(57)【要約】  現実の世界の３−Ｄ空間データを、対応する画像データ及び低分解能の３−Ｄ空間データの補間を利用して表示し、測定するシステム及び方法が開示されている。画像データ及び３−Ｄ空間データは、３−Ｄポリゴン・モデルとして組織化される。得られた３−Ｄポリゴン・モデルは、コンピュータ上で効率的に表示され、測定され、又は編集される。画像データと３−Ｄ空間データとは、位置合わせされ、ポリゴン・モデル上の１つの地点が測定される。更に、低分解能の３−Ｄ空間データ及び画像データは、高分解能で高精度の３−Ｄ空間データ及び画像データと組み合わされる。得られたデータ・セットの組合せは、更にコンピュータ上で効率的なやり方で、組織化され、位置合わせされ、表示され、測定され、又は編集される。
2010506337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３−Ｄ空間データを、対応する画像データと低分解能の３−Ｄ空間データの補間とを利用して表示し、測定するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサと電子通信するメモリと、
前記メモリに記憶された命令であって、
画像データと低分解能の３−Ｄ空間データとを位置合わせするステップ、
３−Ｄ空間データ及び対応する画像データを表示するステップ、
コンピュータ上で効率的なやり方で、表示し、測定し、又は編集するために、３−Ｄ空間データ及び対応する画像データを３−Ｄポリゴン・モデルとして組織化するステップ、
３−Ｄ空間データと画像データとから構成される前記ポリゴン・モデル上の１つの地点を測定するステップが実行可能な前記命令と、
を含むシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムであって、効率的なやり方で対応する画像データを組織化するステップは、いずれも２のベキ乗のサイズを有する水平及び垂直寸法に画像データを分けるステップを含む前記システム。
【請求項３】
請求項２記載のシステムであって、いずれも２のベキ乗のサイズを有する水平及び垂直寸法に画像データを分けるステップは、画像データをより小さいセクションにセグメント化して、グラフィックス・ハードウエア上のメモリに効率的にフィットさせるステップを含む前記システム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムであって、３−Ｄ空間データを組織化するステップは、頂点のデータを三角形のポリゴン、カッド、ポイント・リスト、ライン・リスト、ライン・ストリップ、三角形リスト、三角形ストリップ、三角形ファン（ｔｒｉａｎｇｌｅ  ｆａｎ）、又はその他の公知の形式の３−Ｄグラフィックス・データに組織化するステップを含む前記システム。
【請求項５】
請求項１記載のシステムであって、画像データと低分解能の３−Ｄ空間データとを位置合わせするステップは、画像データの連結地点を３−Ｄ空間データに一致させるステップを含む前記システム。
【請求項６】
請求項１記載のシステムであって、ポリゴン・モデル上の１つの地点を測定するステップは、レイ・トレーシング・アルゴリズムを含む前記システム。
【請求項７】
請求項１記載のシステムであって、ポリゴン・モデル上の１つの地点を測定するステップは、ｓｉｎｃ、二次、三次、スプライン又はその他の補間手法を含む前記システム。
【請求項８】
請求項１記載のシステムであって、３−Ｄ空間データは、デジタル標高モデル（ＤＥＭ）、デジタル地形モデル（ＤＴＭ）、等高線データ、エアリアル光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）スキャン・データ、写真測量法又はその他を含む前記システム。
【請求項９】
請求項１記載のシステムであって、画像データは、オルソ画像、マルチスペクトル画像、ＩＲスペクトル画像、航空写真、標高マップ、ノーマル・マップ、陰影マップ、又はその他の可視的に表示可能なデータを含む前記システム。
【請求項１０】
高分解能で高精度のデータの複数のデータ・セットを低分解能の３−Ｄ空間データ及び画像データと共に表示し、測定するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサと電子通信するメモリと、
前記メモリに記憶された命令であって、
画像データと低分解能の３−Ｄ空間データとを位置合わせするステップ、
３−Ｄ空間データ及び対応する画像データを表示するステップ、
コンピュータ上で効率的なやり方で表示し、測定し、又は編集するために、３−Ｄ空間データ及び対応する画像データを３−Ｄポリゴン・モデルとして組織化するステップ、
