(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
上空からの撮影画像から抽出された建物領域に応じた矩形を前記建物領域の設定形状の初期値として定める初期形状設定手段と、
前記建物領域と相似の形状として、第１形状及び当該第１形状よりも小さい第２形状を定める比較形状設定手段と、
前記設定形状と前記第１形状との差異を矩形により定めて前記設定形状から取り除く第１処理と、前記設定形状と前記第２形状との差異を矩形により定めて前記設定形状に追加する第２処理と、により多角形状の前記設定形状を得る整形手段と、
を備えることを特徴とする建物形状設定装置。
【請求項２】
前記整形手段は、前記第１処理及び前記第２処理を交互に複数回繰り返して行うことを特徴とする請求項１記載の建物形状設定装置。
【請求項３】
前記第２形状は、前記建物領域と同サイズであり、前記第１形状は、前記建物領域を拡張した図形であることを特徴とする請求項１又は２記載の建物形状設定装置。
【請求項４】
前記第１形状及び前記第２形状のサイズの差は、前記建物領域のサイズに基づいて定められることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の建物形状設定装置。
【請求項５】
コンピュータを、
上空からの撮影画像から抽出された建物領域に応じた矩形を前記建物領域の設定形状の初期値として定める初期形状設定手段、
前記建物領域と相似の形状として、第１形状及び当該第１形状よりも小さい第２形状を定める比較形状設定手段、
前記設定形状と前記第１形状との差異を矩形により特定して前記設定形状から取り除く第１処理と、前記設定形状と前記第２形状との差異を矩形により特定して前記設定形状に追加する第２処理と、により多角形状の前記設定形状を得る整形手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、建物形状設定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
航空写真などの上空から俯瞰した画像から建物の形状を特定して、建築、増築、改築又は取り壊しといった変化を検出したり、特定形状に基づいて家屋図を作成したりする技術がある。建物の形状は、建物の輪郭を特定することで得られる。しかしながら、太陽光の入射方向に応じた影や木々などの影響により輪郭の全体が特定できない場合がある。特許文献１では、エッジ検出により特定された境界のうち、所定長以下の隙間が生じている部分を連結して閉曲線とする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２４１８８６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、従来の処理では、建物当たりの処理量が多く、俯瞰画像データから多数の建物の形状を得るのに時間と手間を要するという課題がある。
【０００５】
この発明の目的は、より容易に適切な建物形状を定めることのできる建物形状設定装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一の態様は、
上空からの撮影画像から抽出された建物領域に応じた矩形を前記建物領域の設定形状の初期値として定める初期形状設定手段と、
前記建物領域と相似の形状として、第１形状及び当該第１形状よりも小さい第２形状を定める比較形状設定手段と、
前記設定形状と前記第１形状との差異を矩形により定めて前記設定形状から取り除く第１処理と、前記設定形状と前記第２形状との差異を矩形により定めて前記設定形状に追加する第２処理と、により多角形状の前記設定形状を得る整形手段と、
を備えることを特徴とする建物形状設定装置である。
【０００７】
また、本発明の他の一の態様は、
コンピュータを、
上空からの撮影画像から抽出された建物領域に応じた矩形を前記建物領域の設定形状の初期値として定める初期形状設定手段、
前記建物領域と相似の形状として、第１形状及び当該第１形状よりも小さい第２形状を定める比較形状設定手段、
前記設定形状と前記第１形状との差異を矩形により特定して前記設定形状から取り除く第１処理と、前記設定形状と前記第２形状との差異を矩形により特定して前記設定形状に追加する第２処理と、により多角形状の前記設定形状を得る整形手段、
