(57)【要約】【課題】  複数の地図画像データの差分を精度良く抽出する。【解決手段】  比較対象となる新版および旧版の地図をスキャナ１０で読み取り、それぞれの画像データを多色のラスタデータの形式で得る。次に、これら双方の画像データに存在する対応点として三角点、図枠の角、トンボの位置を抽出する。更に、これらの対応点に基づいて地図をドロネー三角形に分割し、各三角形領域の頂点の座標が一致するよう、領域ごとに補正を施す。こうして補正された画像データ同士を画素単位で比較して新旧の差分を抽出する。これらの処理過程においては、地図に含まれる色情報をグレースケール化して情報量を軽減するとともに、量子化することにより色情報に含まれる誤差を排除する。【選択図】  図１
2005134601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２枚の地図の差分を抽出する解析装置であって、
前記２枚の地図を表す画像データを入力する画像データ入力部と、
前記画像データに基づいて、前記２枚の地図に共通して存在する所定の対応点を、抽出する対応点抽出部と、
前記画像データを前記対応点によって定義される複数の領域に分割するとともに、前記対応点の位置が一致するように前記領域ごとに前記画像データを補正する画像補正部と、
該補正後の画像データに基づいて前記２枚の地図の差分を抽出する差分抽出部とを備える解析装置。
【請求項２】
請求項１記載の解析装置であって、
前記対応点は、地図作製時の測量に利用される基準点、地図図枠の角、該地図図枠の各辺上の特定比率の内分点、およびトンボの少なくとも一部を含む解析装置。
【請求項３】
請求項１記載の解析装置であって、
前記画像データは画素ごとに階調値を有するラスタデータであり、
前記画像補正部は、前記補正後の各画素に対応する位置を補正前の画像データにおいて求め、補正前の画像データにおいて該位置の周辺に存在する複数の画素を用いた所定の演算に基づいて該位置における階調値を求め、該階調値を前記補正後の画素の階調値として設定する解析装置。
【請求項４】
請求項１記載の解析装置であって、
前記画像データは多色のデータであり、
前記対応点抽出部は、前記対応点の形状および色の双方に基づいて、該対応点の抽出を行う解析装置。
【請求項５】
２枚の地図の差分を抽出する解析装置であって、
前記２枚の地図を表す多色の画像データを入力する画像データ入力部と、
前記２枚の地図に対応する画像データに表された各オブジェクトについて、形状の変化および色の変化の少なくとも一方が生じている部分を、前記２枚の地図の差分として抽出する差分抽出部とを備える解析装置。
【請求項６】
請求項５記載の解析装置であって、
前記差分抽出部は、前記画像データの色情報に基づいて該画像データを分版した上で、前記抽出を行う解析装置。
【請求項７】
請求項４〜６いずれか記載の解析装置であって、
前記画像データは多色の画像データであり、
該色を表すために用いられる成分の数を、所定の演算に基づいて減少させる色補正部を備える解析装置。
【請求項８】
請求項７記載の解析装置であって、
前記色補正部は、前記減少後の成分値に基づいて、前記画像データに含まれる色情報を量子化する解析装置。
【請求項９】
２枚の地図の差分を抽出する解析方法であって、
コンピュータが実行する工程として、
前記２枚の地図を表す画像データを入力する工程と、
前記画像データに基づいて、前記２枚の地図に共通して存在する所定の対応点を、抽出する工程と、
前記画像データを前記対応点によって定義される複数の領域に分割するとともに、前記対応点の位置が一致するように前記領域ごとに前記画像データを補正する工程と、
該補正後の画像データに基づいて前記２枚の地図の差分を抽出する工程とを備える解析方法。
【請求項１０】
２枚の地図の差分を抽出する解析方法であって、
コンピュータが実行する工程として、
前記２枚の地図を表す多色の画像データを入力する工程と、
前記２枚の地図に対応する画像データに表された各オブジェクトについて、形状の変化および色の変化の少なくとも一方が生じている部分を、前記２枚の地図の差分として抽出する工程とを備える解析方法。
【請求項１１】
２枚の地図の差分を抽出するためのコンピュータプログラムであって、
前記２枚の地図を表す画像データを入力する機能と、
前記画像データに基づいて、前記２枚の地図に共通して存在する所定の対応点を、抽出する機能と、
