(57)【要約】【課題】画像内において建物などの人工物が写っている領域をより高精度に特定する。【解決手段】人工物領域特定装置は、画像データから画像内において第一の線と第二の線が交差する点である１以上のコーナーそれぞれの位置を取得する第一取得部と、第一取得部が取得した前記コーナーそれぞれの位置を表す座標に、当該座標を基準とした距離と人工物が存在する度合との関係をモデル化した確率分布を設定する確率分布設定部と、確率分布設定部により設定された１以上の確率分布に基づき、画像内において外観にコーナーを有する人工物が支配的な領域を取得する第二取得部と、を備える。【選択図】図１
2019197483.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから画像内において第一の線と第二の線が交差する点である１以上のコーナーそれぞれの位置を取得する第一取得部と、
前記第一取得部が取得した前記コーナーそれぞれの前記位置を表す座標に、前記座標を基準とした距離と人工物が存在する度合との関係をモデル化した確率分布を設定する確率分布設定部と、
前記確率分布設定部により設定された１以上の前記確率分布に基づき、前記画像内において外観にコーナーを有する人工物が支配的な領域を取得する第二取得部と、
を備える人工物領域特定装置。
【請求項２】
前記第一取得部は、前記画像内において前記人工物が存在する方向をさらに取得し、
前記確率分布設定部は、前記コーナーの前記位置を表す座標に、前記コーナーにおいて前記人工物が存在する方向に伸長した前記確率分布を設定する、
請求項１に記載の人工物領域特定装置。
【請求項３】
前記第一取得部は、前記画像内において前記人工物が存在する方向をさらに取得し、
前記確率分布設定部は、前記コーナーの前記位置を表す座標に、前記コーナーにおいて前記人工物が存在する方向にピークをずらした前記確率分布を設定する、
請求項１に記載の人工物領域特定装置。
【請求項４】
前記人工物は、建物である、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の人工物領域特定装置。
【請求項５】
画像データから画像内において第一の線と第二の線が交差する点である１以上のコーナーそれぞれの位置を取得する第一取得ステップと、
前記第一取得ステップにおいて取得した前記コーナーそれぞれの前記位置を表す座標に、前記座標を基準とした距離と人工物が存在する度合との関係をモデル化した確率分布を設定する確率分布設定ステップと、
前記確率分布設定ステップにおいて設定された１以上の前記確率分布に基づき、前記画像内において外観にコーナーを有する人工物が支配的な領域を取得する第二取得ステップと、
を有する人工物領域特定方法。
【請求項６】
コンピュータを、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の人工物領域特定装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工物領域特定装置、人工物領域特定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
航空機、衛星、ドローンなどから空撮した画像を用いて、建物の新築や解体等の時間的変化の有無を確認し、その情報を地図の更新作業に活用している。建物の新築や解体の変化を効率的に判断するためには、空撮画像中に建物が映っている領域を良好に特定することが重要となる。非特許文献１では、空撮画像から建物を検出するために、色彩情報とエッジ情報を活用している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】三冨  創，松岡  昌志，山崎  文雄，“空撮画像を用いた汎用的な建物被害抽出方法に関する考察”，土木学会論文集，2002年7月，No.710/I-60，p.413-425
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、道路や駐車場と建物との分離が難しく、特定精度を低下させることがあった。これは、道路や駐車場も、くっきりとしたエッジを持つ特性があるためである。
