(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における地形の傾向を算出する傾向算出部と、
前記傾向算出部が算出した前記地形の傾向に基づいて、複数のラインフィルタであって、前記地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、前記地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたフィルタにより、前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する出力部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータ内の所定のウィンドウ幅において最大値のデータの平滑化を行う平滑処理部をさらに備え、
前記フィルタ処理部は、前記選択部により選択されたフィルタにより、前記平滑化が行われた前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記傾向算出部は、前記所定の地図領域を複数の領域に分割し、分割された当該複数の領域それぞれの地形の傾向を算出し、
前記選択部は、前記複数の領域それぞれに対して、算出された前記地形の傾向に基づいて、前記複数のラインフィルタ及び前記複数のマトリクスフィルタのうち、少なくともいずれかを選択する、
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記平滑処理部は、算出された前記地形の傾向に基づいて、前記ウィンドウ幅を決定する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記平滑処理部は、算出された前記地形の傾向に基づいて前記平滑化を行う回数を決定する、
請求項２又は４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記平滑処理部は、前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における一方向に前記平滑化を行うとともに、当該一方向と直交する方向に前記平滑化を行い、それぞれの平滑化の結果の平均値を算出する、
請求項２、４及び５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域の位置と、当該位置における当該ＤＥＭデータの生成に利用された衛星画像データ数とを関連付けて記憶する記憶部をさらに備え、
前記平滑処理部は、前記記憶部を参照して前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータの生成に利用された衛星画像データ数を特定し、特定された衛星画像データ数に基づいて前記平滑化を行う回数を決定する、
請求項２、４、５及び６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記出力部は、前記フィルタ処理が行われる前のＤＥＭデータが格納されているファイルのファイル名に前記選択部が選択したフィルタの識別情報を付したファイル名のファイルを生成し、当該ファイルに前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する、
請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する工程と、
前記取得する工程において取得された前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における地形の傾向を算出する工程と、
前記算出する工程において算出された前記地形の傾向に基づいて、複数のラインフィルタであって、前記地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、前記地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する工程と、
前記選択する工程において選択されたフィルタにより、前記取得する工程において取得された前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う工程と、
前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する工程と、
を備える画像処理方法。
【請求項１０】
前記ＤＥＭデータを構成するデータの平滑化を行う工程をさらに備え、
前記フィルタ処理を行う工程において、前記平滑化が行われた前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う、
請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する工程と、
前記取得する工程において取得された前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における地形の傾向を算出する工程と、
前記算出する工程において算出された前記地形の傾向に基づいて、複数のラインフィルタであって、前記地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、前記地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する工程と、
前記選択する工程において選択されたフィルタにより、前記取得する工程において取得された前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う工程と、
前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する工程と、
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、航空機又は人工衛星等からリモートセンシング技術により得られるステレオペア画像を用いて作成された、所定の地図領域において格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すデータであるＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ：数値標高モデル）データが提供されている。例えば、ＤＥＭデータとして、ＳＲＴＭ（Ｓｈｕｔｔｌｅ  Ｒａｄａｒ  Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ  Ｍｉｓｓｉｏｎ）から作成されたＤＥＭデータ（ＳＲＴＭ  ＤＥＭ）及びＡＳＴＥＲ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｓｐａｃｅｂｏｒｎｅ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ：次世代高性能光学センサ）によって作成されたＤＥＭデータ（ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭ）がある。【０００３】