前記画像データを前記対応点によって定義される複数の領域に分割するとともに、前記対応点の位置が一致するように前記領域ごとに前記画像データを補正する機能と、
該補正後の画像データに基づいて前記２枚の地図の差分を抽出する機能とをコンピュータによって実現するためのコンピュータプログラム。
【請求項１２】
２枚の地図の差分を抽出するためのコンピュータプログラムであって、
前記２枚の地図を表す多色の画像データを入力する機能と、
前記２枚の地図に対応する画像データに表された各オブジェクトについて、形状の変化および色の変化の少なくとも一方が生じている部分を、前記２枚の地図の差分として抽出する機能とをコンピュータによって実現するためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地図画像について、複数の地図間の差分を抽出するための画像解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
建造物や地形は絶えず変化していくため、地図にもこれに応じた修正が加えられ、適宜、新たな版の地図が発行される。近年、地図のディジタル化が進んでいるため、このような変化もディジタルデータに反映する必要がある。しかし、新版の地図が必ずしもディジタルデータの形で入手できるとは限らない。印刷物の形で新版の地図が入手された場合にディジタルデータの修正作業を容易にするために、旧版の地図からの差分を自動的に抽出する技術が提案されている。例えば、特許文献１では、新旧の地図をスキャナで読み取ってディジタルデータ化し、両者の形状上の差分を自動的に抽出する装置が提案されている。この装置では、差分の抽出精度を向上するため、オペレータの操作に基づいて、新旧地図のスキャン画像の位置合わせを行うことが可能である。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−３１９８５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
新旧地図の差分の抽出には、まだ種々の課題が残されていた。例えば、特許文献１の技術については、位置合わせを行うためのオペレータの作業負担が大きかった。また、位置合わせの精度は、オペレータの操作に依存しており、必ずしも十分な精度が保証されないという課題もあった。従来技術では、文字や等高線など種々のオブジェクトが重なって印刷されている部分における差分、空き地だった場所に土地とほぼ同一形状の建造物ができた場合などオブジェクトの形状に明確に表れない差分について、抽出精度が必ずしも十分とは言えなかった。かかる課題は、新旧地図に関わらず複数の地図の差分を抽出する場合に共通である。本発明は、かかる課題に鑑み、複数の地図間の差分を抽出する際の作業負荷の低減および精度向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、２枚の地図の差分を抽出する解析装置として構成することができる。２枚の地図に対する差分の抽出を繰り返し適用することにより、３枚以上の地図間の差分を抽出することも可能である。
【０００６】
本発明の解析装置は、差分の抽出対象となる２枚の地図を表す画像データを入力する。解析装置自体に印刷物としての地図を読み取るためのスキャナを備えても良いし、別途ディジタル化されたデータを入力する構成としてもよい。こうして入力された画像データに基づいて、解析装置は、２枚の地図に共通して存在する所定の対応点を抽出する。また、画像データを対応点によって定義される複数の領域に分割するとともに、対応点の位置が一致するように領域ごとに画像データを補正する。更に、補正後の画像データに基づいて２枚の地図の差分を抽出する。
【０００７】
本発明の解析装置によれば、対応点をオペレータが指定するまでなく自動的に抽出し、画像データの補正を行うため、個別にディジタル化された地図の画像データの位置合わせを、低い作業負担で精度良く行うことができる。
【０００８】
対応点は、地図上に印刷される種々の文字、記号、図形など（以下、これらを総称して「オブジェクト」と称する）を利用可能である。例えば、確実に地図上に存在するとともに、その厳密な緯度経度が特定しやすい点として、三角点、水準点など、地図作製時の測量に利用される基準点を利用してもよい。その他、点で表記されていれば、駅、ランドマークなどの建造物、行政界などを利用してもよい。また、対応点はオブジェクトの他、地図の図枠の角、該地図図枠の各辺上の中央点など特定比率の内分点、およびトンボと呼ばれる地図枠外の基準線などを利用してもよい。