【０００５】
上記事情に鑑み、本発明は、画像内において建物などの人工物が写っている領域をより高精度に特定することができる人工物領域特定装置、人工物領域特定方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、画像データから画像内において第一の線と第二の線が交差する点である１以上のコーナーそれぞれの位置を取得する第一取得部と、前記第一取得部が取得した前記コーナーそれぞれの前記位置を表す座標に、前記座標を基準とした距離と人工物が存在する度合との関係をモデル化した確率分布を設定する確率分布設定部と、前記確率分布設定部により設定された１以上の前記確率分布に基づき、前記画像内において外観にコーナーを有する人工物が支配的な領域を取得する第二取得部と、を備える人工物領域特定装置である。
【０００７】
本発明の一態様は、上述の人工物領域特定装置であって、前記第一取得部は、前記画像内において前記人工物が存在する方向をさらに取得し、前記確率分布設定部は、前記コーナーの前記位置を表す前記座標に、前記コーナーにおいて前記人工物が存在する方向に伸長した前記確率分布を設定する。
【０００８】
本発明の一態様は、上述の人工物領域特定装置であって、前記第一取得部は、前記画像内において前記人工物が存在する方向をさらに取得し、前記確率分布設定部は、前記コーナーの前記位置を表す前記座標に、前記コーナーにおいて前記人工物が存在する方向にピークをずらした前記確率分布を設定する。
【０００９】
本発明の一態様は、上述の人工物領域特定装置であって、前記人工物は、建物である。
【００１０】
本発明の一態様は、画像データから画像内において第一の線と第二の線が交差する点である１以上のコーナーそれぞれの位置を取得する第一取得ステップと、前記第一取得ステップにおいて取得した前記コーナーそれぞれの前記位置を表す座標に、前記座標を基準とした距離と人工物が存在する度合との関係をモデル化した確率分布を設定する確率分布設定ステップと、前記確率分布設定ステップにおいて設定された１以上の前記確率分布に基づき、前記画像内において外観にコーナーを有する人工物が支配的な領域を取得する第二取得ステップと、を有する人工物領域特定方法である。
【００１１】
本発明の一態様は、コンピュータを、上述のいずれかに記載の人工物領域特定装置として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、画像内において建物などの人工物が写っている領域をより高精度に特定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態による建物領域特定装置の機能ブロック図である。
【図２】同実施形態によるＦＡＳＴ特徴量を用いたコーナー検出処理を説明するための図である。
【図３】同実施形態による建物領域特定装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図４】同実施形態によるコーナーに設定された確率分布を示す図である。
【図５】同実施形態によるコーナーに設定された確率分布を示す図である。
【図６】同実施形態による確率分布総和ベクトルを示す図である。
【図７】第２の実施形態による建物領域特定装置の機能ブロック図である。
【図８】同実施形態による建物領域特定装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図９】同実施形態によるコーナーに設定された確率分布を示す図である。
【図１０】同実施形態によるコーナーに設定された確率分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。
本実施形態では、画像内に人工物が１つ以上のコーナーを保持した形状で写っていることを想定する。画像として、例えば、空撮画像を用いることができる。ここで、コーナーとは、２本の線分がそれぞれの端点で交差してできる点を意味する。例えば、人工物が四角形の場合は、４つのコーナーを持つ。以下では、人工物が建物である場合を例に説明する。