近年、コンピュータにより、これらのＤＥＭデータを用いた地形解析が行われており、例えば、これらのＤＥＭデータを用いて作成した傾斜量図等に基づいて地質構造解析を行うことが提案されている。【０００４】
ところで、リモートセンシング技術を用いて作成されたＤＥＭデータには、人工衛星の軌道の揺らぎ、ステレオペア画像の精度不足に起因したノイズ成分が含まれている。さらに、ＤＥＭデータを作成するためのステレオペア画像が異なる日時に取得された場合、大気の影響等によって、これらの画像間で差異が生じ、ノイズ成分が含まれてしまう。これらのノイズ成分は、ＤＥＭデータに含まれる各地点の数値標高の誤差の原因となり、地質構造解析の解析精度の低下を招く。【０００５】
そこで、非特許文献１において、本発明者等は、地図領域において２次元領域を構成する標高データを加重移動平均法によって平滑化するマトリクスフィルタによる処理又は地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うラインフィルタによる処理を行うことにより、ＳＲＴＭ  ＤＥＭにおけるノイズ成分を除去する方法を提案した。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】井上誠、矢島太郎、「ＳＲＴＭ９０ｍＤＥＭに対してのフィルター効果について−利点と欠点−」、資源素材学会春季大会講演集、２０１１、（Ｉ）資源編、Ａ１２−１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、多くの地図領域において高精度の地質構造解析を行う場合、これらの地図領域のそれぞれに対応した多数のＤＥＭデータについて、適切なノイズ除去を行うことが必要となる。しかしながら、これらのＤＥＭデータに含まれるノイズの傾向は、ＤＥＭデータが示す地形、及び大気の影響等により異なるため、１つのＤＥＭデータに適したフィルタが、他のＤＥＭデータに適したフィルタであるとは限らない。【０００８】
そこで、複数のＤＥＭデータのそれぞれにとってノイズの除去に適したフィルタとして、有効な複数のラインフィルタと複数のマトリクスフィルタからいずれかのフィルタを効率的に選択することが望まれている。【０００９】
本発明は、ＤＥＭデータのノイズの除去に適したラインフィルタとマトリクスフィルタとを効率的に選択することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム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】
本発明に係る画像処理装置は、所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する取得部と、複数のラインフィルタであって、前記地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、前記地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する選択部と、前記選択部により選択されたフィルタにより、前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する出力部と、を備える。【００１１】
また、本発明に係る画像処理装置は、前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータ内の所定のウィンドウ幅において最大値のデータの平滑化を行う平滑処理部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記選択部により選択されたフィルタにより、前記平滑化が行われた前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行うようにしてもよい。【００１２】
また、本発明に係る画像処理装置は、前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における地形の傾向を算出する傾向算出部をさらに備え、前記選択部は、算出された前記地形の傾向に基づいて前記複数のラインフィルタ及び前記複数のマトリクスフィルタのうち、少なくともいずれかを選択してもよい。【００１３】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記傾向算出部は、前記所定の地図領域を複数の領域に分割し、分割された当該複数の領域それぞれの地形の傾向を算出し、前記選択部は、前記複数の領域それぞれに対して、算出された前記地形の傾向に基づいて、前記複数のラインフィルタ及び前記複数のマトリクスフィルタのうち、少なくともいずれかを選択してもよい。【００１４】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記平滑処理部は、算出された前記地形の傾向に基づいて、前記ウィンドウ幅を決定してもよい。【００１５】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記平滑処理部は、算出された前記地形の傾向に基づいて前記平滑化を行う回数を決定してもよい。【００１６】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記平滑処理部は、前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における一方向に前記平滑化を行うとともに、当該一方向と直交する方向に前記平滑化を行い、それぞれの平滑化の結果の平均値を算出してもよい。【００１７】