として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に従うと、より容易に適切な建物形状を定めることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】建物形状の設定動作についての機能フローを示す図である。
【図３】モデル学習処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図４】建物抽出制御処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図５】建物形状の矩形近似の例を示す図である。
【図６】建物形状の矩形近似の例を示す図である。
【図７】建物形状設定処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図８】矩形近似処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図９】余分領域除去処理及び不足領域追加処理の制御手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態の建物形状設定装置及びコンピュータである処理装置１の機能構成を示すブロック図である。
【００１１】
処理装置１は、通常のコンピュータ（ＰＣ）であってよい。処理装置１は、制御部１１と、記憶部１２と、入出力インターフェイス１３（Ｉ／Ｆ）と、操作受付部１４と、表示部１５などを備える。
【００１２】
制御部１１は、各種演算処理を行うプロセッサであり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などを備える。ＣＰＵは、記憶部１２からプログラムなどを読み込んで実行することで各種制御処理を行う。
【００１３】
記憶部１２は、各種データを記憶するメモリである。メモリには、ＲＡＭと不揮発性メモリとが含まれる。ＲＡＭは、ＣＰＵに作業用のメモリ空間を提供し、一時データを記憶する。不揮発性メモリは、プログラム、設定データ及び建物抽出結果のデータなどを記憶保持する。不揮発性メモリとしては、フラッシュメモリが含まれ、あるいは、これに代えて又は加えてＨＤＤ（Hard Disk Drive）などが含まれてもよい。また、初期制御プログラムなどは、ＲＯＭ（Read Only Memory）に格納されていてもよい。プログラムには、後述の建物抽出処理に係るプログラム１２１、及び当該プログラム１２１で用いられる学習済モデル１２２が含まれる。
【００１４】
入出力インターフェイス１３は、周辺機器と接続するための接続端子１３１及び外部機器との間で信号の送受信を行うための通信部１３２などを備える。周辺機器としては、大型の補助記憶装置、例えば、データベース装置２１、並びにＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ及びＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）などの可搬型記憶媒体（光学ディスク）を読み取る光学読取装置２２などが挙げられる。また、可搬型記憶媒体に磁気テープが含まれ、この磁気テープを読み取る読取装置が周辺機器に含まれてもよい。接続端子には、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）など各種規格に応じたものが含まれてよい。あるいは、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク回線を介して通信部が外部から取得するものであってもよい。データベース装置２１及び／又は可搬型記憶媒体に記憶されたデータには、学習済モデル１２２の生成に用いられる学習データ２０１及び教師データ２０２、並びに建物形状設定処理に係るプログラム１２１により建物を抽出する対象の撮影画像データ２０３などが含まれる。
【００１５】