【００１５】
まず、人工物領域特定装置の一例である建物領域特定装置は、空撮画像において、特定の条件を満たす画素をコーナーとして検出する。次に、建物領域特定装置は、コーナーとして検出された座標を起点に、建物が存在する確率分布をあてはめる。これは、コーナーとして検出された箇所の周辺に建物が存在している、若しくは、コーナーとして検出された箇所は建物の一部であるとの仮定に基づいている。建物領域特定装置は、すべてのコーナーに対して上記の確率分布をあてはめた後にそれらの値を合算し、その合算した値を画像内において建物が存在する確率が高いか低いかを表す値と定める。最後に、建物領域特定装置は、指定したしきい値と建物が存在する確率を表す値とを比較し、しきい値を上回る領域を建物領域として出力する。
【００１６】
通常、建物は複数のコーナーに囲まれている。例えば、矩形の建物には４つのコーナーがある。従って、確率分布を合算すると、建物領域は、建物ではない領域とくらべて、コーナーの数の分だけ値が大きくなる。つまり、確率分布の合算を用いることによって、建物が存在する可能性がある領域として判定しやすくなる。
【００１７】
[第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態による建物領域特定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。建物領域特定装置１００は、画像データ入力部１と、コーナー検出用パラメータ入力部２と、コーナー検出部３と、ループ処理部４と、確率分布情報入力部５と、確率分布加算部６と、ループ完了判定部７と、しきい値入力部８と、しきい値比較部９とを備える。
【００１８】
画像データ入力部１は、空撮画像の画像データを入力する。画像データ入力部１は、画像データを、建物領域特定装置１００と接続される他の装置や建物領域特定装置１００が備える図示しない記憶部などから読み込む。
【００１９】
コーナー検出用パラメータ入力部２は、キーボード、ボタン、タッチパネル等の既存の入力装置により、コーナー検出処理に必要なパラメータ一式を入力し、コーナー検出部３に出力する。コーナー検出用パラメータ入力部２は、パラメータ一式を、建物領域特定装置１００と接続される他の装置や建物領域特定装置１００が備える図示しない記憶部から読み出してもよい。
【００２０】
コーナー検出部３は、コーナー検出用パラメータ入力部２により入力されたパラメータ一式を用いたコーナー検出処理により、画像データが示す画像内におけるコーナーを検出し、その座標位置を取得する。
【００２１】
ループ処理部４は、確率分布加算部６に対して、コーナー検出部３が検出したコーナーそれぞれについて処理を行うよう指示する。
【００２２】
確率分布情報入力部５は、既存の入力装置により確率分布情報を入力する。確率分布情報は、建物が存在する確率を示す分布の形状を表す。例えば、確率分布を２次元正規分布とする場合は、平均ベクトル、分散ベクトルの情報などが確率分布情報の例として挙げられる。確率分布情報入力部５は、建物領域特定装置１００と接続される他の装置や建物領域特定装置１００が備える図示しない記憶部から確率分布情報を読み出してもよい。
【００２３】
確率分布加算部６は、コーナー検出部３が検出した各コーナーの座標位置を基準として、画像データ内の全画素について、確率分布情報入力部５により入力された確率分布情報を設定し、それら設定された確率分布情報を加算する。なお、画像データ内の画素には、該コーナーを基準とした確率分布に０が設定される場合もある。確率分布０が設定される画素には、確率分布情報を設定しないこととしてもよい。確率分布加算部６は、画像データ内の画素毎に、各コーナーに設定された確率分布情報の値を加算する。これにより、画像データ内の各画素について建物の存在確率を合計した値が得られる。
【００２４】
ループ完了判定部７は、コーナー検出部３が検出したすべてのコーナーについて、確率分布情報の加算処理を終えたかを判定する。ループ完了判定部７は、未処理のコーナーがあると判定した場合は、未処理のコーナーについてループ処理を行うようループ処理部４に指示する。ループ完了判定部７は、全てのコーナーについて処理済みと判定した場合は、確率分布情報の加算結果をしきい値比較部９に出力する。