また、本発明に係る画像処理装置では、ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域の位置と、当該位置における当該ＤＥＭデータの生成に利用された衛星画像データ数とを関連付けて記憶する記憶部をさらに備え、前記平滑処理部は、前記記憶部を参照して前記取得部により取得された前記ＤＥＭデータの生成に利用された衛星画像データ数を特定し、特定された衛星画像データ数に基づいて前記平滑化を行う回数を決定してもよい。【００１８】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記取得部は、ラスタデータ形式の前記ＤＥＭデータを取得し、前記ラスタデータ形式のＤＥＭデータをテキストデータ形式に変換する変換部をさらに備え、前記フィルタ処理部及び前記平滑処理部は、テキストデータ形式に変換されたＤＥＭデータのフィルタ処理を行い、前記変換部はさらに、前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータをラスタデータ形式に変換し、前記出力部は、ラスタデータ形式に変換されたＤＥＭデータを出力してもよい。【００１９】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記選択部は、ユーザから、前記複数のラインフィルタ及び前記複数のマトリクスフィルタから選択を受け付けることによって、前記複数のラインフィルタ及び前記複数のマトリクスフィルタのうち、少なくともいずれかを選択してもよい。【００２０】
また、本発明に係る画像処理装置では、前記出力部は、前記フィルタ処理が行われる前のＤＥＭデータが格納されているファイルのファイル名に前記選択部が選択したフィルタの識別情報を付したファイル名のファイルを生成し、当該ファイルに前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力してもよい。【００２１】
本発明に係る画像処理方法は、所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する工程と、複数のラインフィルタであって、前記地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、前記地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する工程と、前記選択する工程において選択されたフィルタにより、前記取得する工程において取得された前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う工程と、前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する工程と、を備える。【００２２】
また、本発明に係る画像処理方法は、前記ＤＥＭデータが示す前記所定の地図領域における地形の傾向を算出する工程と、前記ＤＥＭデータを構成するデータの平滑化を行う工程と、をさらに備え、前記選択する工程において、前記地形の傾向に基づいて前記複数のラインフィルタと、複数のマトリクスフィルタとから少なくともいずれかのフィルタを選択し、前記フィルタ処理を行う工程において、前記平滑化が行われた前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行ってもよい。【００２３】
本発明に係る画像処理プログラムは、所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する工程と、複数のラインフィルタであって、前記地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、前記地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する工程と、前記選択する工程において選択されたフィルタにより、前記取得する工程において取得された前記ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う工程と、前記フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する工程と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、ＤＥＭデータのノイズの除去に適したラインフィルタとマトリクスフィルタとを効率的に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施形態に係る画像処理装置の機能構成図である。
【図２】ＤＥＭデータを取得するための画面の一例を示す図である。
【図３】平滑処理部による処理の例を示す図である。
【図４】画像処理装置の制御部による処理の流れを示すフローチャートである。
【図５Ａ】加重移動平均フィルタの３×３マトリックスの加重係数の一例を示す表である。
【図５Ｂ】加重移動平均フィルタの５×５マトリックスの加重係数の一例を示す表である。
【図６Ａ】ＤＥＭデータにおける標高データ中のノイズを示す図である。
【図６Ｂ】ＤＥＭデータにおける標高データ中のノイズを示す図である。
【図６Ｃ】ＤＥＭデータにおける標高データ中のノイズを示す図である。
【図６Ｄ】ＤＥＭデータにおける標高データ中のノイズを示す図である。
【図７Ａ】平滑処理を適用した例を示す図である。
【図７Ｂ】平滑処理を適用した例を示す図である。
【図７Ｃ】平滑処理を適用した例を示す図である。
【図７Ｄ】平滑処理を適用した例を示す図である。
【図７Ｅ】平滑処理を適用した例を示す図である。
【図７Ｆ】平滑処理を適用した例を示す図である。
【図８Ａ】フィルタ処理を行う前のＳＲＴＭ  ＤＥＭを示す図である。
【図８Ｂ】フィルタ処理を行った後のＳＲＴＭ  ＤＥＭを示す図である。
【図９Ａ】フィルタ処理を行う前のＳＲＴＭ  ＤＥＭから作成された傾斜量図である。
【図９Ｂ】フィルタ処理を行った後のＳＲＴＭ  ＤＥＭから作成された傾斜量図である。
【図１０】図９Ａ及び図９Ｂに示す傾斜量図と同地域の地質図である。
【図１１Ａ】平滑化を行わずにフィルタ処理を行って得られたＤＥＭデータから作成された傾斜量図である。
【図１１Ｂ】平滑化を行った後にフィルタ処理を行って得られたＤＥＭデータから作成された傾斜量図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
＜第１の実施形態＞
［画像処理装置１の構成例］
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の機能構成図である。画像処理装置１は、表示部１０と、入力部２０と、記憶部３０と、制御部４０と、を備える。
【００２７】
表示部１０は、例えば、液晶ディスプレイにより構成される。表示部１０は、制御部４０の制御に応じて各種情報を表示する。
入力部２０は、例えば、マウス又はキーボードにより構成される。入力部２０は、ユーザから、各種情報の入力を受け付け、受け付けられた情報を制御部４０に出力する。