３−Ｄ空間データと画像データとから構成されるポリゴン・モデル上の１つの地点を測定するステップが実行可能な前記命令と、
を含むシステム。
【請求項１１】
請求項１０記載のシステムであって、前記高分解能で高精度の３−Ｄ空間データは、地上ＬＩＤＡＲスキャナから取得されたデータを含む前記システム。
【請求項１２】
請求項１０記載のシステムであって、前記高分解能で高精度の３−Ｄ空間データは、３−Ｄ空間データを対応する画像データと共に含む前記システム。
【請求項１３】
請求項１０記載のシステムであって、効率的なやり方で、対応する画像データを組織化するステップは、いずれも２のベキ乗のサイズを有する水平及び垂直寸法に画像データを分けるステップを含む前記システム。
【請求項１４】
請求項１３記載のシステムであって、いずれも２のベキ乗のサイズを有する水平及び垂直寸法に画像データを分けるステップは、画像データをより小さいセクションにセグメント化して、グラフィックス・ハードウエア上のメモリに効率的にフィットさせるステップを含む前記システム。
【請求項１５】
請求項１０記載のシステムであって、３−Ｄ空間データを組織化するステップは、頂点のデータを三角形のポリゴン、カッド、ポイント・リスト、ライン・リスト、ライン・ストリップ、三角形リスト、三角形ストリップ、三角形ファン又はその他の公知の形式の３−Ｄグラフィックス・データに組織化するステップを含む前記システム。
【請求項１６】
請求項１０記載のシステムであって、画像データと低分解能の３−Ｄ空間データとを位置合わせするステップは、画像データの連結地点を３−Ｄ空間データに一致させるステップを含む前記システム。
【請求項１７】
請求項１０記載のシステムであって、ポリゴン・モデル上の１つの地点を測定するステップは、レイ・トレーシング・アルゴリズムを含む前記システム。
【請求項１８】
請求項１０記載のシステムであって、ポリゴン・モデル上の１つの地点を測定するステップは、ｓｉｎｃ、二次、三次、スプライン又はその他の補間手法を含む前記システム。
【請求項１９】
請求項１０記載のシステムであって、前記低分解能の３−Ｄ空間データは、デジタル標高モデル（ＤＥＭ）、デジタル地形モデル（ＤＴＭ）、等高線データ、エアリアル光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）スキャン・データ、写真測量法又はその他を含む前記システム。
【請求項２０】
請求項１０記載のシステムであって、低分解能の３−Ｄ空間データに対応する画像データは、オルソ画像、マルチスペクトル画像、ＩＲスペクトル画像、航空写真、標高マップ、ノーマル・マップ、陰影マップ又はその他の可視的に表示可能なデータを含む前記システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大まかにいえば、データを可視化及び測定する（ｍｅａｓｕｒｉｎｇ）ためのシステム及び方法に関する。もっと正確にいえば、本発明は、現実の世界の３−Ｄ空間データを可視化及び測定するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２００６年１０月１０日に出願され、「画像及び補間を利用して高分解能の３−Ｄ空間データを取得するためのシステム及び方法（Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｕｓｉｎｇ  Ｉｍａｇｅｒｙ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ａｃｈｉｅｖｅ  Ｈｉｇｈ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ３Ｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｄａｔａ）」を発明の名称とし、Ｓｔａｎｌｅｙ  Ｅ．Ｃｏｌｅｂｙ、Ｂｒａｎｄｏｎ  Ｊ．Ｂａｋｅｒ及びＲｏｂｅｒｔ  Ｍ．Ｖａｓｈｉｓｔｈを発明者とする米国仮特許出願第６０／８２８，７９４号の利益及び優先権を主張する。また、本出願は、２００７年１０月９日に出願され、「現実の世界の３−Ｄ空間データを可視化及び測定するためのシステム及び方法（Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｖｉｓｕａｌｉｚｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｒｅａｌ  Ｗｏｒｌｄ  ３−Ｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｄａｔａ）」を発明の名称とし、Ｓｔａｎｌｅｙ  Ｅ．Ｃｏｌｅｂｙ、Ｂｒａｎｄｏｎ  Ｊ．Ｂａｋｅｒ及びＲｏｂｅｒｔ  Ｍ．Ｖａｓｈｉｓｔｈを発明者とする米国特許出願第１１／８６９，５９８号の利益及び優先権も主張する。以上の各出願を参照することによって本明細書に含める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第６，７５９，９７９号