【００２５】
しきい値入力部８は、建物が支配的な領域（以下、「建物領域」と記載）であるか否かを判定するために確率分布情報の加算結果との比較に用いるしきい値を既存の入力装置により入力する。しきい値入力部８は、建物領域特定装置１００と接続される他の装置や建物領域特定装置１００が備える図示しない記憶部からしきい値を読み出してもよい。
【００２６】
しきい値比較部９は、画像データ内の各画素について、全てのコーナーそれぞれに設定した確率分布情報を加算した結果を取得し、しきい値入力部８から読み込んだしきい値と画像データ内の画素毎に比較する。しきい値比較部９は、存在確率の合計値がしきい値よりも大きな画素により構成される領域を建物領域と判断し、存在確率の合計値がしきい値以下の画素により構成される領域を建物領域ではないと判断する。
【００２７】
コーナー検出部３がコーナー検出に用いる方法の例として、ＦＡＳＴ特徴量を用いた検出方法、Ｍｏｒａｖｅｃの検出方法、Ｈａｒｒｉｓの検出方法などが挙げられる。ここでＦＡＳＴ特徴量を用いたコーナー検出処理について説明する。
【００２８】
図２に、ＦＡＳＴ特徴量を用いたコーナー検出処理を説明するための図である。同図に示す１マスは１画素を表す。注目画素をｐとし、注目画素ｐを中心とした円周上の画素を順にｐ：１〜ｐ：Ｘとする。同図では、Ｘ＝１６である。また、注目画素ｐの輝度値をｌｐ、画素ｐ：ｘ（ｘは１以上Ｘ以下の整数）の輝度値ｌｐ：ｘとする。１６個の要素からなる特徴ベクトルのｘ番目の要素の値を、輝度値ｌｐ＋しきい値ｔ≦輝度値ｌｐ：ｘであればＢｒｉｇｔｅｒ、輝度値ｌｐ−しきい値ｔ＜輝度値ｌｐ：ｘ＜輝度値ｌｐ＋しきい値ｔであればＳｉｍｉｌａｅｒ、輝度値ｌｐ−しきい値ｔ≧輝度値ｌｐ：ｘであればＤａｒｋｅｒとする。Ｂｒｉｇｔｅｒ又はＤａｒｋｅｒが所定以上連続する要素がある場合、注目画素ｐはコーナーであると判定される。なお、ｐ：Ｘとｐ：１は連続しているとみなす。
【００２９】
図３は、図１に示す建物領域特定装置１００の処理動作を示すフローチャートである。
まず、画像データ入力部１は、空撮画像の画像データを読み込み、コーナー検出部３に出力する（ステップＳ１）。コーナー検出用パラメータ入力部２は、コーナー検出に必要なパラメータ一式を入力し、コーナー検出部１３に出力する。例えば、コーナー検出にＦＡＳＴ特徴量を用いる場合は、コーナーと判定するための連続画素のしきい値や、精度向上のための非最大値抑制機能のオンオフ制御フラグなどがパラメータ一式として挙げられる。コーナー検出部３は、コーナー検出用パラメータ入力部２から受信したパラメータ一式を使用したコーナー判定処理により、画像データ入力部１が読み込んだ画像データが示す画像内における１以上のコーナーを検出する。コーナー検出部３は、画像データ内で検出したコーナーの画素の位置を表す座標値をループ処理部４に出力する（ステップＳ２）。
【００３０】
ループ処理部４は、コーナー検出部３から出力されたすべてのＮ個のコーナーを対象にして、ｎ＝１，２，…，Ｎのそれぞれについて、ステップＳ４を繰り返し行うループ処理を実行する（ステップＳ３）。
【００３１】
確率分布加算部６は、画像座標上に、現在処理対象としているｎ番目のコーナーの座標位置を起点として、確率分布情報入力部５から入力された確率分布情報を設定し、確率分布総和ベクトルＳに加算する（ステップＳ４）。なお、画像座標上とは、画像データ内の各画素、と言い換えてもよい。
【００３２】
Ｎ個のコーナーのうちいずれのコーナーであるかを表すインデクスをｎ（ｎは１以上Ｎ以下の整数）、ｎ番目のコーナーであるコーナーｎの画像上の座標を（Ｘｎ，Ｙｎ）とする。また、確率分布情報が示す確率分布を２次元正規分布とし、平均値（ピーク位置）を（ｕ，ｖ）、分散を（σｘ，σｙ）とする。このとき、画像上の位置（ｘ，ｙ）における、コーナーｎが与える確率分布ｆｎは以下の式（１）で示される。
【００３３】
【数１】
2019197483.tif 000003
【００３４】