【００２８】
記憶部３０は、例えば、ＲＯＭ及びＲＡＭ、並びにハードディスク等により構成される。記憶部３０は、画像処理装置１を機能させるための各種プログラム（図示省略）を記憶する。記憶部３０は、例えば、ＤＥＭデータと、ラインフィルタ及びマトリクスフィルタに係るプログラムとを記憶する。
【００２９】
また、記憶部３０は、地形の傾向を示す情報と、当該地形の傾向に適したフィルタのフィルタ名と、このフィルタによるフィルタ処理を行う順番とを関連付けて、傾向別フィルタ情報として記憶する。すなわち、記憶部３０は、１つの地形の傾向を示す情報に、少なくとも１つのフィルタのフィルタ名及び少なくとも１つの係数を関連付けて記憶する。また、記憶部３０は、後述のＤＥＭデータが示す所定の地図領域の位置と、当該位置におけるＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭデータの生成に利用されたＡＳＴＥＲデータの数とを関連付けて、生成データ数情報として記憶する。ここで、生成データ数は、ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭデータの生成に利用されたＡＳＴＥＲデータの数でもよいし、「多い」、「やや多い」、「少ない」等を数値化した情報でもよい。
【００３０】
制御部４０は、例えば、ＣＰＵにより構成される。制御部４０は、記憶部３０により記憶されている、画像処理装置１を機能させるための各種プログラムを実行することにより、画像処理装置１に係る機能を統括的に制御する。具体的には、制御部４０は、取得部４１と、傾向算出部４２と、選択部４３と、変換部４４と、平滑処理部４５と、フィルタ処理部４６と、出力部４７と、傾斜量図作成部４８と、を備える。
【００３１】
取得部４１は、所定の地図領域における格子状のエリアのそれぞれの数値標高を示すＤＥＭデータを取得する。具体的には、取得部４１は、画像処理装置１の表示部１０にＤＥＭデータを取得するための画面を表示させ、当該画面を介してＤＥＭデータの格納場所を受け付ける。そして、取得部４１は、受け付けた格納場所を参照してＤＥＭデータを取得する。
【００３２】
ＤＥＭデータは、航空機又は人工衛星等からリモートセンシング技術により得られるステレオペア画像を用いて作成される。ＤＥＭデータは、例えば、ＳＲＴＭ  ＤＥＭ及びＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭである。
【００３３】
ＳＲＴＭ  ＤＥＭは、スペースシャトルから並行に２つのレーダセンサを用いて同時に取得されたステレオペア画像に基づいて作成される、比較的ノイズの少ない高精度のＤＥＭデータである。
ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭは、ＡＳＴＥＲセンサに搭載された直下視光学センサと後方視光学センサとを用いて異なるタイミングで取得されたステレオペア画像に基づいて作成される。これらのステレオペア画像は、異なるタイミングで取得されるので、撮影時の大気の状態が異なる等の影響を受ける場合がある。このため、ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭは、ＳＲＴＭ  ＤＥＭに比べてノイズ成分が多い。
また、これらのＤＥＭデータの各々の地点のデータ値には、軌道縞、広範的なざらつきノイズ、局所的なスパイクノイズ等の各種ノイズ成分が含まれている場合がある。
【００３４】
図２は、ＤＥＭデータを取得するための画面１１の一例を示す図である。
図２に示すように、画面１１には、選択ボタン１２と、取得ボタン１３が設けられている。取得部４１は、この選択ボタン１２が押下されると、ＤＥＭデータの所在を示す情報の入力を受け付けるダイアログを表示部１０に表示させる。取得部４１は、入力が受け付けられると、受け付けた情報を入力欄１４に表示させる。取得部４１は、ダイアログから受け付けられた情報が入力欄１４に入力された状態で、取得ボタン１３が押下されると、この入力された情報に基づいてＤＥＭデータを取得する。なお、本実施形態において、取得部４１は、ラスタデータ形式のＤＥＭデータを取得するものとする。
【００３５】
傾向算出部４２は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータが示す所定の地図領域における地形の傾向を算出する。具体的には、傾向算出部４２は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータを構成する格子状のデータ値に基づいて、所定の地図領域における標高分布を算出し、この標高分布に基づいて地形の傾向を算出する。傾向算出部４２は、地形の傾向として、この標高分布に基づいて所定の地図領域における平均傾斜量、標高の標準偏差、標高の分散及び平均起伏量を算出する。ここで、傾向算出部４２は、この平均傾斜量に基づいて、所定の地図領域が、山岳部又は平坦部のいずれであるかを判定してもよい。
【００３６】
また、傾向算出部４２は、所定の地図領域を複数の領域に分割し、分割された当該複数の領域それぞれの地形の傾向を算出してもよい。例えば、傾向算出部４２は、所定の領域を構成するデータ数に応じて分割する数を決定してもよいし、入力部２０を介して分割する数を受け付けることにより分割する数を決定してもよい。
【００３７】
選択部４３は、複数のラインフィルタ及び複数のマトリクスフィルタのうち、少なくともいずれかを選択する。具体的には、選択部４３は、傾向算出部４２によって算出された地形の傾向に基づいて、複数のラインフィルタと複数のマトリクスフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する。すなわち、選択部４３は、記憶部３０に記憶されている傾向別フィルタ情報を参照し、傾向算出部４２によって算出された地形の傾向に関連付けられているフィルタのフィルタ名と、当該フィルタによるフィルタ処理を行う順番とを特定する。これにより、選択部４３は、複数のラインフィルタと複数のマトリクスフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択する。
【００３８】
なお、傾向算出部４２により、所定の地図領域を構成する複数の領域それぞれの地形の傾向を算出する場合、選択部４３は、複数の領域それぞれについて算出された地形の傾向に基づいて、これら複数の領域それぞれに対するフィルタを選択する。
【００３９】
ここで、ラインフィルタとマトリクスフィルタとについて説明する。