【０００９】
画像データの補正単位となる領域は、対応点に基づいて種々の形状で任意に設定可能である。対応点は必ずしも領域の頂点となる必要もない。但し、このように種々設定可能な領域の中で、補正の精度確保のためには、対応点を頂点とする三角形が好ましく、更にはドロネー三角形を適用することが好ましい。ドロネー三角形とは、いずれの三角形においても、その外接円内に他の三角形の頂点が入らないという条件が満足されるよう設定された形状を言う。
【００１０】
画像データとしては、画素ごとに階調値を有するラスタデータを用いることができる。この場合、画像データの補正時に、階調値が一義的に定まらない画素が表れる可能性がある。例えば、元来複数の画素が補正によって一つの画素に対応づけられることになるケース、補正前のいずれの画素にも対応づけられない画素が表れるケースなどが挙げられる。このような画素については、次の手順で階調値を求めるようにしてもよい。まず、補正後の各画素に対応する位置を補正前の画像データにおいて求める。次に、補正前の画像データにおいてその周辺に存在する複数の画素を用いた所定の演算に基づいてその位置における階調値を求める。演算としては、例えば線形補間や、最近傍の階調値を採用する方法などを採ることができる。こうして得られた階調値を補正後の画素の階調値として設定するのである。こうすることで、補正前後での画素の対応関係に基づいて生じるノイズを軽減でき、差分の抽出精度を向上させることができる。
【００１１】
画像データとしては多色のデータを用いても良い。かかる場合には、対応点の形状および色の双方に基づいて、対応点の抽出を行うことが好ましい。こうすることで対応点の抽出精度を向上することができる。例えば、対応点に対して、等高線や文字など対応点以外のオブジェクトが重なって印刷されている場合でも、両者の色が異なってさえいれば、精度良く対応点を抽出することが可能となる。また、対応点と形状が一致しているが色が異なるオブジェクトについて、対応点と誤認する可能性を低減することができる。
【００１２】
多色の画像データを用いる場合、本発明の解析装置は、各オブジェクトについて、形状の変化および色の変化の少なくとも一方が生じている部分を、２枚の地図の差分として抽出してもよい。かかる抽出方法は、上述した画像データの補正を行うか否かに関わらず適用可能である。この抽出方法によれば、例えば、空き地だった場所に土地とほぼ同一形状の建造物ができた場合などオブジェクトの形状に明確に表れない差分についても、オブジェクトの色の変化に基づいて精度良く抽出することが可能となる。
【００１３】
多色の画像データを用いる場合には、画像データの色情報に基づいて画像データを分版した上で、抽出を行ってもよい。例えば、等高線が茶色で印刷されている場合、茶色とその他の色の画像データに分版することにより、等高線を削除した画像データを得ることができ、等高線と重なっているオブジェクトについて差分の抽出が容易となる。このように色情報に基づく分版処理を用いることにより、重なって印刷されたオブジェクトについて、差分の抽出精度を向上させることが可能となる。
【００１４】
色情報は、通常、レッド、グリーン、ブルーの３原色など複数の成分で表されるが、本発明においては、この成分の数を、所定の演算に基づいて減少させる色補正を行うことが好ましい。かかる色補正としては、例えば、３原色のデータから、いわゆるグレースケールへの補正が含まれる。地図に用いられる色数は比較的少ないのが通常であるため、このように成分の数を減らしても、オブジェクトごとの色の相違は保たれる。このような地図の特性に基づき、成分数を減らすことにより、色の区別は確保しつつ、色情報を表すためのデータ量低減を図ることができる。
【００１５】
色情報は、更に、減少後の成分値に基づいて量子化しても良い。量子化は、例えば、成分値が一定範囲にある色に対して同一の成分値を割り当てる方法などによって行うことができる。これは、色情報に若干の差違がある場合には、同一色とみなす補正に相当する。先に説明した通り、地図に用いられる色数は比較的少ないため、かかる量子化を行っても、色情報の有用性を確保すること、即ちオブジェクトごとの色を区別することが可能である。量子化には、このように色情報の有用性を確保したまま、印刷時やディジタル化の過程で色情報に生じるノイズによる影響を抑制することができ、差分の抽出精度を向上することができる利点がある。