確率分布総和ベクトルＳの各要素Ｓ（ｘ，ｙ）は、Ｎ個の全コーナー分の式（１）が示す確率分布を合計した以下の式（２）となる。
【００３５】
【数２】
2019197483.tif 000004
【００３６】
図４、図５は、各コーナーに設定された確率分布を示す図であり、図６は確率分布総和ベクトルＳを示す図である。図４、図５はそれぞれ、４０×４０画素の画像を仮定し、図４はコーナーの座標が（１５，１５）、図５はコーナーの座標が（２５，２５）に存在した場合の確率分布を示す。線Ｌ１は建物の輪郭であり、線Ｌ１が示す輪郭により囲まれた領域を建物領域と仮定する。確率値は等高線として表現している。図６は、図４に示す確率分布と図５に示す確率分布の２つの確率分布を重ね合わせた確率分布総和ベクトルＳを示す。
【００３７】
図３のステップＳ４の処理の後、ループ完了判定部７は、すべてのコーナーについて処理が完了しているかどうかを判定する。ループ完了判定部７は、完了していないと判定すると、次の処理対象のコーナーを選択するようループ処理部４に指示し、処理を引き渡す。ループ完了判定部７は、すべてのコーナーについて処理が完了していると判定すると、確率分布総和ベクトルＳをしきい値比較部９に出力する。
【００３８】
しきい値入力部８は、確率分布総和ベクトルＳの各画素の値に対して適用し、建物領域か否か判定するためのしきい値を入力する。しきい値比較部９は、ループ完了判定部７から出力された確率分布総和ベクトルＳが示す各画素の確率分布の合計値Ｓ（ｘ，ｙ）と、しきい値入力部８から読み込んだしきい値とを比較する（ステップＳ５）。しきい値比較部９は、しきい値以上であればその画素の領域を建物領域と判定して判定結果を出力し（ステップＳ６）、しきい値未満の画素の領域を建物領域ではないと判定して判定結果をする（ステップＳ７）。
【００３９】
［第２の実施形態］
コーナーは、主に点として検出されるため、第１の実施形態のように、そこに単純に確率分布をあてはめた場合には、コーナーを中心として等方的に確率分布が広がる。しかし、建物のコーナーは、例えば屋根等の端点として画像に映るため、建物が実際に存在するのはコーナーを起点とした一部の方向のみである。従って、建物がありそうな方向が分かる場合には、コーナーを中心として確率分布を等方的に広げるよりも、その方向に確率分布を伸ばす、あるいは、確率分布をずらすことによって、コーナーからその方向への確率分布を高めることができると考えられる。そこで、第２の実施形態による建物領域特定装置は、コーナーにおいて建物が存在すると想定される方向を検出し、検出した方向に基づいて確率分布を伸長するか、確率分布の設定中心となる座標をコーナーの座標からずらす。あるいは、建物領域特定装置はその両方を行う。
【００４０】
図７は、第２の実施形態による建物領域特定装置１１０の構成を示す機能ブロック図である。建物領域特定装置１１０は、画像データ入力部１１と、コーナー検出用パラメータ入力部１２と、コーナー検出部１３と、ループ処理部１４と、コーナー方向検出用パラメータ入力部１５と、コーナー方向検出部１６と、確率分布情報入力部１７と、確率分布加算部１８と、ループ完了判定部１９と、しきい値入力部２０と、しきい値比較部２１とを備える。画像データ入力部１１、コーナー検出用パラメータ入力部１２、コーナー検出部１３、ループ処理部１４、確率分布情報入力部１７、ループ完了判定部１９、しきい値入力部２０及びしきい値比較部２１のそれぞれは、図１に示す第１の実施形態における建物領域特定装置１００の画像データ入力部１、コーナー検出用パラメータ入力部２、コーナー検出部３、ループ処理部４、確率分布情報入力部５、ループ完了判定部７、しきい値入力部８及びしきい値比較部９と同様の機能を有する。
【００４１】
コーナー方向検出用パラメータ入力部１５は、コーナーの方向を検出するために必要なパラメータ情報一式を読み込み、コーナー方向検出部１６に出力する。コーナー方向検出部１６は、画像内で検出された各コーナーにおいて建物領域が存在すると想定される方向を検出する。確率分布加算部１８は、各コーナーの座標位置に確率分布情報を設定し、それら設定された確率分布情報を加算する。このとき、確率分布加算部１８は、確率分布情報入力部１７により入力された確率分布情報が示す建物の存在確率の分布を、建物領域が存在すると想定される方向に確率分布が重点的に伸びるように加工してから加算を行う。また、確率分布加算部１８は、各コーナーの座標位置よりも、確率分布の平均値（ピーク位置）が建物領域の中に来るように、建物領域が存在すると想定される方向に確率分布情報が表すピークをずらして設定してもよい。