学習データ２０１及び撮影画像データ２０３は、上空から俯瞰して（見下ろして）撮影された航空写真及び衛星写真などの可視光画像（撮影画像）のデータである。これらのデータは、オルソ補正がなされた画像（オルソ画像）であってもよい。学習データ２０１は、建物のサイズからその数倍程度に撮影画像データ２０３が一部ずつに区切られたブロックデータである。教師データ２０２では、学習データ２０１の各画素における建物の有無（建物領域の内外）がそれぞれ２値で表現されている。
【００１６】
操作受付部１４は、例えば、キーボードやマウスなどの入力デバイスを備え、ユーザなど外部からの入力操作を受け付ける。入力デバイスには、タッチパネル（タッチセンサ）などが含まれていてもよい。
【００１７】
表示部１５は、制御部１１の制御により表示画面にメニュー、ステータス及び処理結果などの表示を行わせる。表示画面は、特には限られないが、例えば、液晶表示画面である。操作受付部１４がタッチパネルを有する場合には、表示画面は、当該タッチパネル（タッチセンサ）と重ねて設けられる。
【００１８】
次に、建物形状の設定動作について説明する。
本実施形態の処理装置１では、学習済モデル１２２を用いて単位範囲（画素）ごとに建物である可能性（確率）を算出し、所定の基準値に基づいて建物領域であるか否かを判別して２値化抽出したのち、各建物領域に対してもっともらしい形状の輪郭線を設定して出力する。
【００１９】
図２は、建物形状の設定動作についての機能フローを示す図である。
上空からの撮影画像データ２０３は、建物抽出部（ＰＲ１）において、学習済モデル１２２により特徴量抽出及び判定がなされ、画素（単位領域）ごとに建物領域であるか否かを２値で示す２値化建物マップ２５１が生成、出力される（ＰＲ１）。後述の建物抽出制御処理の内容は、建物抽出部（ＰＲ１）に含まれる。
【００２０】
得られた２値化建物マップ２５１は、建物形状設定部（ＰＲ２）において、個々の建物領域（第２形状）の抽出（ＰＲ２１）、及び抽出された建物領域を所定倍した建物領域と相似形状を有する拡張領域（第１形状）の設定（ＰＲ２２）がなされる。それから、抽出された建物領域の形状（設定形状）が矩形近似部（ＰＲ２３）で矩形の組み合わせにより決定（設定）される。また、矩形近似部（ＰＲ２３）で精度よく適切な形状が得られない場合には、形状調整部（ＰＲ２４）で別途従来周知の手法を用いて近似形状を得る。矩形近似部（ＰＲ２３）又は形状調整部（ＰＲ２４）で得られた建物形状により、元の建物領域の形状を設定変更し（ＰＲ２５）、最終的な建物マップ２５２を得る。この建物マップ２５２は、例えば、家屋図及び／又は地形図などの建物表示に用いられ得る。後述の建物形状設定処理の内容は、建物形状設定部（ＰＲ２）に含まれる。特に、建物形状設定処理で呼び出される矩形近似処理（余分領域除去処理及び不足領域追加処理を含む）の内容が矩形近似部（ＰＲ２３）に含まれる。
【００２１】
学習済モデル１２２は、学習データ２０１及び教師データ２０２を用いて学習された建物の判別に係る機械学習モデルである。機械学習アルゴリズムとしては、従来の又は適宜改良された画像認識アルゴリズム、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）などが用いられてよい。学習データ２０１を学習モデルに入力して推定した建物と教師データ２０２に示される建物の領域とを比較し、誤りを誤差逆伝播法により畳み込みに係るフィルタの係数及び全結合層の重み付け係数などにフィードバックすることで学習済モデル１２２が生成される。
【００２２】
図３は、本実施形態の処理装置１で実行されるモデル学習処理の制御手順を示すフローチャートである。このモデル学習処理は、学習済モデル１２２を生成する処理の例である。
【００２３】
モデル学習処理が開始されると、制御部１１は、学習データ２０１から各々小型建物１件分程度の範囲に区切られた学習用画像ブロックデータを取得する（ステップＳ２０１）。制御部１１は、畳み込み処理など、学習済モデル１２２において設計（設定）されているアルゴリズムに基づいて特徴量の抽出を行う（ステップＳ２０２）。制御部１１は、全結合処理など、予め設定（設計）されたアルゴリズムに基づいて特徴量から建物領域の確率分布を取得する判定処理を行う（ステップＳ２０３）。すなわち、学習用画像ブロックデータの各画素について、建物領域内である確率が各々求められる。
【００２４】