【００１６】
本発明の解析装置において、上述した種々の特徴は、必ずしも全てが適用されている必要はなく、適宜、組み合わせたり選択したりして適用することができる。本発明は、解析装置としての構成の他、コンピュータによって地図の差分を抽出する解析方法として構成してもよい。また、かかる解析をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムや、かかるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として構成することもできる。
【００１７】
記録媒体としては、記録媒体としては、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置等、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の実施例について以下の順序で説明する。
Ａ．装置構成：
Ｂ．地図解析処理：
Ｂ１．前処理ルーチン：
Ｂ２．対応点抽出処理：
Ｂ３．位置合わせ処理：
Ｂ４．差分抽出処理：
【００１９】
Ａ．装置構成：
図１は実施例としての地図の解析装置の概略構成を示す説明図である。解析装置は、パーソナルコンピュータ１００、スキャナ１０、ハードディスク２０を接続したハードウェア構成となっている。この解析装置は、印刷物の形で入手された地図ＭＡＰ２をスキャナ１０で読み取って得られた画像データの解析に基づいて、地図間の差分、即ち地形や地物の差違を自動的に抽出する装置である。例えば、旧版の地図についてディジタル化された地図データが得られている状態で、印刷物の形で新版の地図が入手された場合、両者の差分を抽出し、地図データの更新に要する作業負荷を軽減するために利用することができる。ハードディスク２０は、差分の抽出結果や地図データの保存に使用される。旧版の地図をスキャンした画像データの保存に使用してもよい。解析装置は、複数の地図の差分抽出一般に利用可能であるが、説明の便宜上、以下では新旧の地図比較を例にとって説明する。
【００２０】
解析装置としての機能は、パーソナルコンピュータ１００に、所定のプログラムをインストールすることにより実現される。図中には、このプログラムによってソフトウェア的に構成される機能ブロックを示した。これらの機能ブロックの少なくとも一部を、ハードウェア的に構成したり、他のコンピュータやサーバと連携して分散処理によって提供したりしても構わない。
【００２１】
画像データ入力部１１０は、解析対象となる画像データを入力する。新旧双方の地図をスキャナ１０で読み込むようにしてもよいし、少なくとも一方のデータをハードディスク２０などから入力するようにしてもよい。新旧双方についてディジタル化されたデータが用意されている場合、解析装置は、スキャナ１０を省略したハードウェア構成とすることもできる。画像データの形式は任意に選択可能であるが、本実施例では、画像データとして、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３原色について画素ごとに８ビットの階調値が定義されたラスタデータを用いるものとして説明する。本実施例の地図は、黒、青、茶色で多色印刷されているものとする。この場合、地図画像は、背景の白色も含めた４色を含む画像となる。但し、印刷時やディジタル化での色ムラその他の原因により、各色は必ずしも同一の階調値になるとは限らず、現実の画像データは、上記４色よりも多色のデータを有することになる。
【００２２】
入力された画像データには、印刷物自体が有するずれや、ディジタル化の過程で生じる歪みなどが含まれているため、精度よく比較するためには、両者の位置合わせおよび歪みの修正などの補正を行うことが好ましい。対応点抽出部１２０は、この補正に用いる基準として対応点を各画像データから抽出する。対応点の位置は、画像データ上で設定された座標系で特定される。対応点として抽出すべき画像は、テンプレート１２１によって予め定義されている。本実施例では、三角点、地図枠の角、トンボと呼ばれる基準線を対応点として用いるものとした。
【００２３】
地図には、等高線や種々の地物などが対応点に重ねて印刷されている場合がある。本実施例では、このような箇所についても対応点を精度良く抽出するため、色情報に基づく分版処理を適用する。本実施例において、分版処理とは、地図の画像データから、いずれか特定の色の部分を除去または抽出処理を言う。分版処理部１６０は、この分版処理を実行する。