【００４２】
図８は、図７に示す建物領域特定装置１１０の処理動作を示すフローチャートである。
まず、画像データ入力部１１は、空撮画像の画像データを読み込み、コーナー検出部１３に出力する（ステップＳ１１）。コーナー検出用パラメータ入力部１２は、コーナー検出に必要なパラメータ一式を入力し、コーナー検出部１３に出力する。例えば、コーナー検出にＦＡＳＴ特徴量を用いる場合は、コーナーと判定するための連続画素のしきい値や、精度向上のための非最大値抑制機能のオンオフ制御フラグなどがパラメータ一式として挙げられる。コーナー検出部１３は、画像データ入力部１１が読み込んだ画像データが示す画像領域内において１以上のコーナーを検出し、検出したコーナーの座標値をループ処理部１４に出力する（ステップＳ１２）。コーナー検出部３がコーナー検出に利用する検出方法の例としては、ＦＡＳＴ特徴量による検出、Ｍｏｒａｖｅｃの検出方法、Ｈａｒｒｉｓの検出方法などが挙げられる。
【００４３】
ループ処理部１４は、コーナー検出部１３から出力されたすべてのＮ個のコーナーを対象にして、ｎ＝１，２，…，ＮのそれぞれについてステップＳ１４〜ステップＳ１５を繰り返し行うループ処理を実行する（ステップＳ１３）。
【００４４】
コーナー方向検出部１６は、コーナー方向検出用パラメータ入力部１５が入力したパラメータ情報一式を用い、現在処理対象としているｎ番目のコーナーについて、建物領域が存在すると想定される方向を検出し、確率分布加算部１８に出力する（ステップＳ１４）。例えば、ＦＡＳＴ特徴量による検出を行った際には、明るい画素と暗い画素に２分して連続する画素数をカウントした際、連続数が少ない画素の方向を建物が存在する方向として定める方法が考えられる。その他、入力装置などを用いて外部より明示的に指定されてもよい。
【００４５】
確率分布加算部１８は、コーナー方向検出部１６から建物領域が存在すると想定される方向の情報を読み込み、確率分布情報入力部１７か確率分布情報を読み込む。確率分布を２次元正規分布とする場合は、確率分布情報として、平均ベクトル、分散ベクトルの情報などが挙げられる。確率分布加算部１８は、現在処理対象としているｎ番目のコーナーの座標位置を起点とした画像座標上に確率分布情報を設置し、確率分布総和ベクトルＳに加算する（ステップＳ１５）。
【００４６】
コーナーのインデクスをｎ、コーナーｎの画像上の座標を（Ｘｎ，Ｙｎ）とする。一方、確率分布を２次元正規分布とし、平均値（ピーク位置）を（ｕ，ｖ）、分散を（σｘ，σｙ）としたとき、画像上の位置（ｘ，ｙ）における、コーナーｎが与える確率分布ｆｎは以下の式（３）で示される。
【００４７】
【数３】
2019197483.tif 000005
【００４８】
ここで、コーナー方向検出部１６から読み込んだ、建物領域が存在すると想定される方向が（ｃｘ，ｃｙ）であれば、確率分布がその方向に重点的に伸びるように、(σｘ，σｙ）を設定することが望ましい。また、確率分布の平均値（ピーク位置）が建物領域の中に来るように平均値（ピーク位置）を（ｕ，ｖ）からずらしてもよい。確率分布総和ベクトルＳの各要素Ｓ（ｘ，ｙ）は、Ｎ個の全コーナー分の確率分布を合計した以下の式（４）となる。
【００４９】
【数４】
2019197483.tif 000006
【００５０】
図９は、コーナーに設定された確率分布を示す図である。同図では、４０×４０画素の画像を仮定し、コーナー座標を（２０，２０）と設定した例である。右上に配置された線Ｌ２が建物輪郭であり、線Ｌ２が示す輪郭により囲まれた領域を建物領域と仮定する。確率値は等高線として表現している。同図では、確率分布を建物が存在する方向に伸ばしている。図１０は、図９の確率分布に対して、平均値が建物領域の中に来るようにずらした例である。このように各コーナーの確率分布を設定してもよい。