ラインフィルタとは、ＤＥＭデータが示す地図領域において一方向（例えば、東西方向又は南北方向）に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタをいう。本実施形態では、ラインフィルタとして、例えば、適応化平滑化フィルタ（Ｋａｗａｔａ−Ｍｉｎａｍｉフィルタ）、及び多項式適合平滑化フィルタ（Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタ）を用いる。
【００４０】
適応化平滑化フィルタは、フィルタリングを行う区間を構成するデータ値のうち最大値を変更することなく、分散の大きい区間のみを平滑化するフィルタである。適応化平滑化フィルタは、最大値を変更しないので、周囲の値に比べて著しく大きい値を持つデータ値、すなわち、スパイクノイズを含むデータ値を平滑化しないという特性を有する。
【００４１】
多項式適合平滑化フィルタは、全てのデータが不確かであるものとし、フィルタリングの対象区間内の各データ値に対して重み付けを行った最小二乗法により多項式を近似して値を修正するフィルタである。
【００４２】
マトリクスフィルタとは、地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタをいう。本実施形態では、マトリクスフィルタとして、例えば、メディアンフィルタ、加重移動平均フィルタ等を用いる。
【００４３】
メディアンフィルタは、２次元領域（例えば、変換対象データを中心とした３×３領域又は５×５領域）におけるデータ値を小さい順に並べて中間に位置するデータ値を算出し、この２次元領域中央のデータ値を、中間のデータ値に変換するフィルタである。メディアンフィルタは、斑点状のノイズの除去に有効なフィルタである。
【００４４】
加重移動平均フィルタは、２次元領域（例えば、変換対象データを中心とした３×３領域又は５×５領域）を構成するデータ値のそれぞれに対して重み付けを行って平均値を算出し、この２次元領域中央のデータ値を当該平均値に変換するフィルタである。本実施形態において用いる加重移動平均フィルタでは、２次元領域中央のデータ値の重み付け値が、当該２次元領域における他のデータに比べて小さい値に設定されている。
【００４５】
なお、マトリクスフィルタの２次元領域のサイズ（以下、２次元領域のサイズをウィンドウ幅という。）は、予め設定されているものとするが、入力部２０を介して変更可能である。例えば、図２における入力欄１５、１６は、マトリクスフィルタのウィンドウ幅の入力を受け付けるためのテキストボックスである。入力欄１５は、Ｘ軸（東西方向）のウィンドウ幅の入力を受け付け、入力欄１６は、Ｙ軸（南北方向）のウィンドウ幅の入力を受け付ける。選択部４３は、この入力欄１５、１６に入力された値に基づいてウィンドウ幅を決定してもよい。
【００４６】
また、選択部４３は、傾向算出部４２によって算出された地形の傾向に基づいて、選択するフィルタにおいて用いられる重み付け値等のフィルタ係数を変化させるようにしてもよい。
【００４７】
また、選択部４３は、ＤＥＭデータの種類に基づいてフィルタを選択してもよい。例えば、選択部４３は、ＤＥＭデータがＳＲＴＭ  ＤＥＭである場合、ラインフィルタを優先的に選択してもよい。また、ＤＥＭデータがＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭである場合、マトリクスフィルタとラインフィルタとを選択してもよい。この場合において、記憶部３０に予めＤＥＭデータの種類と、この種類に応じたフィルタ名とを関連付けて記憶しておき、選択部４３が、取得部４１により取得したＤＥＭデータの種類を判別して当該種類に関連付けられているフィルタを選択してもよい。
また、選択部４３は、ＤＥＭデータを構成するデータの個数又はＤＥＭデータの拡大縮小状態に応じて、選択するフィルタを変更してもよい。
【００４８】
なお、選択部４３は、入力部２０を介してフィルタの選択を受け付けるようにしてもよいし、選択部４３により選択されたフィルタの中から、入力部２０を介して、さらにフィルタの選択を受け付けるようにしてもよい。例えば、選択部４３は、図２に示すように、各フィルタの選択を受け付けるためのボタンを設けておき、このボタンの選択状況に応じてフィルタを選択してもよい。
【００４９】
変換部４４は、取得部４１により取得されたラスタデータ形式のＤＥＭデータをテキストデータ形式に変換する。また、変換部４４は、フィルタ処理部４６によりフィルタ処理が行われたテキストデータ形式のＤＥＭデータをラスタデータ形式に変換する。
【００５０】
平滑処理部４５は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータ内の所定のウィンドウ幅において最大値のデータの平滑化を行う。ここでのウィンドウ幅とは、ＤＥＭデータを構成するデータにおける、一方向に連続するデータの数をいう。すなわち、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータを構成するデータを一方向に連続する所定数のデータに区切り、それぞれの所定数のデータごとに平滑化を行う。
【００５１】
図３を用いて平滑処理部４５の処理の例について説明する。図３は、平滑処理部４５による処理の例を示す図である。
平滑処理部４５は、ＤＥＭデータ内で、ウィンドウ幅におけるデータを、平滑化を行う範囲に決定する。図３（ａ）は、ウィンドウ幅を６とし、平滑化を行う範囲を決定した例である。そして、平滑処理部４５は、当該ウィンドウ幅におけるデータの最大値を、当該範囲に含まれるデータのデータ値の平均値又は多項式適合平滑化（Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ法）で得られた値に変換する。なお、平滑処理部４５は、最大値をとるデータを除いて平均値又は多項式適合平滑化（Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ法）で得られた値を算出する。続いて、平滑処理部４５は、平滑化を行う範囲を移動させ、移動後の範囲において平滑化を行う。図３（ｂ）は、図３（ａ）におけるそれぞれのウィンドウ幅において、最大値のデータを、このウィンドウ幅に含まれるデータのデータ値の平均値に変換した例を示す。このようにして、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータ内の全データの範囲について平滑化を行う。
【００５２】
