(57)【要約】【課題】位置情報による衛星画像検索に対して適切な応答を返す技術を提供する。【解決手段】最小雲サイズによりグリッドサイズを決定する工程４２１と、グリッド作成及びベクトル地図への重ね合わせ工程４２２と、ベクトル地図スピン依存伝導トランジスタ系分割工程４２３と、グリッド交点に最も近い線ベクトル要素に対して、線ベクトル要素周辺のエッジを抽出し、エッジ強度及び線ベクトル要素周辺の輝度値から雲内か否かを判定し、雲内の可能性があるという情報を線ベクトル要素の属性に付加する工程４２４とを有する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高空から撮影した画像において雲で覆われることにより画像データとして利用できない利用不可能領域に関連する画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
画像をベクトル地図上の対応する位置に重ね合わせる手順と、
前記ベクトル地図上にグリッドを設定する手順と、
前記グリッドの交点が雲内か否かを判定する手順と、
雲内と判定された前記グリッドの交点の周囲のグリッド領域を推定雲領域と判定する手順と
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２】
前記ベクトル地図上にグリッドを設定する手順は、
各グリッドのサイズを、検出したい最小サイズの雲内に収まるサイズに設定することを特徴とする請求請１に記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記グリッドの交点が雲内か否かを判定する手順は、
前記グリッドの交点に最も近い線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度とを抽出する手順と、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、該輝度が所定の輝度閾値以上である時に、前記グリッドの交点が雲内であると判定する手順と
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記グリッドの交点に最も近い線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度を抽出する手順は、
予め一定の長さに分割した線ベクトル要素に対して行われることを特徴とする請求項３に記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記予め一定の長さに分割した線ベクトル要素は、
設定された前記グリッドの短辺よりも短く分割されていることを特徴とする請求項４に記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
さらに、前記推定雲領域内の前記線ベクトル要素の周辺の画像のエッジの最大強度と輝度値とを抽出する手順と、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、かつ、該輝度が所定の輝度閾値以上である場合に、該線ベクトル要素が雲内の線ベクトル要素の集合であると判定する手順と、
前記推定雲領域の一番外側に位置する該雲内の線ベクトル要素の集合である線ベクトル要素群に基づいて利用不可領域を特定する手順と
を有することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
高空から撮影した画像において雲で覆われることにより画像データとして利用できない利用不可能領域に関連する画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
画像をベクトル地図上の対応する位置に重ね合わせる手順と、
前記ベクトル地図上に検出したい最小サイズの雲内に収まるサイズのグリッドを設定する手順と、
前記ベクトル地図上のベクトル図形要素を前記グリッドの短辺よりも短い線ベクトル要素に分割する手順と、
前記グリッドの交点に最も近い該線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度を抽出する手順と、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、かつ、該輝度が所定の輝度閾値以上である場合に、前記グリッドの交点が雲内であると判定する手順と、
雲内と判定された前記グリッドの交点の周囲のグリッド領域を推定雲領域と判定する手順と、
該推定雲領域内の前記それぞれの線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度を抽出する手順と、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、かつ、該輝度が所定の輝度閾値以上である場合に、前記線ベクトル要素が雲内の線ベクトル要素であると判定する手順と、