【特許文献２】米国特許第６，６６４，５２９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
３−Ｄ空間データは、写真測量法、又は光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）システム及び方法を利用して取得できる。しかし、取得された３−Ｄ空間データは、大体必要な分解能に足りない。衛星は、広いエリアについて比較的高分解能の画像を取得できる。しかし、正確な３−Ｄ空間データを高分解能で取得することは必ずしも容易でない。３−Ｄ空間データ取得装置は、画像装置ほど効率的でない。衛星又はその他の手段から取得した高分解能の画像は、しばしば、例えばランドベース・サーベイ（ｌａｎｄ−ｂａｓｅｄ  ｓｕｒｖｅｙ）又はエアリアル（ａｅｒｉａｌ）・スキャナから取得した低分解能の３−Ｄ空間データにマッピングされる。しかし、効率的に現実の世界の３−Ｄ空間データを表示し（ｖｉｅｗｉｎｇ）、測定するためのシステム及び方法は存在しない。当該分野の現状で最新のシステムは、３−Ｄ空間データをコンピュータ・グラフィックス・ハードウェア又はソフトウエア・システム上で効率的にレンダリング又は処理できるように構成されていない。したがって、効率的に現実の世界の３−Ｄ空間データを可視化及び測定するシステム及び方法が望まれている。
【０００５】
本発明の例示的実施形態は、添付図面を併用した以下の説明及び添付の請求項から、より十分に明らかになる。これらの図面は、例示的実施形態を示すにすぎないので、本発明の範囲を制限するものと解釈されるべきでないことが理解されたとして、本発明の例示的実施形態について、添付図面を用いてさらに具体的及び詳細に説明する。
【０００６】
後述する本発明のいくつかの例示的実施形態についての以下の説明は、本発明の範囲を制限することを意図したものでなく、本発明の実施形態の典型的なものにすぎない。
【０００７】
「例示的（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」という用語は、本願明細書ではもっぱら「１つの例（ｅｘａｍｐｌｅ）、事例（ｉｎｓｔａｎｃｅ）又は実例（ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ）として」という意味で用いられる。本願明細書で「例示的」として説明される実施形態は、他の実施形態と比べて、必ずしも、好適であるとか、有利であると解釈すべきでない。更に、本願明細書で用いられる「実施形態」という用語は、開示される本発明の１つ又は複数の様々な変形を意味し、必ずしも開示される本発明の変形の１つだけを意味しない。
【０００８】
本願明細書に開示される実施形態の多くの特徴は、コンピュータ・ソフトウエア、電子的ハードウエア又はそれらの組合せとして実現される。このようなハードウエアとソフトウエアとの互換性のため、様々なコンポーネントについて大まかにその機能を説明する。その機能をハードウエアとして実現するか、ソフトウエアとして実現するかは、その特定用途及びシステム全体に課される設計制約に依存する。熟練した技術者であれば、説明される機能を各特定用途に応じて様々な方法で実現できるが、その実現が本発明の範囲から外れると解釈すべきでない。
【０００９】
説明される機能がコンピュータ・ソフトウエアとして実現される場合、そのソフトウエアは、メモリ・デバイス内にある及び／又はシステム・バス又はネットワーク上を電子的信号として送信される、任意のタイプのコンピュータ命令又はコンピュータ実行可能コードを含んでもよい。本明細書で説明されるコンポーネントに関連する機能を実現するソフトウエアは、単一の命令又は複数の命令を含んでもよく、更に、いくつかの異なるコード・セグメント、異なるプログラム、及びいくつかのメモリ・デバイスにわたって分散させてもよい。
【００１０】
用語「決定する」（及びその文法的な変形）は、非常に幅広い意味で用いられる。用語「決定する」は、多種多様な動作を含むので、「決定する」は、計算する（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ、ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）、処理する、導出する、調査する、検索する（例えば、表、データベース又はその他のデータ構造の検索）、確認する等を含む。また、「決定する」は、受信する（例えば、情報を受信する）、アクセスする（例えば、メモリ内のデータにアクセスする）等も含む。また、「決定する」は、解決する、選択する（ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ、ｃｈｏｏｓｉｎｇ）、確立する等も含む。