平滑処理部４５は、傾向算出部４２によって算出された地形の傾向に基づいて、一回の平滑化における平滑化対象のデータの範囲を規定するウィンドウ幅を決定してもよい。例えば、記憶部３０に、地形の傾向と、この地形の傾向に対応するウィンドウ幅とを関連付けて記憶させておき、平滑処理部４５が、記憶部３０を参照し、傾向算出部４２によって算出された地形の傾向に対応するウィンドウ幅を特定してもよい。例えば、地形の傾向に対応するウィンドウ幅は、予想される地形の変化幅に対して狭い範囲となるように決定される。
【００５３】
また、平滑処理部４５は、入力部２０を介してウィンドウ幅を受け付けるようにしてもよい。例えば、図２における入力欄１７は、ラインフィルタのウィンドウ幅の入力を受け付けるためのテキストボックスである。平滑処理部４５は、この入力欄１７に入力された値に基づいてラインフィルタのウィンドウ幅を決定してもよい。
【００５４】
また、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータ全体の平滑化を行う際に、処理結果を表示部１０にリアルタイムで表示させてもよい。例えば、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータ全体の平滑化を複数回行う場合に、すでに表示されている処理結果に対して、新たな平滑化の処理結果を上書きして表示させてもよい。このようにすることで、ユーザは、平滑化の処理途中においてノイズの除去状況を把握することができる。
【００５５】
また、平滑処理部４５は、傾向算出部４２によって算出された地形の傾向に基づいて、平滑化を行う回数を決定してもよい。すなわち、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータ内の全データについて平滑化を行う処理を複数回繰り返してもよい。例えば、ＡＳＴＥＲ  ＤＥＭデータでは、平均傾斜量が５°以下の地形において、スパイクノイズを含む可能性が高い。そこで、平滑処理部４５は、傾向算出部４２によって算出された平均傾斜量が５°以下の場合、平均傾斜量が５°より大きい場合に比べて平滑化を行う回数を多く決定する。なお、記憶部３０に、平均傾斜量と平滑化回数とを関連付けて記憶させておき、平滑処理部４５が、傾向算出部４２によって算出された平均傾斜量に対応する平滑化回数を取得してもよい。
【００５６】
また、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータが示す所定の地図領域における一方向に平滑化を行うとともに、当該一方向と直交する方向に平滑化を行い、それぞれの平滑化の結果の平均値を算出してもよい。すなわち、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータが示す所定の地図領域において南北方向に平滑化を行うとともに、東西方向に平滑化を行う。そして、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータを構成するそれぞれのデータのデータ値を、南北方向の平滑化により算出された場合の当該データのデータ値と、東西方向の平滑化により算出された当該データのデータ値との平均値とする。
【００５７】
また、平滑処理部４５は、ＤＥＭデータが示す所定の地図領域における一方向に平滑化を行い、当該平滑化されたデータに対して、当該一方向と直交する方向に平滑化を行ってもよい。このようにすることで、画像処理装置１は、例えば東西方向のウィンドウ幅におけるデータに対して、連続して複数のスパイクノイズが含まれている場合でもあっても、南北方向のウィンドウ幅における平滑化を行うことで、当該スパイクノイズを除去することができる。
【００５８】
また、平滑処理部４５は、記憶部３０を参照し、取得部４１により取得されたＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭデータの生成に利用されたＡＳＴＥＲデータの数を特定し、特定されたＡＳＴＥＲデータの数に基づいて平滑化を行う回数を決定してもよい。例えば、平滑処理部４５は、特定されたＡＳＴＥＲデータの数が多い場合にはスパイクノイズが除去されたＤＥＭデータである可能性が高いので、平滑化を行う回数を少なくし、特定されたＡＳＴＥＲデータの数が少ない場合、平滑化を行う回数を多くしてもよい。すなわち、平滑処理部４５は、特定されたＡＳＴＥＲデータの数が多い場合、特定されたＡＳＴＥＲデータの数が少ない場合に比べて、平滑化を行う回数を少なくしてもよい。
【００５９】
フィルタ処理部４６は、選択部４３により選択されたフィルタにより、取得部４１により取得され平滑処理部４５により平滑化が行われたＤＥＭデータのフィルタ処理を行う。ここで、フィルタ処理部４６は、選択部４３により複数のフィルタが選択されている場合、選択部４３により決定されたフィルタの処理順にしたがって、ＤＥＭデータのフィルタ処理を行う。なお、フィルタ処理部４６は、テキストデータに変換されたＤＥＭデータのフィルタ処理を行うものとする。
【００６０】
また、フィルタ処理部４６は、ラインフィルタによるフィルタリングを行う場合、ＤＥＭデータが示す所定の地図領域における一方向にフィルタリングを行うとともに、当該一方向と直交する方向にフィルタリングを行い、それぞれのフィルタリングの結果の平均値を算出してもよい。
【００６１】
また、フィルタ処理部４６は、入力部２０を介してフィルタの実行指示を受け付けてもよい。例えば、図２における実行ボタン１８は、フィルタ処理部４６によるフィルタ処理の実行指示を受け付けるためのボタンである。フィルタ処理部４６は、この実行ボタン１８が押下されたことに応じてＤＥＭデータのフィルタ処理を行ってもよい。
【００６２】
出力部４７は、フィルタ処理部４６によりフィルタ処理が行われ、変換部４４によりラスタデータ形式に変換されたＤＥＭデータをファイルに出力する。具体的には、出力部４７は、フィルタ処理が行われる前のＤＥＭデータが格納されているファイルのファイル名に選択部４３が選択したフィルタの識別情報を付したファイル名のファイルを生成し、当該ファイルに、フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する。
【００６３】
例えば、出力部４７は、フィルタ処理が行われ、ラスタデータ形式に変換されたＤＥＭデータを格納するファイルのファイル名の末尾に、フィルタを識別するための拡張子を、当該フィルタのフィルタ処理順に追加してもよい。また、出力部４７は、フィルタ処理が行われたＤＥＭデータのファイル名に対して、平滑処理部４５において用いられたウィンドウ幅を示す情報を追加してもよい。
【００６４】