前記推定雲領域の一番外側に位置する該雲内の線ベクトル要素の集合である線ベクトル要素群に基づいて利用不可領域を特定する手順と
を有することを特徴とする記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
さらに、前記利用不可能領域の位置に関連するポリゴン情報と、該ポリゴン情報と対応する画像又は該画像を識別する識別ＩＤの少なくともいずれか一方と、を関連付けて登録する手順を含む
請求項１から７までのいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
利用者からの画像取得要求に対して、対応する画像を検索し、該画像に関連付けされて登録された前記利用不可能領域に対応するポリゴン情報と前記画像取得要求における位置情報とが重なっているか否かを判定する手順と、
前記利用不可能領域に対応するポリゴン情報と前記画像取得要求における位置情報とが重なっていると判定された場合に、その旨を利用者に返す手順と
を含むことを特徴とする請求請１から８までのいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項１０】
高空から撮影した画像において雲で覆われることにより画像データとして利用できない利用不可能領域に関連する画像処理方法であって、
画像をベクトル地図上の対応する位置に重ね合わせるステップと、
前記ベクトル地図上に検出したい最小サイズの雲内に収まるサイズのグリッドを設定するステップと、
前記ベクトル地図上のベクトル図形要素を前記グリッドの短辺よりも短い線ベクトル要素に分割するステップと、
前記グリッドの交点に最も近い該線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度を抽出するステップと、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、該輝度が所定の輝度閾値以上である時に、前記グリッドの交点が雲内であると判定するステップと、
雲内と判定された前記グリッドの交点の周囲のグリッド領域を推定雲領域と判定するステップと、
該推定雲領域内の前記それぞれの線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度とを抽出するステップと、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、かつ、該輝度が所定の輝度閾値以上である時に、前記線ベクトル要素が雲内の線ベクトル要素であると判定するステップと、
前記推定雲領域の一番外側に位置する該雲内の線ベクトル要素に基づいて利用不可領域を特定するステップと
を有することを特徴とする記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
高空から撮影した画像において雲で覆われることにより画像データとして利用できない利用不可能領域に関連する処理を行う衛星画像処理装置であって、
画像をベクトル地図上の対応する位置に重ね合わせる手段と、
前記ベクトル地図上に検出したい最小サイズの雲内に収まるサイズのグリッドを設定する手段と、
前記ベクトル地図上のベクトル図形要素を前記グリッドの短辺よりも短い線ベクトル要素に分割する手段と、
前記グリッドの交点に最も近い該線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度を抽出する手段と、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、該輝度が所定の輝度閾値以上である時に、前記グリッドの交点が雲内であると判定する手段と、
雲内と判定された前記グリッドの交点の周囲のグリッド領域を推定雲領域と判定する手段と、
該推定雲領域内の前記それぞれの線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度とを抽出する手段と、
該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、かつ、該輝度が所定の輝度閾値以上である時に、前記線ベクトル要素が雲内の線ベクトル要素であると判定する手段と、