【００１１】
「〜に基づいて」という表現は、明示されない限り、「〜のみに基づいて」を意味しない。つまり、「〜に基づいて」という表現は、「〜のみに基づいて」と「少なくとも〜に基づいて」の両方を意味する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、効率的に３−Ｄ空間データをレンダリングするためにデータ組織化を利用し、及び３−Ｄ空間データの分解能を増大させより高分解能の画像データに合わせるために補間を利用する。更に、本発明を利用すれば、高価で時間のかかるデータ取得手法を最小限にできる。高分解能の３−Ｄ空間データは、画像データ、及び低分解能の３−Ｄ空間データ又はより狭いエリアに対する３−Ｄ空間データを利用して決定又は推定できる。
【００１３】
本発明は、高分解能の３−Ｄ空間データを取得又は推定するために、画像データ、及び低分解能の３−Ｄ空間データ又はより狭いエリアに対する高分解能の３−Ｄデータをインクルード（ｉｎｃｌｕｄｅ）する。本発明の説明のためには、３−Ｄ空間データは、地理情報システム（ＧＩＳ）データ、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）データ、全地球測位システム（ＧＰＳ）データ、グローバル座標系（ＧＣＳ）データ又はその他の空間データであっても、それらを利用して決定されたものでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】３−Ｄ空間データ及び画像データの可能なセットを示す図。
【図２】図１と同じ３−Ｄ空間データ及び画像データを、経度及び緯度成分と共に示す図。
【図３】３−Ｄ空間データの可能なセットの断面を示す図。
【図４】３−Ｄ空間データの別の可能なセットの断面を示す図。
【図５】本発明の可能な実施形態を示すフローチャート。
【図６】本発明の別の例示的実施形態を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の可能な実施形態の１つは、図１に示すように第１、第２、及び第３の３−Ｄ空間地点１０１、１１１、１２１をインクルードし、それらが互いに接続されて画像データに重畳され又は関連付けられた三角形を構成する。これらの地点１０１、１１１、及び１２１は、三角形の頂点に対応する３−Ｄ空間地点を表している。
【００１６】
特定の座標系内の３−Ｄ空間地点の位置は、様々な方法によって決定される。例えば、３−Ｄ空間データ地点の位置は、既知のＧＣＳ位置の「モニュメント（ｍｏｎｕｍｅｎｔ）」である。あるいは、グローバル座標系内の３−Ｄ空間データ地点の位置は、ＧＰＳ収集装置を利用して決定される。あるいは、ＬＩＤＡＲデータと位置合わせをした画像データは、参照することによって本明細書に含まれるＶａｓｈｉｓｔｈ等による特許文献１及びＰａｃｋ等による特許文献２等の様々な手法を利用してスキャンされたエリア内のデータ地点の全地球位置を決定するために利用される。
【００１７】
図１に示す切り取られたハイウェイは、画像上の特定の地点の３−Ｄ位置を補間するために利用できる頂点の既存の３−Ｄ空間データ地点を示す。測定される３−Ｄ空間データ地点１３１は、道路上の白いストライプの１つに沿った１つの地点を表している。この測定される地点１３１は、３−Ｄ空間データ地点の中間にあるので、画像内のその地点に対応する３−Ｄ空間データはない。そのため、この地点の画像の隅に対する画像上の相対的なロケーション（ｌｏｃａｔｉｏｎ）を利用して、測定される地点１３１の３−Ｄ空間座標を推定することができる。図２を用いて、例示的実施形態について説明する。
【００１８】
図２は、図１と同じ３−Ｄ空間データ及び画像データを示す。第１の３−Ｄ空間データ地点は、パーツ（ｐａｒｔ）番号２６１、第２の３−Ｄ空間データ地点は、パーツ番号２７１、第３の３−Ｄ空間データ地点は、パーツ番号２８１、測定される地点は、パーツ番号２９１とする。測定される地点の第１の次元（経度、又は「ｘ」方向）の成分は、パーツ番号２１１とする。測定される地点の第２の次元（例えば、緯度、又は「ｙ」方向）の成分は、パーツ番号２４１とする。第１の次元（経度又は「ｘ」方向）の最小及び最大成分は、それぞれパーツ番号２０１及び２２１とする。第２の次元（緯度又は「ｙ」方向）の最小及び最大成分は、それぞれパーツ番号２５１及び２３１とする。第１の３−Ｄ空間データ地点２６１は、下記の式では「Ａ」と表され、第２の３−Ｄ空間データ地点２７１は、下記の式では「Ｂ」と表され、第３の３−Ｄ空間データ地点２８１は、下記の式では「Ｃ」と表される。
