施例における補間処理の一例を示すフローチャートである。図２３に示す処理は、１つのポリゴンに対して行われる。
【０１２５】
ステップＳ２０１で、補間部２０２は、高精度データを低精度化し、凸形状化する補間処理（１）を行う。
【０１２６】
ステップＳ２０２で、抽出部２０３は、補間処理（１）後のポリゴンの各線分上にエッジが存在するかを判定する。エッジが存在すれば（ステップＳ２０２−ＹＥＳ）スコアを与えて、このポリゴンに対する処理を終了し、次のポリゴンの補間処理が行われ、エッジが存在しなければ（ステップＳ２０２−ＮＯ）ステップＳ２０３に進む。
【０１２７】
ステップＳ２０３で、補間部２０２は、低精度データの端部分を外側に延長する補間処理（２）を行う。
【０１２８】
ステップＳ２０４で、抽出部２０３は、補間処理（２）後のポリゴンの各線分上にエッジが存在さるかを判定する。エッジが存在すれば（ステップＳ２０４−ＹＥＳ）スコアを与えて、このポリゴンに対する処理を終了し、次のポリゴンの補間処理が行われ、エッジが存在しなければ（ステップＳ２０４−ＮＯ）ステップＳ２０５に進む。
【０１２９】
ステップＳ２０５で、補間部２０２は、低精度ではないデータを凸形状化する補間処理（３）を行う。
【０１３０】
ステップＳ２０６で、抽出部２０３は、補間処理（３）後のポリゴンの各線分上にエッジが存在さるかを判定する。エッジが存在すれば（ステップＳ２０６−ＹＥＳ）スコアを与えて、このポリゴンに対する処理を終了し、次のポリゴンの補間処理が行われ、エッジが存在しなければ（ステップＳ２０６−ＮＯ）ステップＳ２０７に進む。
【０１３１】
ステップＳ２０７で、補間部２０２は、高精度データの外接矩形を算出する補間処理（４）を行う。
【０１３２】
ステップＳ２０８で、抽出部２０３は、補間処理（４）後の外接矩形の各線分上にエッジが存在さるかを判定する。エッジが存在すれば（ステップＳ２０８−ＹＥＳ）スコアを与えて、このポリゴンに対する処理を終了し、次のポリゴンの補間処理が行われ、エッジが存在しなければ（ステップＳ２０８−ＮＯ）ステップＳ２０９に進む。
【０１３３】
ステップＳ２０９で、補間部２０２は、低精度データに対して凸形状化する補間処理（５）を行う。抽出部２０３は、補間処理（５）後のポリゴンを区画として抽出し、スコアを与える。
【０１３４】
以上、実施例によれば、自然画像のような区画を抽出しにくい画像であっても、区画を適切に抽出することができる。
【０１３５】
実施例によれば、区画を適切に抽出できるので、圃場の面積や形状を管理でき、不動産としての資産管理や、農作物の生産量を計画する際の、撒くべき肥料や農薬量の算出に有用である。
【０１３６】
また、区画は一般的には直線的に区切られた形状であるので、圃場図として利用する際、直線的に区切られた区画として表現されている方が、利用者は認識しやすいということも考えられる。その点、実施例によれば、直線的に区切られた区画で表された区画図を利用者に提供することができる。
【０１３７】
［変形例］
なお、前述した各実施例で説明した処理を実現するためのプログラムを記録媒体に記録することで、各実施例での処理をコンピュータに実施させることができる。例えば、このプログラムを記録媒体に記録し、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータに読み取らせて、前述した処理を実現させることも可能である。
【０１３８】
なお、記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。この記録媒体には、搬送波は含まれない。
【０１３９】
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。
【０１４０】
なお、以上の各実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、
前記ポリゴンの節点を減らす補間処理を行い、
補間されたポリゴンの各線分上にエッジが存在する場合、該エッジにより区切られた区画を抽出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記２）
前記区画を抽出する処理は、
エッジが存在するか否かの判定を行う際、判定対象のポリゴンを含む前記画像の所定領域に対して抽出されたエッジを用いる付記１記載のプログラム。
（付記３）
前記補間処理は、
前記ポリゴンに対し、前記節点数を減らし、かつ凸形状に補間する付記１又は２記載のプログラム。
（付記４）
前記各線分上にエッジが存在しない場合、
前記補間処理は、
前記ポリゴンの端部を中心から外側に向かって移動させる付記３記載のプログラム。
（付記５）
前記端部を外側に移動させる際、処理対象のポリゴン以外のポリゴンに重ならない範囲で行う付記４記載のプログラム。
（付記６）
前記端部を外側に移動させてもエッジが存在しない場合、
前記補間処理は、
前記ポリゴンが凸形状になるように補間する付記４又は５記載のプログラム。
（付記７）
前凸形状に補間されたポリゴンの線分上にエッジが存在しない場合、
前記補間処理は、
前記ポリゴンの外接矩形を算出し、
前記区画を抽出する処理は、
前記外接矩形の各線分に対してエッジが存在するかを判定する付記６記載のプログラム。
（付記８）
前記ポリゴンを生成する処理は、
ＩＲ画像に対する線分抽出後の画像と、前記ＩＲ画像と同一の被写領域を撮影した画像であるＲＧＢ画像に対する線分抽出後の画像との合成画像から前記ポリゴンを生成する付記１乃至６いずれか一項に記載のプログラム
（付記９）
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成し、
前記ポリゴンの節点を減らす補間処理を行い、
補間されたポリゴンの各線分上にエッジが存在する場合、該エッジにより区切られた区画を抽出する処理をコンピュータが実行する区画抽出方法。
（付記１０）
画像から抽出されたエッジに基づきポリゴンを生成する生成部と、
前記ポリゴンの節点を減らす補間処理を行う補間部と、
補間されたポリゴンの各線分上にエッジが存在する場合、該エッジにより区切られた区画を抽出する抽出部と
を備える情報処理装置。
【符号の説明】
【０１４１】
１  区画抽出システム
１０情報処理装置
１０１  制御部
１０２  主記憶部
１０３  補助記憶部
２０１  ポリゴン生成部
２０２  補間部
２０３  抽出部
２１１  輪郭抽出部
２１２  線分抽出部
２１３  膨張収縮部
２１４  ラベリング部
【図１】
0005857821.tif 000002
【図２】
0005857821.tif 000003
【図３】
0005857821.tif 000004
【図１０】
0005857821.tif 000005
【図１２】
0005857821.tif 000006
【図１４】
0005857821.tif 000007
【図１６】
0005857821.tif 000008
【図１８】
0005857821.tif 000009
【図２２】
0005857821.tif 000010
【図２３】
0005857821.tif 000011
【図４】
0005857821.tif 000012
【図５】
0005857821.tif 000013
【図６】
0005857821.tif 000014
【図７】
0005857821.tif 000015
【図８】
0005857821.tif 000016
【図９】
0005857821.tif 000017
【図１１】
0005857821.tif 000018
【図１３】
0005857821.tif 000019
【図１５】
0005857821.tif 000020
【図１７】
0005857821.tif 000021
【図１９】
0005857821.tif 000022
【図２０】
0005857821.tif 000023
【図２１】
0005857821.tif 000024