前記推定雲領域の一番外側に位置する該雲内の線ベクトル要素に基づいて利用不可領域を特定する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高空から撮影した画像内の雲で覆われている領域に関する画像処理技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、高分解能を有する人工衛星による写真撮影技術の発展により、航空写真に匹敵する解像度を有する衛星画像を取得することが可能となってきた。しかしながら、高い高度から地球を撮影することにより得られる衛星画像は、航空写真と異なり雲に遮られて観測地の地表面情報が得られないこともある。このような場合に、衛星画像内に含まれる雲の領域を除去し利用可能な部分を特定する必要がある。
【０００３】
上記関連技術に関して、例えば特許文献１に記載されている。特許文献１では、人工衛星の各バンドのＤＮ値（地球観測衛星が計測した放射輝度を０〜２５５までに離散化した値）に対して閾値を設定することにより雲に覆われた領域の抽出を行う技術を開示している。閾値の決定は、カラー画像を使用し操作者の目視による判断に基づく。その他多くの場合には、画像のピクセル情報に基づき、ある一定の閾値を設定するなどにより画像の分類を行い、その情報から雲に覆われた領域の抽出を行っている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−１４３０５４号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記手法は、ラスタ情報に基づく雲領域の抽出方法であり、分類を行うために人による操作が必要であり、また自動化できた場合にも誤認識が発生する可能性がある。また、点の集合として表現されるラスタ情報に基づくと、処理計算時間が膨大になる。さらに、雲に覆われて画像情報として使用不可能な領域をメモリなどに登録する場合に、その使用不可能領域はラスタ情報として抽出されるため、これをポリゴンデータ等の形態でデータベースに登録する場合には、ラスタ・ベクタ変換工程を経る必要がある。また、ラスタデータの状態のままで衛星画像と関連付けて登録すると、多くの記憶容量が必要になり、検索情報に対する応答が遅くなる。
本発明は、衛星画像内の雲に覆われた領域を効率良くかつ自動的に抽出し、位置情報による画像取得要求に対して適切な画像を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の一観点によれば、高空から撮影した画像において雲で覆われることにより画像データとして利用できない利用不可能領域に関連する画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、画像をベクトル地図上の対応する位置に重ね合わせる手順と、前記ベクトル地図上にグリッドを設定する手順と、前記グリッドの交点が雲内か否かを判定する手順と、雲内と判定された前記グリッドの交点の周囲のグリッド領域を推定雲領域と判定する手順とを有することを特徴とする画像処理プログラムが提供される。
前記ベクトル地図上にグリッドを設定する手順は、各グリッドのサイズを、検出したい最小サイズの雲内に収まるサイズに設定するのが好ましい。
【０００７】
また、前記グリッドの交点が雲内か否かを判定する手順は、前記グリッドの交点に最も近い線ベクトル要素の周辺の画像のエッジと輝度とを抽出する手順と、該エッジの最大強度が所定の強度閾値以下であり、該輝度が所定の輝度閾値以上である時に、前記グリッドの交点が雲内であると判定する手順と、を有することが好ましい。
【０００８】
上記プログラムを用いると、利用不可能領域を地図データ上のベクトル線分に基づく位置データとして特定することができ、利用不可能領域に関する情報のデータ量を少なくすることができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明に係る衛星画像処理技術は、地物が確認できる程度の解像度を有する光学センサを搭載した人工衛星により高空から撮影された例えば地上（地表）衛星画像内において、雲で覆われている範囲を自動的に抽出し、そのデータをデータベースに画像ＩＤとともに登録することにより、位置情報による画像取得要求に対して適切な画像データの提供を行う技術である。例えば、インターネットを用いて行われるサービスの一形態として利用できる。
【００１０】
以下、本発明の一実施の形態による衛星画像処理技術について図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施の形態による衛星画像処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態による衛星画像処理システムは、構成上大きく３つの部分、すなわち、衛星画像データを格納する画像アーカイブ（データベース）１００と、情報処理装置（情報処理手段）２００と、クライアント（端末）６００とである。画像アーカイブ１００は、画像配信システム５０から情報ネットワーク１０を介して受信した全ての衛星画像データを格納するデータベースであり、例えば大容量データストレージにより構成される。