制御部１１は、教師データ２０２を取得し、ステップＳ２０３で得られた結果と比較して損失関数を算出する（ステップＳ２０４）。制御部１１は、損失関数を誤差逆伝播法などにより畳み込みのフィルタに係る各係数や全結合に係る重み付け係数などにフィードバックさせて、各係数を更新する（ステップＳ２０５）。
【００２５】
制御部１１は、学習データ２０１に含まれる全ての画像ブロックデータが取得されたか否かを判別する（ステップＳ２０６）。取得されていないと判別された場合には（ステップＳ２０６で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ２０１に戻る。取得されたと判別された場合には（ステップＳ２０６で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、学習済モデル１２２を確定し、記憶部１２に記憶させる（ステップＳ２０７）。そして、制御部１１は、モデル学習処理を終了する。
【００２６】
なお、学習済モデル１２２は、制御部１１が処理装置１内でこのモデル学習処理を実行することで生成される必要はなく、処理装置１の外部で生成されたものが取得されて記憶部１２に記憶されてもよい。
【００２７】
図４は、処理装置１で実行される建物抽出制御処理の制御部１１による制御手順を示すフローチャートである。
建物抽出制御処理が開始されると、制御部１１は、建物抽出対象の画像データを取得し、学習済モデル１２２に入力する（ステップＳ３０１）。画像データの対象エリアが広い場合には、エリア全体を一度に入力する必要はなく、所定の画素範囲などが設定されて順次入力されてよい。
【００２８】
制御部１１は、学習済モデル１２２で畳み込みなどの処理を行って特徴量の抽出を行う（ステップＳ３０２）。制御部１１は、得られた特徴量データ（特徴マップ）に対し、全結合などによる判定処理を行い、各単位領域（画素）について建物である確率を算出した建物判定マップを生成する（ステップＳ３０３）。制御部１１は、建物判定マップを所定の基準値で２値化して、２値化マップを生成する（ステップＳ３０４）。
【００２９】
制御部１１は、全ての画像（エリア）のデータが学習済モデル１２２に入力されたか否かを判別する（ステップＳ３０５）。入力されていないと判別された場合には（ステップＳ３０５で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ３０１に戻る。すべての画像（エリア）のデータが入力されたと判別された場合には（ステップＳ３０５で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、建物抽出制御処理を終了する。
なお、この建物抽出制御処理も、処理装置１の外部で実行されて、得られた２値化データのみが処理装置１に入力されてもよい。
【００３０】
このように、建物領域を特定してからその境界を定める場合、特に、学習済モデルを用いて建物の領域を抽出した場合には、影、光の反射及び樹木などの影響で、境界付近で建物である確率が漸減しやすく、所定の基準値で建物か否かを判別すると、建物の境界が不規則な曲線状となるなど、建物として不自然な形状になりやすい。処理装置１では、このような建物領域の境界を矩形の組み合わせにより表される多角形で近似（ポリゴン近似）する。
【００３１】
図５及び図６は、建物形状の矩形近似の例を示す図である。
図５（ａ）には、学習済モデル１２２により抽出された建物領域の例を示す。建物領域Ｃ１は、上述のように、不自然に曲がっていたり、特に、角が丸まっていたりする場合がある。
【００３２】
この建物領域Ｃ１に外接する（応じた）矩形Ｒ１を設定形状の初期値として特定し（図５（ｂ））、この矩形の直交する二辺がデータ処理上の２軸、ここでは、縦軸と横軸に平行になるように回転処理される（図５（ｃ））。これは、以降の処理の簡素化のための処理である。
【００３３】
建物領域Ｃ１（第２形状）を所定の基準で拡張（拡大）した拡張領域ＣＥ１（第１形状）を設定する（図５（ｄ））。拡張は、例えば、建物領域Ｃ１と拡張領域ＣＥ１のサイズの差、ここでは具体的には、重心位置を固定して外周長が、元の長さの所定の係数倍（例えば、１〜５％程度の延長）された長さとなるように、すなわち、建物領域のサイズに応じてなされる。このときに、拡張によるサイズの増加、例えば、外周長（実際の長さ）の延長距離が所定の基準値未満の場合には、当該延長が基準値となるように拡大率を変更する。すなわち、小さい建物の拡張量の絶対値が小さすぎないように拡張量の下限値が定められる。一方で、大きい建物をそのサイズに応じて拡大することで、後述の処理により当該建物の各辺が不自然に複雑な形状になるのを抑制する。