傾斜量図作成部４８は、出力部４７により出力されたＤＥＭデータの傾斜量図を作成する。傾斜量図作成部４８は、例えば、出力部４７により出力されたＤＥＭデータを構成する各々のデータのデータ値を、エッジ強調フィルタ等を用いて画像データに変換することにより傾斜量図を作成する。ここで、傾斜量図作成部４８は、各々のデータについて、Ｓｏｂｅｌ法、Ｐｒｅｗｉｔｔ法、又はＲｏｂｅｒｔ法を用いてエッジ処理を行って傾斜量図を作成してもよい（非特許文献１参照）。なお、傾斜量図作成部４８は、作成した傾斜量図を表示部１０に表示させてもよい。
【００６５】
続いて、画像処理装置１の制御部４０による処理の流れの一例について説明する。図４は、画像処理装置の制御部による処理の流れを示すフローチャートである。
まず、取得部４１は、ラスタファイル形式のＤＥＭデータを取得する（Ｓ１）。続いて、傾向算出部４２は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータが示す所定の地図領域における地形の傾向を算出する（Ｓ２）。続いて、選択部４３は、傾向算出部４２により算出された地形の傾向に基づいて、複数のラインフィルタと、複数のマトリクスフィルタから少なくともいずれかのフィルタを選択する（Ｓ３）。続いて、変換部４４は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータを、テキストファイル形式のＤＥＭデータに変換する（Ｓ４）。
【００６６】
続いて、平滑処理部４５は、テキストファイル形式に変換されたＤＥＭデータについて、平滑化を行う（Ｓ５）。続いて、フィルタ処理部４６は、平滑処理部４５により平滑化が行われたＤＥＭデータについて、選択部４３により選択されたフィルタによりフィルタ処理を行う（Ｓ６）。続いて、変換部４４は、フィルタ処理が行われたＤＥＭデータをラスタファイル形式のＤＥＭデータに変換する（Ｓ７）。続いて、出力部４７は、変換部４４によりラスタファイル形式に変換されたＤＥＭデータをファイルに出力する（Ｓ８）。この際に、出力部４７は、フィルタを識別するための拡張子をファイル名に追記する。続いて、傾斜量図作成部４８は、出力部４７により出力されたＤＥＭデータの傾斜量図を作成する（Ｓ９）。
【００６７】
［実データへの適用例］
図５Ａは、加重移動平均フィルタの３×３マトリックスの加重係数の一例を示す表である。図５Ｂは、加重移動平均フィルタの５×５マトリックスの加重係数の一例を示す表である。
図６Ａから図６Ｄは、ＤＥＭデータにおける標高データ中のノイズを示す図である。横軸は東経値を示し、縦軸は標高（ｍ）を示している。
図６Ａは、所定の２地点間の標高を示す、ＳＲＴＭ  ＤＥＭの１２０１個の標高データ値を示す図である。図６Ｂは、図６Ａで示した２地点におけるデータ値のうち、片方の地点を起点とした１００個の標高のデータ値を示す図である。図６Ｃは、図６Ａと同区間におけるＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭの３６０１個の標高データ値を示す図である。図６Ｄは、図６Ｂと同区間におけるＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭの３００個のデータ値を示す図である。
【００６８】
図６Ａと図６Ｃとを比較するとわかるように、ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭの標高データ中のノイズは、ＳＲＴＭ  ＤＥＭの標高データ中のノイズに比べて大きい。また、図６Ｄに示されるように、ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭにおける標高データ中のノイズの最大幅はおよそ１５ｍである。また、図６Ａと図６Ｃとを比較すると、ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭにおいて、周囲のデータに比べて著しくデータ値が変化するスパイクノイズを有するデータの存在が確認できる。
【００６９】
図７Ａから図７Ｆは、平滑処理部４５による平滑化を行った例を示す図である。横軸は北緯値を示し、縦軸は標高（ｍ）を示している。具体的には、図７Ａは、図６Ｃに示したＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭの３６０１個の標高データ値のうち、１番目のデータから１５００番目のデータを示す。図７Ｂは、図７Ａに示したＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭデータに対して、最大値及び最小値を平均値で置換する平滑処理を３回行った後のデータを示す。図７Ｃは、図７Ｂに示したデータに対して、最大値及び最小値を多項式適合平滑化値で置換する平滑処理を３回行った後のデータを示す。
【００７０】
図７Ｄは、図７Ｃに示したデータに対して、多項式適合平滑化フィルタ（Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ）による平滑処理を１回行った後のデータを示す。図７Ｅは、図７Ｄに示したデータに対して、適応化平滑化フィルタ（Ｋａｗａｔａ−Ｍｉｎａｍｉ）による平滑処理を１回行った後のデータを示す。図７Ｆは、図７Ｅに示したデータに対して、加重移動平均による平滑処理を１回行った後のデータを示す。図７Ａから図７Ｆに示されるように、平滑化を行うことにより、スパイクノイズが平滑化されていることが確認できる。
【００７１】
図８Ａ及び図８Ｂは、ＳＲＴＭ  ＤＥＭに対してフィルタ処理を行った例を示す図である。図８Ａは、フィルタ処理部４６によるフィルタ処理を行う前のＳＲＴＭ  ＤＥＭを示す図である。図８Ｂは、フィルタ処理部４６によるフィルタ処理を行った後のＳＲＴＭ  ＤＥＭを示す図である。図８Ａ及び図８Ｂに示されるように、フィルタ処理部４６によるフィルタ処理によって、各領域における濃淡の差がなくなり、フィルタ処理が有効であることが確認できる。
【００７２】
図９Ａ及び図９Ｂは、ＳＲＴＭ  ＤＥＭから作成された傾斜量図である。具体的には、図９Ａは、フィルタ処理部４６によるフィルタ処理を行う前のＳＲＴＭ  ＤＥＭから作成された傾斜量図である。図９Ｂは、フィルタ処理部４６によるフィルタ処理を行った後のＳＲＴＭ  ＤＥＭから作成された傾斜量図である。図９Ｂに示される傾斜量図は、図９Ａに示される傾斜量図に比べて地質及び地質構造が明瞭であることが確認できる。
【００７３】
図１０は、図９Ａ及び図９Ｂに示す傾斜量図と同地域の地質図である。図９Ｂに示す傾斜量図は、フィルタ処理によって地質及び地質構造が明瞭になったことで、図１０の地質図に示されている岩脈に沿って河川が形成されていることについて確認することができる。