【００２４】
色補正部１７０は、分版処理を容易にするため、画像データの色情報をＲＧＢの３成分から単一の成分に減ずるための色補正処理（以下、「グレースケール処理」と称することもある）、および色ムラに起因する誤差をなくし、４色のいずれかに区分する量子化処理を実行する。補正値テーブル１７１は、色補正処理に用いられる補正式や、量子化処理に用いられる基準値などを与える。
【００２５】
位置合わせ部１３０は、対応点抽出部１２０で抽出された対応点の座標が一致するよう、新旧地図の画像データを補正する。こうして補正された画像データは、補正データ管理部１３１によって管理される。差分抽出部１４０は、補正後の新旧の画像データを比較し、両者の差分を抽出する。この抽出時においても、精度向上のため、適宜、分版処理が適用される。出力部１５０は、こうして得られた差分をハードディスク２０に差分データとして格納する。
【００２６】
図２は解析対象となる地図例を示す説明図である。上から新版の地図、旧版の地図、両者の差分を模式的に示した。陸地については白の背景色で表されている。左上に位置する海（破線状のハッチング部分）は、青で印刷されているものとする。等高線は茶色で表されているものとする。図中では、色の相違を表現するため、等高線を一点鎖線で表した。その他の道路、建造物（斜線ハッチング部分）、文字、三角点などは黒で印刷されている。
【００２７】
この例では、新版地図中に示す領域Ａ〜Ｅについて、新旧の差分が生じている。差分地図では、新旧版を重ね合わせた地図上で差分が生じた箇所を、赤など、地図の印刷に使用される４色とは異なる色で表す出力形式を例示した。図示の便宜上、図中では、差分の箇所をクロスハッチで示した。差分地図は、旧版または新版の地図と重ね合わせて出力する必要はなく、差分の箇所のみを出力するようにしてもよい。
【００２８】
Ｂ．地図解析処理：
図３は地図解析処理のフローチャートである。新旧地図の差分を抽出するための処理であり、解析装置を構成するパーソナルコンピュータ１００のＣＰＵが実行する処理である。処理が開始されると、ＣＰＵは、新旧地図の画像データを入力し（ステップＳ１００）、差分を抽出するための前処理として色補正および量子化、ノイズ除去を施す（ステップＳ２００）。
【００２９】
次に、ＣＰＵはこうして得られた画像データに対して、先に説明した対応点の抽出処理を実行し（ステップＳ３００）、この対応点を基準として位置合わせの処理、即ち座標を合わせるように新旧地図の画像データの画像データを補正する処理を行う（ステップＳ４００）。こうして得られた補正データに基づき、ＣＰＵは両者の差分を抽出し（ステップＳ５００）、その結果を出力する（ステップＳ６００）。以下、各処理について詳細に説明する。
【００３０】
Ｂ１．前処理ルーチン：
図４は前処理ルーチンのフローチャートである。解析処理（図３）のステップＳ２００に相当する処理である。
【００３１】
この処理では、ＣＰＵは、画像データの各画素について色補正および量子化を行う（ステップＳ２１０）。色補正として、まず、ＣＰＵは、次式により、各画素のＲＧＢの階調値を、２つの成分値ＧＤ１、ＧＤ２に変換する。
ＧＤ１＝０．５９６＊Ｒ−０．２７４＊Ｇ−０．３２２＊Ｂ；
ＧＤ２＝０．１４９＊Ｒ＋０．４３７＊Ｇ＋０．４１４＊Ｂ
ＧＤ１は、ＹＩＱ表色系においてオレンジからシアンの色差信号に相当する値である。ＧＤ２は、ＲＧＢ表色系の明度差を表すパラメータである。
【００３２】
ＣＰＵはこうして得られたデータに基づいて、画像データの各色を青（Ｂ）、茶（Ｂｒ）、白（Ｗ）、黒（Ｋ）に分類する。各色を表す指標値として、本実施例では、８ビットのグレースケールＧＳを与えるものとした。各色の分類条件とグレースケールの値は、次の通り設定した。
−５５＜ＧＤ１＜−１１→ＧＳ＝２００（青：Ｂ）；
９＜ＧＤ１＜５０→ＧＳ＝１２０（茶：Ｂｒ）；
２００＜ＧＤ２→ＧＳ＝２５０（白：Ｗ）；
ＧＤ２＜１４０→ＧＳ＝０（黒：Ｋ）
【００３３】
併せて図中に、各色の分類の様子を示した。パラメータＧＤ１は、青と茶色の識別に用いられ、ＧＤ２は白と黒の識別に用いられる。つまり、先に示した変換式を用いた場合には、画像データ中の青色の画素は、パラメータＧＤ２は種々の値を採るものの、ＧＤ１については「−５５＜ＧＤ１＜−１１」という範囲に分布する。従って、これらの画素については、量子化を施す、即ち、パラメータＧＤ１、ＧＤ２における値の相違を無視して、一律、同一の色として扱うものとし、ＧＳ値として、青（Ｂ）を表す２００を与える。