【００３４】
拡張領域ＣＥ１と矩形Ｒ１（設定形状）とを比較して、矩形Ｒ１の内側かつ拡張領域ＣＥ１の外側となる領域（差異）に外接する矩形Ｏ１、Ｏ２を設定する（図５（ｅ）；矩形により特定）。なお、このとき、矩形Ｏ１、Ｏ２の面積を算出して、下限基準面積未満の場合には、矩形の設定を解除してもよい。そして、矩形Ｏ１、Ｏ２をもとの矩形Ｒ１から除去した（取り除いた）領域Ｒ２を定める（図５（ｆ）；第１処理）。
【００３５】
次に、元のサイズの建物領域Ｃ１と領域Ｒ２（設定形状）とを比較して、領域Ｒ２の外側かつ建物領域Ｃ１の内側となる領域（差異）に外接する矩形Ｉ１、Ｉ２を設定する（図５（ｇ）；矩形により特定）。このうち、例えば、矩形Ｉ２のサイズが下限基準面積未満の場合には、矩形Ｉ２の設定が解除されて矩形Ｉ１のみが領域Ｒ２に追加された領域Ｒ３が設定される（図５（ｈ）；第２処理）。
【００３６】
この領域Ｒ３が再び拡張領域ＣＥ１と比較されて、領域Ｒ３の内側かつ拡張領域ＣＥ１の外側の領域に外接する矩形Ｏ３が設定され、当該矩形Ｏ３が領域Ｒ３から除去された領域Ｒ４が定められる（図６（ａ）、（ｂ））。更に、領域Ｒ４と元の建物領域Ｃ１とが比較されて、領域Ｒ４の外側かつ建物領域Ｃ１の内側となる領域に外接する矩形Ｉ３が設定され、当該矩形Ｉ３が領域Ｒ４に追加されて、多角形状（ポリゴン）の建物領域Ｒ５が得られる（図６（ｃ））。これらの除去及び追加の処理は、ここでは交互に２回ずつ示したが、適宜な回数（複数回）、例えば、３回繰り返して行うことができる。また、固定回数の繰り返しだけでなく、対象の建物領域Ｃ１の複雑さに応じて繰り返し回数を可変としてもよい。
【００３７】
得られた建物領域Ｒ５（図６（ｄ））は、最初の建物領域Ｃ１に対する回転角度分だけ逆回転されて（図６（ｅ））、最終的な（より適切な）建物外形Ｃ２の位置（向きを含む）及び形状が決定される。
【００３８】
図７は、本実施形態の処理装置１で実行される建物形状設定処理の制御部１１による制御手順を示すフローチャートである。
【００３９】
建物形状設定処理が開始されると、制御部１１は、学習済モデル１２２により得られた２値化データを取得する（ステップＳ４０１）。制御部１１は、２値化データから未確定の建物領域を１つ抽出する（ステップＳ４０２）。
【００４０】
制御部１１は、後述の矩形近似処理を呼び出して実行する（ステップＳ４０３）。制御部１１は、矩形近似処理で得られた建物の設定形状と、抽出された元の建物領域の形状との近似度を算出する（ステップＳ４０４）。近似度としては、ここでは例えば、ＩｏＵ（Intersection over Union；Jaccard係数ともいう）が用いられる。
【００４１】
制御部１１は、得られた近似度が所定の基準値以上であるか否かを判別する（ステップＳ４０５）。所定の基準値以上ではない（未満である）と判別された場合には（ステップＳ４０５で“ＮＯ”）、制御部１１は、他の手法で建物領域の形状（輪郭）の直線近似を行う（ステップＳ４１１）。ここでは、制御部１１は、周知の方法、例えば、Douglas-Peucker法（アルゴリズム）を用いて境界をなす画素位置配列のうち細かい凹凸を削除する。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ４０６へ移行する。ステップＳ４０５の判別処理で、近似度が所定の基準値以上であると判別された場合には（ステップＳ４０５で“ＹＥＳ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ４０６へ移行する。
【００４２】
ステップＳ４０６の処理へ移行すると、制御部１１は、得られている建物形状を確定して、保持されている元の建物領域の形状から変更する（ステップＳ４０６）。制御部１１は、変更確定された建物形状のデータ（大きさ、向き及び位置を含む）を建物マップデータに追加する（ステップＳ４０７）。
【００４３】