【００１９】
図２は、測定される地点２９１の水平軸及び垂直軸上での頂点に対する相対的な位置を示す。第１の次元の最小及び最大成分２０１及び２２１には、それぞれゼロ（０．００）及び１（１．００）の値が割り当てられる。また、第２の次元の最小及び最大成分２３１及び２５１にも、それぞれゼロ及び１の値が割り当てられる。測定される地点の第１の次元の成分２１１は、下記の式では「Ｆ」である。測定される地点の第２の次元の成分２４１は、下記の式では「Ｉ」として表されている。測定される地点２９１の補間された３−Ｄ空間データの「ｘ，ｙ，ｚ」座標における値は、それぞれｘ、ｙ及びｚ成分、Ｄｘ、Ｄｙ及びＤｚと表される。同じことは、Ａｘについても言えて、Ａｘは、下記の式では「Ａ」と表される第１の３−Ｄ空間データ地点２６１のｘ座標値を表し、Ｃｙは、第３の３−Ｄ空間データ地点２８１のｙ座標値を表し、Ｂｚは、第２の３−Ｄ空間データ地点２７１のｚ座標値を表す等である。したがって、測定される地点２９１のｘ、ｙ及びｚ座標は、次式に従って計算できる。
【００２０】
【数１】
2010506337.tif 000003
【００２１】
更に、必要なら、非線形の補間手法を利用してもよい。非線形の補間手法の一例は、ｓｉｎｃ法である。
【００２２】
【数２】
2010506337.tif 000004
【００２３】
Ｃｇ（ｘ）は、カージナル（ｃａｒｄｉｎａｌ）関数（又はホイッテカー（Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ）・カージナル関数）で、ｈは、サンプリング間隔又は周期（サンプリング・レートの逆数）で、ｋは、補間地点に関するスケーリング・ファクタで、ｘは、（新しい補間された分解能における）得られたドメイン変数で、ｇは、入力関数（既存の３−Ｄ空間データ地点）で、ｓｉｎｃは、信号処理及び解析計算で利用される一般的な関数である。
【００２４】
【数３】
2010506337.tif 000005
【００２５】
ｓｉｎｃ補間の結果は、既存の地点間の任意の高い分解能の補間された地点である。このように、既存の３−Ｄ空間データを利用して、画像データの分解能に等しいか、それより大きな分解能に必要なだけ中間地点を生成させることができる。画像の分解能よりも高分解能の３−Ｄ空間データを有することから利益を得られる場合がある。なぜならば、画像の分解能よりも高分解能で画像上の１つの地点を表示して選択でき、それ以上の画像データが利用できなくても、その地点に関する高分解能の３−Ｄ空間情報を入手できるからである。また、前述のｓｉｎｃ法によって、隣接するポリゴンのエッジをスムーズに接続することが可能になり、特定の状況ではより望ましいかもしれない。
【００２６】
図３は、第１の３−Ｄ空間データ地点３０１、第２の３−Ｄ空間データ地点３１１、及び第３の３−Ｄ空間データ地点３２１によって生成されるポリゴンの断面を示す。線形補間は、第２の３−Ｄ空間データ地点３１１において不自然にリジッドな（ｒｉｇｉｄ）結合部を生ずる。地形の縦断勾配（ｖｅｒｔｉｃａｌ  ｓｌｏｐｅ）は、ポリゴンの一つの辺である線形補間された３−Ｄ空間データを表す第１のライン３４１から、線形補間された３−Ｄ空間データを表す第２のライン３５１へと急激に変化する。３−Ｄ空間データを利用して、地形標高の等高線、容積計算、水の流出勾配（ｗａｔｅｒ  ｒｕｎ−ｏｆｆ  ｇｒａｄｉｅｎｔ）又はその他の高度データを必要とするアプリケーションを計算するとき、第２の３−Ｄ空間データ地点３１１におけるリジッドな結合部は、望ましくない。
【００２７】
図４は、第１の３−Ｄ空間データ地点４０１、第２の３−Ｄ空間データ地点４１１、及び第３の３−Ｄ空間データ地点４２１の断面を示す。第１の３−Ｄ空間データ地点４０１と第２の３−Ｄ空間データ地点４１１との間の測定された３−Ｄ空間データを表す第２のライン４５１は、第２の３−Ｄ空間データ地点４１１において、測定された３−Ｄ空間データを表す第１のライン４４１に結合されたとき、スムーズな面である。これは線形補間よりも自然で現実的である。
【００２８】
