(57)【要約】  本発明は、特に高解像度で表示される航空／衛星画像のオブジェクトベースのセグメンテーションを可能にする方法に関する。本発明の目的は、統計的、空間的および構造的な関係性／特徴を使用することによって、また高解像度の航空／衛星画像データを使用することによって、オブジェクトの境界を自動的に決定することである。本発明の別の目的は、周辺光、気候条件または解像度などの限定的側面による影響を最小限しか受けずに稼働することができ、ピクセル単位での感知ではなく全体としてのオブジェクトの決定をもたらすことができる方法を開発することである。【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトベースのセグメンテーション方法であって、画像中のオブジェクトのセグメンテーションを確実にするために、以下のステップ；
・形態学的操作後にそれら自体内で均一な明るさ値を有する、ピクセル群によって形成された基本構造を引き出し、基本構造の空間的な大きさを推測するための、
・次第に大きくなるディスク型の構造化要素を使用することによって、最初の極大がそれぞれのピクセルについて得られるまで形態学的な開閉操作を実行するステップ、
・最初の極大構造化要素の直径および開閉操作の種類をそのピクセルの属性として指定するステップ、
・同じ属性を有するすべてのピクセルを一緒にグループ化して基本構造を得るステップ、
・基本構造とその隣接基本構造との類似点を統計的に測定し、その後、類似構造を再グループ化することによって基本オブジェクトを確立するための、
・基本構造の平均値および標準偏差を計算するステップ、
・それぞれの基本構造を、それ自身と最も近い標準偏差および平均値を有する隣接基本構造と一致させるステップ、
・基本オブジェクトの空間的な大きさおよび明るさ値に関して変化を示す範囲を決定するための、
・あるピクセルでの範囲値を、そのピクセルを含有する基本オブジェクトの標準偏差として決定するステップ、
・あるピクセルでの空間的な大きさを、そのピクセルを含有する基本オブジェクトの大きさ（ピクセル計数）として決定するステップ、
・基本オブジェクトの空間的および範囲の大きさが平均シフト技法の帯域幅（範囲および空間的な帯域幅）の推定をもたらすことを受け入れることによって画像をフィルタリングし、同じモードに属するピクセルをグループ化（セグメンテーション）することによって好ましいオブジェクトを決定するための、
・平均シフト試験点でのピクセル周囲の帯域幅内の点の平均のピクセルに関するベクトル差、および密度勾配の推定に基づく平均シフト方法で使用する帯域幅の大きさに比例して決定されるセグメンテーション解像度を計算するステップ、
・ゼロ収束点が試験したピクチャまたはピクチャ内のオブジェクト内の有意味なモードに対応すると仮定するステップ、
・同じ点に収束し、前記点の範囲値内にある、連結された構成要素を確立するピクセルのセグメントを、グループ化および決定するステップ、
を含むことを特徴とする、オブジェクトベースのセグメンテーション方法。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクトベースのセグメンテーション方法であって、
隣接基本構造との関連一致中に、どの隣接構造とも一致させることができない構造は、その隣接物とは異なるそれ自体で有意味な構造であるとみなされると決定するステップを含むことを特徴とする、オブジェクトベースのセグメンテーション方法。
【請求項３】
前記請求項のいずれかに記載のオブジェクトベースのセグメンテーション方法であって、
基本構造のうちの任意のものがその隣接構造のうちの少なくとも１つと一致した場合に、構造は一致する隣接構造と合わせてより有意味であると仮定すること、およびこの構造を、この隣接する一致した構造または複数の構造と一緒にすることによって、基本オブジェクトを得るステップを含むことを特徴とする、オブジェクトベースのセグメンテーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に高解像度で見られる航空／衛星写真のオブジェクトベースのセグメンテーションを可能にする方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最新技術において、写真中のオブジェクトの境界を決定するために様々な方法が使用されている。これらの方法の一部では、関連するフレームの助けを受けてオブジェクトのセグメンテーションを可能にして、オブジェクトの縁およびこれらのオブジェクトを他のオブジェクトから分離する要素を決定する。そのような方法は、ＷＯ２００９／１５７９４６と番号付けられた、ＰＣＴ特許出願に記載されている。
【０００３】
同様に、ＵＳ２００７／２５３６０９と番号付けられた、米国特許には、セグメンテーションを用いて心臓組織を分離するために使用する方法が記載されている。
【０００４】
前記方法を用いて二次元で情報推論を実行することが目的とされて、一般にセクションを抽出して三次元データを取得し、その後、処理を繰り返す。しかし、１つの画像データしか使用可能でない場合は、オブジェクトの高さを理解することは不可能である。