制御部１１は、２値化データ内のすべての建物領域の抽出が終了したか否かを判別する（ステップＳ４０８）。終了していないと判別された場合には（ステップＳ４０８で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ４０２へ戻る。終了したと判別された場合には（ステップＳ４０８で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、建物形状設定処理を終了する。
【００４４】
図８は、建物形状設定処理で呼び出される矩形近似処理の制御手順を示すフローチャートである。矩形近似処理が呼び出されると、制御部１１は、抽出された建物領域の外接矩形を定め、定められた外接矩形を建物の設定形状の初期値とする（ステップＳ５０１；初期形状設定手段）。
【００４５】
制御部１１は、抽出されている建物領域と外接矩形とを処理上の座標系に合わせて回転させる（ステップＳ５０２）。すなわち、制御部１１は、外接矩形の隣り合う２辺が直交する２軸（Ｘ軸、Ｙ軸）にそれぞれ平行となるように回転角度を設定して回転処理させる。
【００４６】
制御部１１は、抽出されている建物領域の拡張領域を設定する（ステップＳ５０３；比較形状設定手段）。制御部１１は、例えば、建物領域の外周長（又は所定の（最長など）対角線など）を所定倍して拡張領域（第１形状）を生成し、外周長が所定の基準値以上延長されたか否かを判別する。基準値以上延長されている場合には、生成された拡張領域がそのまま設定される。基準値以上延長されていない場合には、制御部１１は、当該所定の基準値だけ延長されるように拡大率を変更して拡張領域を定める。元の建物領域はそのまま他方の比較形状（第２形状）とされる。
【００４７】
制御部１１は、変数ｉに「１」を設定する（ステップＳ５０４）。制御部１１は、余分領域除去処理を呼び出して実行する（ステップＳ５０５；第１処理）。制御部１１は、不足領域追加処理を呼び出して実行する（ステップＳ５０６；第２処理）。これらステップＳ５０５、Ｓ５０６の処理がまとめて本実施形態の処理装置１（プログラム１２１）における整形手段としての動作である。制御部１１は、変数ｉの値が「３」であるか否かを判別し（ステップＳ５０７）、変数ｉの値が「３」ではないと判別された場合には（ステップＳ５０７で“ＮＯ”）、制御部１１は、変数ｉに「１」を加算して処理をステップＳ５０５に戻す。
【００４８】
変数ｉの値が「３」であると判別された場合には（ステップＳ５０７で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、ステップＳ５０２で回転させた分だけ反対向きに設定形状を回転させて戻す（ステップＳ５１１）。制御部１１は、建物データに得られた設定形状の位置情報を記憶させる（ステップＳ５１２）。それから、制御部１１は、矩形近似処理を終了して処理を建物形状設定処理に戻す。
【００４９】
図９は、矩形近似処理で呼び出される（ａ）余分領域除去処理及び（ｂ）不足領域追加処理の制御手順を示すフローチャートである。
【００５０】
図９（ａ）に示すように、余分領域除去処理が開始されると、制御部１１は、拡張領域と設定形状とを重ねて（ステップＳ５６１）、設定形状の内側かつ拡張領域の外側の領域の外接矩形を設定する（ステップＳ５６２）。外接矩形は一つである必要はなく、設定形状内で離隔した複数の領域に対して各々設定されてよい。
【００５１】
制御部１１は、設定された外接矩形の面積がそれぞれ所定の基準値（下限基準面積）未満であるか否かを判別する（ステップＳ５６３）。基準値未満であると判別された場合には（判別された外接矩形がある場合には）（ステップＳ５６３で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、当該基準値未満の面積の外接矩形の設定を解除する（ステップＳ５６４）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ５６５に移行する。面積が基準値未満ではないと判別された場合には（ステップＳ５６３で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ５６５に移行する。
【００５２】
ステップＳ５６５の処理に移行すると、制御部１１は、外接矩形として設定されている部分を設定形状から除去する（ステップＳ５６５）。そして、制御部１１は、余分領域除去処理を終了して、処理を矩形近似処理に戻す。