図５は、本発明の１つの実施形態のシステムを示す。本発明の範囲内で３−Ｄ空間データを測定する例示的実施形態をいくつか示したが、測定される３−Ｄ空間データ地点を決定するコンポーネント５５１は、次のステップで利用される。例えば、ユーザは、データ・セット内の１つの地点を選択するコンポーネント５４１が示すように、カーソルが特定の位置にあるときにマウスのボタンをクリックする。次に、クリックされた地点は、現在スクリーンに表示されユーザが見ているシーン上で選択された地点に基づいて、メモリに記憶される。次に、（例えば、スクリーン座標内の）シーン上の地点を使用して、レイ・トレーシング・アルゴリズム（ｒａｙ  ｔｒａｃｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）等の任意の様々な手法によってシーン上の地点（例えば、ｘ及びｙ、又は経度、緯度）が推定される。次に、ｘ及びｙ地点は、線形、三次、二次、スプライン（ｓｐｌｉｎｅ）、ｓｉｎｃ、又はその他の当業者に知られている手法等の数値補間法によって隣接地点と関連付けられる。本明細書に示した具体的な実施形態は、本発明を使用する唯一の方法ではない。例えば、３−Ｄ空間データを画像データに位置合わせするコンポーネントは、データをレンダリングする前に実行してもよい。当業者であれば、本発明の範囲から外れることなしに、さらなる同様な構成を導くことができる。
【００２９】
３−Ｄ空間データを組織化するためのコンポーネントを用いて、既存の３−Ｄコンピュータ・グラフィックス・ハードウェア及びソフトウエアによって容易に管理できる構造にデータが組織化される。そのような構造のいくつかの例は、三角形のポリゴン、カッド（ｑｕａｄｓ）、ナーブス（ｎｕｒｂｓ）、ポイント・セット、ライン・セット、三角形セット、又はその他の形式を含むがそれらに限られない。３−Ｄ空間データは、ＤＥＭ、ＤＴＭ、等高線、ＬＩＤＡＲスキャン・データ・セットの形式、又は写真測量法等の任意の３−Ｄ空間データ取得法で得られる別の任意の形式である。
【００３０】
画像データは、オルソ（ｏｒｔｈｏｒｅｃｔｉｆｉｅｄ）画像、マルチスペクトル画像、赤外（ＩＲ）スペクトル画像、航空写真、標高マップ、ノーマル・マップ、陰影マップ、デジタル写真、又はその他の可視的に表示できるデータを含む。３−Ｄ空間データを画像データに位置合わせするコンポーネント５３１の１つの例示的実施形態は、オルソ画像及びＤＥＭを利用するものである。位置合わせは、画像及び３−Ｄ空間データの連結地点を選択し、二分法、ニュートン法、線形最小二乗法、再帰的最小二乗法、遺伝的アルゴリズム等の数値最適化手法によって適切な位置合わせパラメータ（例えば、シフト及び回転）を計算することによって達成される。
【００３１】
対応する画像データは、画像データを組織化するコンポーネント５６１によって組織化される。画像データは、画像及び３−Ｄ空間データをレンダリングするコンポーネント５２１によって、グラフィックス・ハードウェア及びソフトウエアのシステム上で効率的に記憶又はレンダリングできるように組織化される。画像データの組織化のいくつかの例示的実施形態は、それぞれ２のベキ乗のサイズを有する水平及び垂直寸法に画像データを分けること、より小さいセクションに画像データをセグメント化して、グラフィックス・ハードウェア上のメモリに効率的にフィット（ｆｉｔ）させること等を含む。画像データは、圧縮、非圧縮、インデックス有り又はインデックス無し等前記システムがサポートする様々な形式で記憶される。
【００３２】
特定の状況では、図６に示すように、複数のソースからデータを取得して、次にデータ・セットを組み合わせて、測定、可視化その他の処理を同時に実行したいことがある。そのようなケースでは、低分解能の３−Ｄ空間データが高分解能で非常に高精度の３−Ｄ空間データと組み合わされる。高分解能で非常に高精度の３−Ｄ空間データは、地上ＬＩＤＡＲスキャナ等の収集装置から取得される。また、高分解能で非常に高精度の３−Ｄ空間データも、３−Ｄ空間データを組織化するコンポーネント６４５によって組織化され、高分解能で非常に高精度の３−Ｄ空間データを画像データに位置合わせするコンポーネント６６１によって融合される。対応する画像データは、３−Ｄ空間データを組織化するコンポーネント６５５によって、より良く可視化されるように組織化される。３−Ｄ空間データ及び画像データの組織化は、本明細書で低分解能の３−Ｄ空間データについて説明したように、コンピュータ・グラフィックス・ハードウェア又はソフトウエアで効率的にデータをレンダリング又は記憶できるようにするものである。同様に、低分解能の３−Ｄ空間データは、低分解能の３−Ｄ空間データを組織化するコンポーネント６０５によって組織化される。対応する画像データは、対応する画像データを組織化するコンポーネント６３１によって組織化される。データは、画像及び３−Ｄ空間データをレンダリングするコンポーネント６１１によってレンダリングされる。低分解能の３−Ｄ空間データ及び対応する画像データは、低分解能の３−Ｄ空間データと対応する画像データとを位置合わせするコンポーネント６１５によって位置合わせされる。別の例示的実施形態では、位置合わせは、データをレンダリングする前に行われる。ユーザは、１つの地点を選択するコンポーネント６２１によって測定される地点を選択し、３−Ｄ空間データを推定するコンポーネント６２５によって推定３−Ｄ空間データが決定される。