【００１１】
情報処理装置（手段）２００は、汎用ワークステーション又はパーソナルコンピュータなどにより構成されており、大容量記憶装置３００とラスタ・ベクタ処理手段４００と、位置情報による画像検索手段５００と、を有する。大容量記憶装置３００は、ベクトル地図データ３１０と、衛星画像データ３２０と、衛星画像データ３２０のベクトル地図データ３１０上の位置を格納した衛星画像領域データ３３０と、衛星画像データ３２０と衛星画像領域データ３３０と、を対応つけて管理するための衛星画像ＩＤデータ３４０と、利用不可能領域（雲領域）データ３５０と、を格納する。利用不可データ領域３５０が衛星画像領域データ３３０の領域内にある場合、衛星画像ＩＤデータ３４０は衛星画像データ３２０、衛星画像領域データ３３０とともに利用不可データ領域３５０も対応つけて管理する。ベクトル地図データ３１０は、上記衛星画像を撮影した時点に対して直近のデータを用いるのが好ましい。ベクトル地図データと更新日時情報とを対応させて記憶させたデータベースを作成しておくことも可能である。
【００１２】
ラスタ・ベクタ処理手段４００は、衛星画像とベクトル地図との重ね合わせ処理工程４１０と、線ベクトル要素の周辺のエッジ抽出及び線ベクトル要素の周辺の輝度値判定処理工程４２０と、利用不可能領域抽出処理工程４３０とを含む処理を行う。情報処理装置２００には、結果確認装置としてＣＲＴ２１０が設けられるとともに、必要な条件入力手段としてキーボード２２０及びポインティングデバイス２３０が接続されている。さらに、情報処理装置２００は、情報通信ネットワーク２０により画像アーカイブ１００と接続されている。
【００１３】
クライアント６００は、情報通信ネットワーク３０を通じて情報処理装置２００に接続されているパーソナルコンピュータ（端末）などである。クライアント６００には、検索結果を確認する装置であるＣＲＴ６１０と、検索条件入力手段であるキーボード６２０及びポインティングデバイス６３０が接続されている。画像配信システム５０から新規画像が画像アーカイブ１００内に格納された場合に、その通知を情報処理装置２００が受け、情報通信ネットワーク２０を通じて大容量記憶装置３００内に上記の新規画像データを衛星画像データ３２０として格納する。次にベクトル地図データ３１０及び衛星画像データ３２０及び衛星画像領域データ３３０をラスタ・ベクタ処理手段４００に送る。
【００１４】
ラスタ・ベクタ処理手段４００は、衛星画像とベクトル地図との重ね合わせ工程４１０においてベクトル地図データ３１０から衛星画像領域データ３３０を元に対象部分を切り出し、ベクトル地図データの座標系において衛星画像データ３２０と重ね合わせる。
【００１５】
次に、図２〜図４を参照して、線ベクトル要素の周辺のエッジ抽出及び線ベクトル要素周辺の輝度値判定工程４２０（図１）における処理の流れを説明する。図２は、輝度値判定工程４２０における処理の流れを示すフローチャート図であり、図３は、雲のサイズからグリッドのサイズを決定する様子を示す概念図である。図４は、ベクトル地図データを分割する様子を示す概念図である。
【００１６】
まず、図３に示すように、検出したい雲の最小サイズ３１２内に収まるサイズにグリッドサイズ３１３を決定する（ステップ４２１）。このグリッドサイズ３１３は小さくすればするほど雲領域検出の精度は上がるが、計算が多くなり処理が遅くなるため、検出したい雲の最小サイズ３１２にちょうど収まる大きさから、その４分の１程度の大きさが望ましい。決定したグリッドサイズ３１３により、格子状のグリッド３１４を作成し、このグリッド３１４をベクトル地図データと重ね合わせる（ステップ４２２）。
【００１７】
次に、図４に示すように、ベクトル地図データ３１０をある一定の長さの線ベクトル要素３１１に分割する（ステップ４２３）。このとき各線ベクトル要素３１１の長さは、設定したグリッドサイズ３１３の１辺（グリッドが正方形でない場合は短い方の一辺）以下の長さに分割するのが好ましい。この線ベクトル要素３１１の長さも短ければ短いほど雲領域検出の精度は上がるが、計算が多くなり処理が遅くなるため、例えばグリッド内の最小地物の一辺の長さを分割単位にするなどの方法を用いるとよい。道路や等高線などの長いベクトル地図データ３１０しかない地図においては、前記グリッドサイズ３１３の１辺の長さ以下であり、その４分１程度の長さが好ましい。もちろん、雲領域の検出精度を上げたい場合には上記以下の長さに分割しても構わない。
最後に、グリッド３１４の交点に一番近い線ベクトル要素３１１を取り出し、その線ベクトル要素３１１に対して処理Ａを行う（ステップ４２４）。
【００１８】