【００３４】
同様にして、パラメータＧＤ１が「９＜ＧＤ１＜５０」の画素については、一律、ＧＳ値として、茶（Ｂｒ）を表す１２０を与える。白および黒については、パラメータＧＤ２に基づいて評価し、それぞれ上述のＧＳ値、即ち白に対しては２５０、黒に対しては０を与える。
【００３５】
この処理によって、画像データの色情報を、グレースケールＧＳという単一のパラメータで表すとともに、色情報に含まれる種々の誤差を排除することができる。こうすることで、地図が予め既知の数色で印刷されているという特徴を活かし、色情報の取扱の容易化を図ることができる。
【００３６】
色補正および量子化で用いられる補正式またはパラメータ、および量子化のための基準値については、地図で用いられる色に応じて使い分けることが好ましい。本実施例では、先に図１で説明した補正値テーブル１７１によって、これらの補正式等を与えるものとした。こうすることにより、例えば、オペレータが、解析に先立って、地図で用いられている色数を指定することにより、補正式等を使い分けることが可能となり、適切な色補正および量子化を施すことが可能となる。図中の実施例では、青および茶色を識別するためのパラメータＧＤ１と、白および黒を識別するためのパラメータＧＤ２の２種類を用いたが、単一のパラメータまたは３以上のパラメータで評価しても構わない。
【００３７】
ＣＰＵは、こうして色補正および量子化が施されたデータに対して、ノイズ除去を実行する（ステップＳ２２０）。ノイズ除去は、種々の方法を適用可能であるが、本実施例では、メディアンフィルタ、拡散・収縮処理という２種類の方法でノイズ除去を行うものとした。
【００３８】
図中にメディアンフィルタの処理方法を模式的に示した。図中のマスは画素を示しており、ハッチングを施した画素と、白抜きの画素は異なる色であるものとする。ノイズ除去の処理対象画素をＰ１とすると、メディアンフィルタでは、この周囲を含む９つの画素に着目し（図中の太線で囲った部分）、これらの画素の階調値の中央値を対象画素Ｐ１の階調値とする。図の例では、９つの画素を階調値順に並べると、中央値、即ち５番目の画素は、ハッチングを施した画素となるため、対象画素Ｐ１にこの階調値を割り当てることになる。
【００３９】
図中に同じく拡散・収縮処理の処理方法を模式的に示した。収縮処理とは、対象画素についてその周囲の８つの画素の少なくとも一部に空白の画素がある場合には、その対象画素を空白画素に置き換える処理を言う。この処理によれば、図中の左端に示すように点在するノイズが消去される。
【００４０】
拡散処理とは、逆に、空白の対象画素についてその周囲の８つの画素の少なくとも一部に階調値を有する非空白の画素がある場合には、その対象画素を非空白画素に置き換える処理を言う。この処理によれば、図中の右下に示すような点状に空白画素が存在するノイズが消去される。
【００４１】
Ｂ２．対応点抽出処理：
図５は対応点抽出処理のフローチャートである。解析処理（図３）のステップＳ３００に相当する処理である。ＣＰＵは処理が開始されると、対応点のテンプレートを読み込む（ステップＳ３１０）。図中に地図の一部を示すとともに、テンプレートの例を示した。図中でハッチングを施した部分が地図の図枠内部に相当する。
【００４２】
先に説明した通り、本実施例では、三角点、および図枠の角、トンボをそれぞれ対応点として用いるものとした。三角点を表すテンプレートＴ１としては、三角点を含む一定領域の画像データを用いる。テンプレートＴ１については、三角点以外の部分は空白または白色で構わない。図枠の角を表すテンプレートＴ２、トンボを表すテンプレートＴ３としてはこれらの部位を含む画像データを用いる。テンプレートＴ２、Ｔ３については、図枠内部の画像、ハッチングを施した部分については、どのような階調値であっても構わない。
【００４３】
次にＣＰＵはテンプレートマッチングにより対応点の抽出を行う（ステップＳ３２０）。この際、対応点の抽出精度を向上させるため、分版処理を施す。図中に分版処理およびテンプレートマッチングの様子を例示した。図の例では、茶色とその他の色で分版処理することにより、等高線の画像ＰＬ２と、その他の画像ＰＬ１とを分離する。こうして画像ＰＬ１上で、テンプレートＴ１を順次移動させながら、それぞれの位置で、このテンプレートＴ１を構成する各画素と画像ＰＬ１との一致度を求める。一致度は、テンプレート中の三角点を形成する画素部分についてのみ評価するようにしてもよい。こうして得られた一致度が所定値以上となる場所に対応点としての三角点が存在すると判断することができる。