【００３３】
また、３−Ｄ空間データ地点が、ローカル座標系やグローバル座標系等の複数の座標系をいくつも参照して決定してよいことに注意すべきである。座標系は、周知且つ一般に用いる座標系、又は特殊なプロジェクトでのみに用いる使い捨て若しくは専用の座標系でもよい。
【００３４】
既知又は決定された位置の３−Ｄ空間データ地点を使用することで、画像データは、大きさや向きが合わせられる。つまり、様々な理由から、画像データは、適正なサイズに合っていないことや、歪んでいることもある。画像データは、拡大又は縮小され、画像データの対応する部分が３−Ｄ空間データ地点の正しい位置に配置するように、画像全体のより正確な縮尺が定められる。こうして、画像データは、実際のシーンのスケールをより正確に反映する。更に、画像データは、選択された座標系内で正しい向きでないかもしれない。画像データの対応する部分を３−Ｄ空間データ地点に直接配置することによって、画像データの対応する部分、従って座標系内での画像データ全体の向きも合わせる。
【００３５】
画像データと３−Ｄ空間データ地点との間の相関付けには、様々なやり方がある。例えば、マニュアルで相関付けができる。３−Ｄ空間データ地点の１つは、旗竿のベース又は消火栓とすることができ、これは、画像データ中で容易に認識できるので、マニュアルで画像データの縮尺及び向きを合わせることができる。その代わりに、３−Ｄ空間データ地点と画像データとの間の相関付けに自動化又は半自動化手法を利用して、自動的に又は半自動的に画像データの縮尺及び向きを合わせることができるが、この手法の利用も、開示された本発明の範囲内である。画像データの縮尺及び向きを正しく合わせれば、画像データ上に表示される物の同士の間の距離及びその物のサイズは、現実の世界の物同士の間の距離及びその物のサイズに比例する。
【００３６】
本発明の特定の実施形態及び応用について例示及び説明してきたが、本発明が本明細書に開示されたとおりの構成及びコンポーネントに限定されないことを理解すべきである。本明細書に開示された本発明の方法及びシステムの構成、動作及び細部について、本発明の精神及び範囲から外れることなく、当業者に明らかな様々な修正、変更及び変形が可能である。例えば、以上の説明では、三角形を基準のポリゴンに使用した。長方形等のその他のポリゴンを使用することもできる。また、以上の説明は、ポリゴン内部の地点の推定に関連するものである。同じか同様な手法を利用してポリゴン外部の地点の位置も推定することができる。もちろん、本発明の範囲内で、ｓｉｎｃ法以外の他の「エッジ・スムージング」手法を利用することもできる。例えば、平均化又は低域フィルタリング手法を利用することができる。
【００３７】
開示された本発明は、様々に利用できる。例えば、１つのシーンについての高分解能の３−Ｄスキャン・データは、独立して収集された画像データにインポート（ｉｍｐｏｒｔｅｄ）又は利用される。高分解能の３−Ｄスキャン・データは、ポリゴンの頂点として利用できる基準地点を決定するために利用できる。基準地点を利用して、独立して収集された画像データの縮尺及び向きをより正確に合わせて、他の３−Ｄ地点の位置を補間できる。この手法を利用して、例えば、町や地域内の狭いエリアを高３−Ｄ分解能でスキャンし、ポリゴンの頂点としての３−Ｄ基準地点を決定できる。そのあと、３−Ｄ基準地点を利用して既存の衛星画像の縮尺及び向きを合わせることによって他の３−Ｄ地点を補間できる。
【００３８】
情報及び信号は、様々な異なる技術及び手法の任意のものを使用して表現できる。例えば、以上の説明におけるデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル及びチップは、電圧、電流、電磁波、磁場や粒子、光場や粒子、又はそれらの任意の組合せによって表現できる。
【００３９】
本明細書に開示される実施形態に関連する様々な例示的ロジック・ブロック、モジュール、回路及びアルゴリズム・ステップは、電子的ハードウエア、コンピュータ・ソフトウエア又はそれらの組合せとして実現される。ハードウエアとソフトウエアとの互換性のため、様々な例示的コンポーネント、ブロック、モジュール、回路及びステップは、大まかにその機能に関して説明した。そのような機能をハードウエアとして実現するか、ソフトウエアとして実現するかは、その特定用途及びシステム全体に課される設計制約に依存する。熟練した技術者であれば、上記機能を各特定用途に応じて様々に実現できるが、そのような実現が本発明の範囲から外れると解釈すべきでない。