上記処理Ａの流れについて図５を参照して説明する。処理Ａにおいては、まず、線ベクトル要素３１１に対してその周辺の衛星画像のエッジを抽出する処理（ステップ４５１）を行う。このエッジ検出フィルタとしては、例えば図６に示す公知のＲｏｂｉｎｓｏｎフィルタ４６０を用いれば良い。Ｒｏｂｉｎｓｏｎフィルタ４６０により検出する範囲は、線ベクトル要素３１１から２〜３ピクセル以下とする。
【００１９】
次に、エッジの最大強度を調べ、それがある強度閾値以下であるか否かを判定する。エッジの最大強度がある強度閾値以下であれば、そのエッジが雲内に入っており、所定の強度が得られない状況であると推定することができる。次に、線ベクトル要素３１１周辺の衛星画像の輝度値を調べ、それがある輝度閾値以上であれば、雲に反射されて輝度が高くなっていると推定することができる。両方の条件が満たされれば、エッジと対応する線ベクトル要素３１１が雲の中で隠れて見えていない可能性が高いと判断する（ステップ４５２）。雲内の要素と判断された場合には、その線ベクトル要素３１１の属性情報として、雲内である可能性があるという情報を付加する（ステップ４５３）。例えば、全てのグリッド交点において処理Ａを行う。但し、処理時間を短くするために、間引き処理を行うことも可能である。
【００２０】
次に、利用不可能領域抽出工程４３０の流れについて図７〜図９を参照して説明を行う。図７は、利用不可能領域抽出工程の流れを示すフローチャート図である。図８は、雲内の可能性があるグリッド交点の周りの４つのグリッドをまとめて推定雲領域グループとする処理の様子を示す図である。図９は、利用不可能領域におけるポリゴン作成処理の様子を示す図である。
【００２１】
まず、線ベクトル要素３１１の周辺のエッジ抽出及び線ベクトル要素３１１周辺の輝度値判定工程４２０（図１）の結果に対して、図８に示すように、雲内の可能性があるグリッド交点４７０、すなわち上記ステップ４２４において雲内の可能性があるとされた線分に最も近いグリッド交点４７０の８近傍のグリッド交点で囲まれる領域を推定雲領域としてまとめる。この推定雲領域を各雲内の可能性のあるグリッド交点について求め、これらの推定雲領域群のうち重畳する部分を持つ領域をグループ化し、ＡＲ１、ＡＲ２のような推定雲領域グループを生成する（ステップ４３１）。これら推定雲領域グループ内の線ベクトル要素は雲内の可能性があるが、まだ各線分要素について雲内か否かは判定していない。そこで、それら推定雲領域グループ内に存在する全ての線ベクトル要素３１１に対して上記処理Ａを行い、各線ベクトル要素３１１が雲内にあるかを判定する（ステップ４３２）。次いで、図９に示すように、その中で雲内の可能性が高いと判断された線ベクトル要素３１１のうち推定雲領域グループの一番外側に位置する線ベクトル要素３１１を抽出し、それらの線分の中点４８０をつないだ領域４８１を雲の領域つまり利用不可能領域３５０としてポリゴン化する（ステップ４３３）。図９に示す地図では、道路４８５と建物４８７とが存在し、推定雲領域グループＡＲ３内のすべての線ベクトル要素３１１に関して雲内にあるか否かの判定を再度行い、その結果、雲内にある可能性が高いと判定された線ベクトル要素３１１の中点４８０を結ぶことにより形成された一番外側の線により画定される閉領域４８１内を雲内領域であると推定する。これらの工程により、雲内領域を画定する境界線を精度良くベクトルデータ化することができる。
【００２２】
ここでは、雲内の可能性が高いと判断された線ベクトル要素３１１のうち推定雲領域グループの一番外側に位置する線ベクトル要素３１１の中点４８０をつないで利用不可領域３５０としたが、これら推定雲領域グループの一番外側に位置する雲内の可能性が高い線ベクトル要素３１１から他の方法で利用不可領域３５０としてもよい。例えば、各雲内の可能性が高い線ベクトル要素３１１の２端点のうち推定雲領域グループの外側にある方の端点を結んで利用不可領域３５０としてもよい。
【００２３】
利用不可能領域抽出工程４３０により抽出されたポリゴン情報群を、大容量記憶装置３００内に利用不可能領域データ３５０として格納し、また衛星画像ＩＤ３４０及び画像領域データ３３０と対応付ける。
【００２４】
最後に、上記処理で求めた利用不可領域データ３５０の使用方法の一形態を図１と図１０とを参照しつつ説明する。まず、クライアント６００側から、キーボード６２０及びポインティングデバイス６３０を用いて要求画像領域５１０（図１０では５１０ａ及び５１０ｂ）を情報処理装置２００に送信する。
【００２５】
情報処理装置２００は受信した要求画像領域５１０と対応する位置の衛星画像ＩＤデータ３４０を検索し、利用不可能領域データ３５０が要求画像領域５１０に含まれるか否かを調べる。利用不可能領域データ３５０が要求画像領域５１０内に含まれない場合には（５１０ａの場合）、要求画像領域５１０に対応する画像データをクライアント６００に渡す（▲１▼）。利用不可能領域データ３５０が要求画像領域５１０に含まれる場合には（５１０ｂの場合）、その旨のメッセージをクライアント６００に返す（▲２▼）。