【０００５】
最新技術において知られている別の例は、ＣＮ１０１７０６９５０Ａと番号付けられた、中国特許出願に記載されている。この出願では、大きな画像を小さな部分へと分割し、その後、処理手順をこれらの小さな部分で実行した後、元に戻して１つにする方法が記載されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、統計的、空間的および構造的な特徴／関係性ならびに高解像度の航空／衛星画像データを使用して、オブジェクトの境界および輪郭の自動的な決定を可能にすることである。本発明の別の目的は、オブジェクトをピクセルだけではなく全体として定義することを可能にし、周辺光、大気条件または解像度などの制限要素による影響を最小限しか受けずに稼働および作動することができる方法を開発することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は画像データの単一の帯域を使用する。前記帯域はグレースケールの帯域であることができるか、または様々なスペクトル帯であることができる。最初に基本構造を決定するために、画像データはそれぞれのピクセル群で処理を実行する。
【０００８】
続いて、可能性がある同一基本構造を一緒にグループ化することによってオブジェクトの決定をもたらす。
【０００９】
これは、高さの違いまたはそれ自身の影を有することが原因で前記オブジェクトの一部の明るさが少なくなることで、オブジェクトがそれ自身とは異なるオブジェクトとして認知されることを防ぐこと意味する。
【００１０】
本発明は、４つの主なステップをその最も基本的な形態で含む。
１．形態学的操作後にそれら自体内で均一な明るさ値を有する、ピクセル群によって形成された基本構造を引き出し、基本構造の空間的な大きさを推測するステップと、
［・形態学的な開閉操作は、次第に大きくなるディスク型の構造化要素を使用することによって実行する。最初の極大に到達するまでこれらの操作をそれぞれのピクセルについて実行し、最初の極大構造化要素の直径および開閉操作の種類がそのピクセルの属性として指定される。
・同じ属性を有するすべてのピクセルを一緒にグループ化し、基本構造が得られる。］
２．基本構造とその隣接基本構造との類似点を統計的に測定し、その後、類似構造を再グループ化することによって基本オブジェクトを確立するステップと、
［・基本構造の平均値および標準偏差を計算する。
・それぞれの基本構造を、それ自身と最も近い標準偏差および平均値を有する隣接基本構造と一致させる。
・基本構造のうちの任意のものがその隣接構造のどれとも一致しない場合、その構造は有意味かつその隣接構造とは異なる構造となる。その隣接構造のうちの少なくとも１つと一致した場合、その構造は、その隣接物と合わせてより有意味な構造であるとみなされ、この構造をその一致する隣接物と一緒にすることによって基本オブジェクトが得られる。］
３．基本オブジェクトの空間的な大きさおよび明るさ値に関して変化を示すそれぞれのピクセルでの範囲の決定ステップと、
［・あるピクセルでの範囲値は、そのピクセルを含有する基本オブジェクトの標準偏差として決定される。
・あるピクセルでの空間的な大きさは、そのピクセルを含有する基本オブジェクトの大きさ（ピクセル計数）として決定される。］
４．基本オブジェクトの空間的および範囲の大きさが平均シフト技法の帯域幅（範囲および空間的な帯域幅）の推定をもたらすことを受け入れることによって画像をフィルタリングし、同じモードに属するピクセルをグループ化（セグメンテーション）することによって好ましいオブジェクトを決定するステップ。
［・平均シフト方法は密度勾配の推定に依存している。セグメンテーションの解像度を決定するのは帯域幅の大きさである。平均シフトベクトルとは、試験点でのピクセル周囲の帯域幅内の点の平均と前記ベクトルとのベクトル差である。平均シフトベクトルは、前記点での密度勾配に比例している。計算された平均シフトベクトルは、収束点をアドレス指定するゼロに繰返し収束する。収束点は試験したピクチャまたはピクチャ内のオブジェクト内の有意味なモードに対応することが推測される。同じ点に収束し、その点の範囲値内にある、連結された構成要素を確立するピクセルを、グループ化してセグメントを決定する。］
【００１１】
上述の４つのステップは、他のスペクトル帯について次々に使用することができ、それぞれの帯域について別々のセグメントを決定するためにも使用することができる。得られた別々の帯域中のセグメントを比較することによってより有意味な結果に到達するために、獲得されたデータを結合することができる。
【００１２】
上記言及したステップを、次々に回るビデオ画像のそれぞれのフレームに別々に適用することによって、セグメンテーション手順を行うことが可能である。この処理の後、フレーム内のそれぞれのセグメントの互いに対する関係性を決定することによって、オブジェクトの動きを決定することができる。
【国際調査報告】
2014511533.tif 000002
2014511533.tif 000003
2014511533.tif 000004