【００４４】
他のテンプレートについても同様である。テンプレートＴ２、Ｔ３を移動させながら、一致度が高くなるところに角およびトンボが存在すると判断する。テンプレートＴ２、Ｔ３については、図枠内の画像に相当する部分については、画像ＰＬ１が０以外であれば、テンプレートと一致するものとして評価するようにしてもよい。
【００４５】
ＣＰＵは以上の処理によって、新旧地図の画像データそれぞれについて、対応点の座標を特定する。本実施例では、地図の左下を原点とするｘ、ｙ座標を用いるものとした。
【００４６】
Ｂ３．位置合わせ処理：
図６は位置合わせ処理のフローチャートである。解析処理（図３）のステップＳ４００に相当する処理である。
【００４７】
ＣＰＵはまず、画像データをドロネー三角形に分割する（ステップＳ４１０）。ドロネー三角形とは、いずれの三角形においても、その外接円内に他の三角形の頂点が入らないという条件が満足されるよう設定された形状を言う。図中に分割の様子を示した。三角点は塗りつぶした三角形で示してある。ハッチングを施した領域が、ドロネー三角形の一つである。画像データの領域分割は、ドロネー三角形に限られるものではなく、任意の形状を適用可能である。但し、ドロネー三角形を用いれば、後述する画像データの補正が比較的容易かつ精度よく実現することができる利点がある。
【００４８】
ＣＰＵはこうして得られた三角形の各頂点が新旧の画像データで一致するよう、領域ごとに補正を行う。この補正は、種々の方法を適用可能であるが、本実施例では、アフィン変換を施すものとした。この変換を行うため、ＣＰＵは、アフィン変換の係数を決定する（ステップＳ４１２）。図中にアフィン変換のイメージを示した。旧版の地図におけるドロネー三角形の各頂点がＡ，Ｂ，Ｃであり、新版の地図におけるドロネー三角形の頂点ａ，ｂ，ｃであるものとする。アフィン変換とは、平行移動、拡大・縮小、回転の組み合わせで実現される変換であり、変換前後のｘ、ｙ座標が一次式で表される特徴がある。ＣＰＵは、新版のドロネー三角形の頂点ａ，ｂ，ｃが、旧版の頂点Ａ，Ｂ，Ｃに一致するように、これらの係数を設定することができる。本実施例では、新版地図の画像データを補正するものとしたが、旧版地図の画像データを補正してもよいし、双方を補正してもよい。
【００４９】
こうしてアフィン変換の係数が設定されると、ＣＰＵはまず、変換後のドロネー三角形、の画像データに含まれる未処理の画素を処理の対象画素として一つ選択する（ステップＳ４１４）。そして、この対象画素に対して逆アフィン変換を施すことにより、変換前の画像データにおける座標値を算出する（ステップＳ４１６）。次に、変換前の画像データの各画素におけるＧＳ値を補間して、この座標値に対応するＧＳ値を求める（ステップＳ４１８）。
【００５０】
図中に補間演算の様子を示した。図の各マスは変換前の画像データにおける画素を示しており、ステップＳ４１６によって求められた座標が点Ｐで表されるものとする。図の例では、この点Ｐの周囲には、白抜きで示した４つの画素が存在する。従って、点ＰのＧＳ値は、これらの４つの画素のＧＳ値、ＧＳａ〜ＧＳｄを補間することで求められる。このような２次元的なデータの補間については周知の演算であるため、詳細な説明を省略する。ＣＰＵはこうして得られたＧＳ値を対象画素に割り当てる。ＣＰＵは、以上の処理を変換後の全対象画素について終了するまで繰り返す（ステップＳ４２０）。
【００５１】
上述の補正方法によれば、次の利点がある。一般に画像データをアフィン変換した場合、変換前後の画素同士が完全に一対一で対応するとは限らない。変換後の一つの画素に対して、変換前の複数の画素が対応づけられる場合もあれば、いずれの画素も対応づけられない場合もある。かかる場合、変換後の画素のＧＳ値は一義的には定まらないことになる。これに対し、上述の方法によれば、補間演算の適用により、変換後の各画素に対応するＧＳ値を一義的に求めることができ、変換に伴うＧＳ値の誤差またはノイズが発生する可能性を抑制することができる。
【００５２】
実施例で示した変換方法は、一例に過ぎず、画像データの変換にはその他種々の方法を適用可能である。ステップＳ４１８では、補間演算後にＧＳ値の量子化を施すようにしてもよいし、補間演算をＲＧＢの階調値で行った上で色補正および量子化を施すようにしてもよい。
【００５３】