【００７４】
図１１は、ＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭから作成された傾斜量図である。具体的には、図１１Ａは、平滑処理部４５による平滑化を行わずにフィルタ処理を行って得られたＤＥＭデータから作成された傾斜量図である。図１１Ｂは、平滑処理部４５による平滑化を行い、その後、フィルタ処理を行って得られたＤＥＭデータから作成された傾斜量図である。図１１Ｂに示される傾斜量図は、図１１Ａに示される傾斜量図に比べて地質及び地質構造が明瞭であることが確認できる。
【００７５】
［本実施形態における効果］
以上のとおり、本実施形態に係る画像処理装置１は、複数のラインフィルタであって、地図領域において一方向に連続するデータのフィルタリングを行うフィルタと、複数のマトリクスフィルタであって、地図領域において２次元領域を構成するデータのフィルタリングを行うフィルタとのうち、少なくともいずれかを選択し、選択されたフィルタにより、取得されたＤＥＭデータのフィルタ処理を行う。
【００７６】
このようにすることで、画像処理装置１は、地図領域のそれぞれに対応した多数のＤＥＭデータそれぞれにとってノイズの除去に適したフィルタとして有効な複数のラインフィルタと複数のマトリクスフィルタから少なくともいずれかのフィルタを効率的に選択することができる。
【００７７】
また、画像処理装置１は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータ内の所定のウィンドウ幅において最大値のデータの平滑化を行う。このようにすることで、画像処理装置１は、ラインフィルタ又はマトリクスフィルタで除去することができない最大値のデータについても平滑化することができるので、例えばスパイクノイズのように、他のデータ値に対して突出しているデータ値を平滑化することができる。
【００７８】
また、画像処理装置１は、取得部４１により取得されたＤＥＭデータが示す所定の地図領域における地形の傾向を算出し、この算出された地形の傾向に基づいて複数のラインフィルタ及び複数のマトリクスフィルタのうち、少なくともいずれかを選択する。このようにすることで、画像処理装置１は、地形の傾向に応じて、当該地形に適したフィルタを選定することができる。
【００７９】
また、画像処理装置１は、算出された地形の傾向に基づいてウィンドウ幅を決定する。このようにすることで、画像処理装置１は、地形に応じて、平滑化を行う場合のデータ範囲を最適化することができる。
【００８０】
また、画像処理装置１は、算出された地形の傾向に基づいて平滑化を行う回数を決定する。このようにすることで、画像処理装置１は、算出された地形の傾向に適した回数だけ平滑化を行い、効果的にノイズを除去することができる。
【００８１】
また、画像処理装置１は、ＤＥＭデータが示す所定の地図領域における一方向に平滑化を行うとともに、当該一方向と直交する方向に平滑化を行い、それぞれの平滑化の結果の平均値を算出する。このようにすることで、画像処理装置１は、一方向において連続的に複数のスパイクノイズが含まれている場合であっても、当該一方向と直交する方向に平滑化を行うことができるので、一方向のみで平滑化を行う場合に比べて、効果的にノイズを除去することができる。
【００８２】
また、画像処理装置１は、ＤＥＭデータが示す所定の地図領域の位置と、当該位置におけるＡＳＴＥＲ  ＧＤＥＭデータの生成に利用されたＡＳＴＥＲデータの数とを関連付けて記憶部３０に記憶し、当該記憶部３０を参照して取得部４１により取得されたＤＥＭデータの生成に利用されたＡＳＴＥＲデータの数を特定し、特定されたＡＳＴＥＲデータの数に基づいて平滑化を行う回数を決定する。ここで、特定されたＡＳＴＥＲデータの数が少ない地図領域を示すＤＥＭデータは、特定されたＡＳＴＥＲデータの数が多い地図領域のＤＥＭデータに比べてデータの精度が低く、ノイズ成分を多く含んでいる。これに対して、画像処理装置１は、例えば、特定されたＡＳＴＥＲデータの数に応じて適切な回数の平滑化を行うことができる。
【００８３】
また、画像処理装置１は、フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを格納するファイルのファイル名を、フィルタ処理が行われる前のＤＥＭデータが格納されているファイルのファイル名に選択部４３が選択したフィルタの識別情報を付したものと設定し、当該ファイル名が設定されたファイルに、フィルタ処理が行われたＤＥＭデータを出力する。このようにすることで、画像処理装置１により出力されたＤＥＭデータのユーザは、ファイル名によって、フィルタ処理の内容を把握することができる。
【００８４】
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ことが当業者に明らかである。
【符号の説明】
【００８５】
１・・・画像処理装置、１０・・・表示部、２０・・・入力部、３０・・・記憶部、４０・・・制御部、４１・・・取得部、４２・・・傾向算出部、４３・・・選択部、４４・・・変換部、４５・・・平滑処理部、４６・・・フィルタ処理部、４７・・・出力部、４８・・・傾斜量図作成部
【図１】
0006007312.tif 000002
【図２】
0006007312.tif 000003
【図３】
0006007312.tif 000004
【図４】
0006007312.tif 000005
【図５Ａ】
0006007312.tif 000006
【図５Ｂ】
0006007312.tif 000007
【図６Ａ】
0006007312.tif 000008
【図６Ｂ】
0006007312.tif 000009
【図６Ｃ】
0006007312.tif 000010
【図６Ｄ】
0006007312.tif 000011
【図７Ａ】
0006007312.tif 000012
【図７Ｂ】
0006007312.tif 000013
【図７Ｃ】
0006007312.tif 000014
【図７Ｄ】
0006007312.tif 000015
【図７Ｅ】
0006007312.tif 000016
【図７Ｆ】
0006007312.tif 000017
【図８Ａ】
0006007312.tif 000018
【図８Ｂ】
0006007312.tif 000019
【図９Ａ】
0006007312.tif 000020
【図９Ｂ】
0006007312.tif 000021
【図１０】
0006007312.tif 000022
【図１１Ａ】
0006007312.tif 000023
【図１１Ｂ】
0006007312.tif 000024