【００５３】
また、図９（ｂ）に示すように、不足領域追加処理が開始されると、制御部１１は、建物領域と設定形状とを重ねて（ステップＳ５７１）、設定形状の外側にある建物領域の部分の外接矩形を設定する（ステップＳ５７２）。外接矩形は、設定形状の外側で離隔した複数の建物領域の部分ごとに各々設定されてよい。
【００５４】
制御部１１は、設定された外接矩形の面積がそれぞれ所定の基準値（下限基準面積）未満であるか否かを判別する（ステップＳ５７３）。基準値未満であると判別された場合には（判別された外接矩形がある場合には）（ステップＳ５７３で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、当該基準値未満の面積の外接矩形の設定を解除する（ステップＳ５７４）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ５７５に移行する。面積が基準値未満ではないと判別された場合には（ステップＳ５７３で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ５７５に移行する。
【００５５】
ステップＳ５７５の処理に移行すると、制御部１１は、外接矩形として設定されている部分を設定形状に追加する（ステップＳ５７５）。そして、制御部１１は、不足領域追加処理を終了して、処理を矩形近似処理に戻す。
【００５６】
以上のように、建物形状設定装置としての本実施形態の処理装置１は、制御部１１を備える。制御部１１は、初期形状設定手段として、上空からの撮影画像から抽出された建物領域に応じた矩形を建物領域の設定形状の初期値として定める。制御部１１は、比較形状設定手段として、建物領域と相似の形状として、第１形状（拡張領域）及び当該第１形状よりも小さい第２形状（建物領域と同サイズ）を定める。制御部１１は、整形手段として、設定形状内での第１形状との差異を当該差異部分の外接矩形により定めて、設定形状から取り除く余分領域除去処理と、設定形状外に突出した第２形状との差異を外接矩形により定めて設定形状に追加する不足領域追加処理と、により多角形状の設定形状を得る。
これにより、建物形状として不自然な曲線状の輪郭を排除し、矩形の組み合わせで建物らしいより適切な形状を容易な処理で得ることができる。
【００５７】
また、制御部１１は、整形手段として、余分領域除去処理及び不足領域追加処理を交互に複数回繰り返して行う。実際の建物に凹凸がある場合、一度の処理ではこれらの形状が表現しきれない。また、建物に、矩形の配置方向に対して斜めの輪郭線がある場合には、一度の処理では大雑把な凹部又は凸部になりすぎるので、複数回繰り返すことで、より適切に本来の輪郭に沿った直線的で自然な輪郭の建物形状を得ることができる。
【００５８】
また、第２形状は、建物領域と同サイズであり、第１形状（拡張領域）は、建物領域を拡張した図形である。このように、画像解像度以上の範囲で画像の処理を行うことで精度を低下させることなく、縮小する場合に生じ得る本来の建物領域の外形形状の細かい構造の潰れを避けることができる。また、一方の形状は建物領域と同一でよいので処理が容易である。
【００５９】
また、第１形状（拡張領域）及び第２形状（建物領域）のサイズ（外周長）の差は、建物領域のサイズに基づいて定められる。すなわち、建物領域が大きいほど第１形状と第２形状のサイズ（外周長）の差が大きくなるので、建物の輪郭の各辺の長さに比して不自然な凹凸を生じにくく、より自然かつ妥当な建物形状を得ることが可能になる。
【００６０】
また、建物形状設定処理に係るプログラム１２１より、処理装置１（コンピュータ）の制御部１１にソフトウェア的に上記処理を行わせることで、特別なハードウェアを用いず、容易な処理で多くの建物の形状をより適切に定めることができる。
【００６１】