Ｂ４．差分抽出処理：
図７は差分抽出処理のフローチャートである。解析処理（図３）のステップＳ５００に相当する処理である。本実施例では、新版地図の画像データの各画素について、旧版地図の画像データと一致するか否かを比較することで差分を抽出するものとした。
【００５４】
かかる処理を実行するため、ＣＰＵは、まず、新版地図の画像データから未処理の画素の一つを処理の対象画素として選択する（ステップＳ５０２）。次に、この画素について新旧の画像データの比較を行う（ステップＳ５０４）。図中に比較の様子を模式的に示した。図中のマスは画素を表している。上側に新版地図の画像データ、下側に旧版地図の画像データを示した。塗りつぶしたマスが処理対象の画素である。本実施例では、対象画素は、旧版地図の画像データにおいて対応する位置にある画素（図中の塗りつぶした画素）だけでなく、その周辺の８つの画素（図中のハッチングを施した画素）とも比較される。
【００５５】
これらの少なくとも一つの画素とＧＳ値が一致する場合には（ステップＳ５０６）、対象画素について新旧の差違はないと判断し、差分を表すデータとして値０を格納する（ステップＳ５０８）。一方、上述したいずれの画素ともＧＳ値が一致しない場合には（ステップＳ５０８）、対象画素について新旧の差違が存在すると判断し、差分を表すデータとして値１を格納する（ステップＳ５１０）。ＣＰＵは以上の処理を、全画素について終了するまで繰り返す（ステップＳ５１２）。
【００５６】
この比較時には、色の相違を考慮してもよいし、無視してもよい。色の相違を考慮する場合には、例えば、空き地だった場所にほぼ土地と同一形状の建造物ができた場合や、ため池が埋め立てられて土地になった場合など、形状上の変化が現れない差違を、色情報に基づき差分として抽出することができる利点がある。
【００５７】
本実施例では、上述の通り、対象画素だけでなくその周辺の画素も含めて比較することにより、新旧地図の画像データに数画素分のずれが残存している場合でも、精度良く差分を認識することができる。比較対象とする領域を狭める程、差分抽出の感度が高くなり、領域を広げる程、感度が低くなる。比較対象とする領域は、差分抽出の要求感度と、画像データおよび位置合わせなどの精度に応じて任意に設定可能である。例えば、周辺の画素については比較対象に含めないようにしてもよい。
【００５８】
以上で説明した本実施例の解析装置によれば、対応点を自動的に抽出することができるため、新旧地図の位置合わせを軽い負荷で精度良く実施することができる。また、色情報の活用により、対応点の抽出および差分抽出の精度向上を図ることができる。更に、これらの処理において、色情報を、ＧＳ値という単一の成分に減らすとともに、量子化して扱うことにより、色情報に含まれる誤差を排除することができ、色情報を軽い負荷で有効活用することが可能となる。
【００５９】
以上、本発明の種々の実施例について説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の構成を採ることができることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】実施例としての地図の解析装置の概略構成を示す説明図である。
【図２】解析対象となる地図例を示す説明図である。
【図３】地図解析処理のフローチャートである。
【図４】前処理ルーチンのフローチャートである。
【図５】対応点抽出処理のフローチャートである。
【図６】位置合わせ処理のフローチャートである。
【図７】差分抽出処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１０...スキャナ
２０...ハードディスク
１００...パーソナルコンピュータ
１１０...画像データ入力部
１２０...対応点抽出部
１２１...テンプレート
１３０...位置合わせ部
１３１...補正データ管理部
１４０...差分抽出部
１５０...出力部
１６０...分版処理部
１７０...色補正部
１７１...補正値テーブル
【図１】
2005134601.tif 000003
【図２】
2005134601.tif 000004
【図３】
2005134601.tif 000005
【図４】
2005134601.tif 000006
【図５】
2005134601.tif 000007
【図６】
2005134601.tif 000008
【図７】
2005134601.tif 000009