【００２６】
尚、要望画像領域内に利用可能領域データ３５０が一部重なっている場合には、その旨をメッセージすることもできるし、利用不可能領域を特定した要望画像データをクライアント６００に渡すようにしても良い。また、利用不可能領域データ３５０が要求画像領域５１０に含まれる場合、含まれない場合のいずれか又は両方において、衛星画像領域データ３３０と利用不可能領域データ３５０をクライアント６００に返し、要求画像領域５１０とともにＣＲＴ６１０に表示し、クライアント６００に、それらのデータを見て要求通りに画像データを取得するか、要求を取り消すか、要求画像領域５１０を変更して画像データを取得するかを促すようにしてもよい。
【００２７】
上記の方法によれば、大容量の画像データをクライアント６００に送信せずに、小容量のベクトルデータである衛星画像領域データ３３０と利用不可能領域データ３５０のみを送信することで、受信したクライアント６００は利用不可能領域をＣＲＴ６１０上で確認できるため、クライアント６００側の待ち時間は少なくなる。
【００２８】
以上により、クライアント６００からの要求に基づく衛星画像データ３２０を提供できるか否かを判断し、提供できる場合には該当するデータを、提供できない場合にはその旨を、クライアントに返すことができる。
【００２９】
以上、実施の形態に沿って説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。その他、種々の変更、改良、組合せが可能なことは当業者に自明であろう。例えば、本実施の形態では、利用不可能領域として雲に覆われた領域を例にして説明したが、雲の影領域や大きな地物（例えば山など）の影領域などに対しても適用可能であることは言うまでもない。
【００３０】
また、本実施の形態においては、衛星画像における画像処理を例にして説明したが、その他の画像、例えば航空写真などの他の画像処理にも応用できるのは言うまでもない。
【００３１】
【発明の効果】
本発明によれば、衛星画像から自動的に利用不可能な範囲を抽出し、データベースに登録するとともに位置情報による画像要求に対して適切な衛星画像を送ることができる。この際、衛星画像内の雲に覆われた領域を少ないデータ量で特定することができ、クライアントからの要求に対して迅速な処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態による衛星画像処理システムの構成例を示す図である。
【図２】線ベクトル要素の周辺のエッジ抽出処理及び線ベクトル要素周辺の輝度値判定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】検出したい雲のサイズに基づいてグリッドのサイズを決め、グリッドをベクトル地図データに重ね合わせた様子を示す図である。
【図４】ベクトル地図データと、これを線ベクトル要素に分割したベクトル地図データとの例を示す図である。
【図５】対象線ベクトル要素が雲内にあるか否かを判定する工程（処理Ａ）を示すフローチャート図である。
【図６】Ｒｏｂｉｎｓｏｎフィルタの構成を示す図である。
【図７】利用不可能領域抽出工程の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図８】８近傍ラベリング処理及びグリッド交点の周り４つのグリッド内の処理の様子を示す図である。
【図９】利用不可能領域ポリゴンを作成する様子を示す図である。
【図１０】利用不可領域データの使用方法の一形態を示す図である。
【符号の説明】
１０…情報通信ネットワーク、２０…情報通信ネットワーク、３０…情報通信ネットワーク、５０…画像配信システム、１００…画像アーカイブ、２００…情報処理装置、２１０…ＣＲＴ、２２０…キーボード、２３０…ポインティングデバイス、３００…大容量記憶装置、３１０…ベクトル地図データ、３２０…衛星画像データ、３３０…衛星画像領域データ、３４０…衛星画像ＩＤデータ、３５０…利用不可能領域データ、４００…ラスタ・ベクタ処理方法、４１０…衛星画像とベクトル地図の重ね合わせ工程、４２０…線ベクトル要素の周辺のエッジ抽出及び線ベクトル要素周辺の輝度値判定工程、４３０…利用不可能領域抽出工程、５００…位置情報による画像検索手段、６００…クライアント、６１０…ＣＲＴ、６２０…キーボード、６３０…ポインティングデバイス。
【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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【図１０】
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