なお、本発明は、上記実施の形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施の形態では、２値化建物マップで得られる建物領域及びその拡張領域を設定形状と比較して建物形状を設定したが、これに限られない。比較対象の２つの領域が建物領域と同程度の相似の形状であって互いに異なるサイズであればよい。例えば、建物領域とその縮小領域を用いて、上記よりもやや小さめの建物領域を設定したり、建物領域の拡張領域と縮小領域を用いて平均的な建物領域を設定したりしてもよい。いずれの場合でも２つの領域のサイズの差が２値化マップで得られる建物領域のサイズ（外周長）に応じて（ここでは、建物領域の外周長に対して所定の比で）定められればよい。特に、建物の輪郭にあまり細かい凹凸構造が存在しない又は考慮する必要がない場合などには、これらの比較形状が有効である。
【００６２】
あるいは、２つの比較対象の領域のサイズの差（外周長の差など）は、所定の下限値で固定されてもよい。また、サイズの差は、外周長の差ではなく、最大幅又は面積（画素数）などで定められてもよい。
【００６３】
また、上記実施の形態では、建物の設定形状の初期値として建物領域の外接矩形を設定したが、これに限るものではない。例えば、建物領域の内接矩形を初期形状として定めてもよい。また、このように本来の建物サイズよりも小さい初期形状を定める場合、この初期形状に不足領域を追加する処理を先に行った後に余分領域を削除する処理を行ってもよい。
【００６４】
また、上記実施の形態では、機械学習により得られた学習モデルを用いて得られた建物領域の形状の設定を行う場合を例に挙げて説明したが、入力される建物領域は、学習モデルを用いて得られたものに限られない。他の方法で得られた建物領域であってもよい。また、入力される建物領域のデータは、輪郭線のみであってもよい。
【００６５】
また、上記実施の形態では、余分領域の除去と不足領域の追加は、それぞれ対応する建物領域の外接矩形によって行われたが、厳密に外接矩形でなくてもよく、多少調整、変更されてもよい。
【００６６】
また、上記実施の形態では、入力画像の画素単位（単位範囲ごと）で建物であるか否かが２値化され、当該２値化により得られた画像に対して矩形近似を行うこととしたが、入力画像の所定の画素数を単位範囲として、それぞれ建物有無の判別がなされてもよい。
【００６７】
また、プログラム１２１によるソフトウェア的な処理の一部が専用のハードウェアなどによりなされてもよい。
【００６８】
また、上記実施の形態では、プログラム１２１が記憶部１２の不揮発性メモリ又はＨＤＤなどに記憶されるものとして説明したが、これに限られない。プログラム１２１は、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、又はＢｌｕ−ｒａｙなどの光学ディスクといった可搬型記憶媒体に記憶されてよい。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）も本発明に適用される。
その他、上記実施の形態で示した構成、処理手順及び内容などの具体的な細部は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１     処理装置
１１   制御部
１２   記憶部
１２１ プログラム
１２２ 学習済モデル
１３   入出力インターフェイス
１３１ 接続端子
１３２ 通信部
１４   操作受付部
１５   表示部
２１   データベース装置
２２   光学読取装置
２０１ 学習データ
２０２ 教師データ
２０３ 撮影画像データ
２５１ ２値化建物マップ
２５２ 建物マップ
【要約】
【課題】より容易に適切な建物形状を定めることのできる建物形状設定装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】建物形状設定装置は、上空からの撮影画像から抽出された建物領域に応じた矩形を建物領域の設定形状の初期値として定める初期形状設定手段と、建物領域と相似の形状として、第１形状及び第１形状よりも小さい第２形状を定める比較形状設定手段と、設定形状と第１形状との差異を矩形により定めて設定形状から取り除く第１処理と、設定形状と第２形状との差異を矩形により定めて設定形状に追加する第２処理と、により多角形状の前記設定形状を得る整形手段と、を備える。
【選択図】図９【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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