【００５１】
図８のステップＳ１５の処理の後、ループ完了判定部１９は、すべてのコーナーについて処理が完了しているかどうかを判定する。ループ完了判定部１９は、完了していないと判定すると、次の処理対象のコーナーを選択するようループ処理部１４に指示し、処理を引き渡す。ループ完了判定部１９は、すべてのコーナーについて処理が完了していると判定すると、確率分布総和ベクトルＳをしきい値比較部２１に出力する。
【００５２】
しきい値入力部２０は、確率分布総和ベクトルＳの各要素の値に対して適用し、建物領域か否か判定するためのしきい値を入力する。しきい値比較部２１は、確率分布総和ベクトルＳが示す各画素の確率分布の合計値Ｓ（ｘ，ｙ）と、しきい値入力部８から読み込んだしきい値とを比較する（ステップＳ１６）。しきい値比較部２１は、しきい値以上であればその画素の領域を建物領域と判定して判定結果を出力し（ステップＳ１７）、しきい値未満の画素の領域を建物領域ではないと判定して判定結果をする（ステップＳ１８）。
【００５３】
上述した実施形態の建物領域特定装置１００、１１０は、建物には上空から見た時の外観に道路や駐車場などの他の人工物や自然の領域と比較して建物にはコーナーが多いという性質に基づき、空撮画像等の画像における建物の領域を推定する。建物領域特定装置１００、１１０は、画像上の任意の点を基準とした所定の範囲内におけるコーナーの多さに基づき、建物であるか否かの推定を統計的な手法で行う。
【００５４】
上述した実施形態によれば、人工物領域特定装置は、第一取得部と、確率分布設定部と、第二取得部とを備える。第一取得部は、画像データから画像内において第一の線と第二の線が交差する点である１以上のコーナーそれぞれの位置を取得する。第一取得部は、例えば、コーナー検出部３である。確率分布設定部は、第一取得部が取得したコーナーそれぞれの位置を表す座標に、その座標を基準とした距離と人工物が存在する度合との関係をモデル化した確率分布を設定する。確率分布設定部は、例えば、確率分布加算部６である。第二取得部は、確率分布設定部により設定された１以上の確率分布に基づき、画像内において外観にコーナーを有する人工物が支配的な領域を取得する。第二取得部は、例えば、しきい値比較部９である。
【００５５】
第一取得部は、画像内において人工物が存在する方向をさらに取得してもよい。確率分布設定部は、コーナーの位置を表す座標に、そのコーナーにおいて人工物が存在する方向に伸長した又はピークをずらした確率分布を設定する。例えば、第一取得部はコーナー検出部１３及びコーナー方向検出部１６であり、確率分布設定部は、確率分布加算部１８である。
【００５６】
上述した実施形態における建物領域特定装置１００、１１０の機能をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００５７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５８】
１、１１…画像データ入力部、  ２、１２…コーナー検出用パラメータ入力部、  ３、１３…コーナー検出部、  ４、１４…ループ処理部、  ５、１７…確率分布情報入力部、  ６、１８…確率分布加算部、  ７、１９…ループ完了判定部、  ８、２０…しきい値入力部、  ９、２１…しきい値比較部、  １５…コーナー方向検出用パラメータ入力部、  １６…コーナー方向検出部、  １００、１１０…建物領域特定装置
【図１】
2019197483.tif 000007
【図２】
2019197483.tif 000008
【図３】
2019197483.tif 000009
【図４】
2019197483.tif 000010
【図５】
2019197483.tif 000011
【図６】
2019197483.tif 000012
【図７】
2019197483.tif 000013
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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