【００４０】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される様々な例示的ロジック・ブロック、モジュール及び回路は、汎用プロセッサ、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ信号（ＦＰＧＡ）等のプログラマブル・ロジック・アレイ・デバイス、ディスクリート・ゲート又はトランジスタ・ロジック、ディスクリート・ハードウエア・コンポーネント又は本明細書で説明した機能を実行するように設計されたものの任意の組合せによって、実現又は実行される。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサでよいが、その代わりに、プロセッサは、任意の通常のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ又はステート・マシンでもよい。プロセッサは、またコンピューティング・デバイスの組合せ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと組み合わせた１又は複数のマイクロプロセッサ、又はその他の同様の任意の構成として実現することもできる。
【００４１】
実行（ｅｘｅｃｕｔｉｎｇ、ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ、ｒｕｎｎｉｎｇ）、処理、決定、通知、送信、受信、記憶、要求等の機能は、ウエブ・サービスを利用した機能の実行を含む。ウエブ・サービスは、インターネット等のコンピュータ・ネットワークを介して相互運用可能なマシン同士の動作をサポートするように設計されたソフトウエア・システムを含む。ウエブ・サービスは、アプリケーション又はシステム間でデータを交換するために使用される様々なプロトコル及びスタンダードを含む。例えば、ウエブ・サービスは、メッセージング規約、セキュリティ規約、信頼できるメッセージング規約、トランザクション規約、メタデータ規約、ＸＭＬ規約、管理規約及び／又はビジネス・プロセス規約を含む。ＳＯＡＰ、ＷＳＤＬ、ＸＭＬ等の一般に使用される規約を使用してもよい。
【００４２】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される方法又はアルゴリズムのステップは、直接ハードウエアで、プロセッサによって実行されるソフトウエア・モジュールで、又はこれら両者の組合せで実施される。ソフトウエア・モジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュ・メモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハード・ディスク、リムーバブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又はその他の当該分野において公知の任意の形態の記憶媒体に存在する。例示的記憶媒体は、プロセッサに接続されて、プロセッサが記憶媒体から情報を読み出し、またそれに情報を書き込むことができる。その代わりに、記憶媒体をプロセッサと一体化してもよい。プロセッサと記憶媒体は、ＡＳＩＣに存在してもよい。ＡＳＩＣは、ユーザ端末に存在してもよい。その代わりに、プロセッサと記憶媒体は、ユーザ端末にディスクリート・コンポーネントとして存在してもよい。
【００４３】
本明細書に開示された方法は、上述の方法を実現するための１又は複数のステップ又はアクションを含む。方法のステップ及び／又はアクションは、本発明の範囲から外れることなく、相互に交換可能である。つまり、実施形態の正しい動作のためにステップ又はアクションの特定の順序が要求されない限り、本発明の範囲から外れることなしに、特定のステップ及び／又はアクションの順序及び／又は使用は、修正できる。
【００４４】
本発明の特定の実施形態及び応用について例示し、説明してきたが、本発明が本明細書に開示されたとおりの構成及びコンポーネントに限られないことを理解すべきである。本発明の精神及び範囲から外れることなく、本明細書に開示された本発明の方法及びシステムの構成、動作及び細部において、当業者に明らかな様々な修正、変更及び変形が可能である。
【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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【国際調査報告】
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