(57)【要約】【課題】電子地図と航空写真などを重ね合わせた場合、道路などの線形状データがずれてしまうことを回避する。【解決手段】航空写真などの画像から画像処理により得られた点列と、テンプレートを用いて、Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌ（以下ＡＳＭ）処理することにより、電子地図中に使用される道路や河川などの線形状データの作成を行なう。こうすることにより、オペレータの負担を大幅に減らし、かつ精度の高い線形状データを得ることができる。【選択図】図２
2007187934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから電子地図中の線形状データを作成する線形状データ作成処理装置であって、
地上を上空から撮影した画像とその画像の位置座標情報とを有する前記画像データを記憶している画像データベースと、
前記画像データのうち、前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データの入力範囲を受付ける受付部と、
前記受付部で受付けた前記範囲を前記画像データベースに記憶された前記画像データから取得する対象画像取得部と、
前記線形状データ作成処理に使用する前記位置座標で表されるテンプレートを前記対象画像上の対応する前記位置座標に取得するテンプレート取得部と、
前記対象画像取得部で取得した前記対象画像を画像処理することにより得られた点列と、前記テンプレート取得部で得られた前記テンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する抽出輪郭作成部と、
前記抽出輪郭作成部で作成した前記抽出輪郭と前記テンプレート取得部で取得した前記テンプレートとを用いてＡｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌ（以下ＡＳＭ）処理により線形状輪郭を作成するＡＳＭ処理部と、
前記ＡＳＭ処理部で得られた前記線形状輪郭から前記線形状データを抽出する線形状データ抽出部とを有する線形状データ作成処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の線形状データ作成処理装置であって、
少なくとも前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データ中の線形状に対応する電子地図中の線形状とその前記位置座標情報とを有する線形状データを記憶している地図データベースと、
請求項１記載の受付部であって、
前記地図データベースに記憶された前記線形状データの中から前記テンプレートを作成するために用いる前記線形状データの入力を受付ける請求項１記載の受付部と、
前記受付部で受付けた前記線形状データを前記地図データベースに記憶された線形状データから取得する対象データ取得部と、
前記対象データ取得部で得られた線形状データから前記テンプレートを作成するテンプレート作成部と、を有し、
請求項１記載のテンプレート取得部で取得する請求項１記載のテンプレートは、前記テンプレート作成部で作成された前記テンプレートであることを特徴とする請求項１の地図データベース修正装置。
【請求項３】
請求項１、２記載の線形状データ作成処理装置であって、
請求項１、２記載の受付部は前記ＡＳＭ処理に必要なパラメータの入力を受付ける請求項１、２記載の受付部と、
前記受付部で受付けたパラメータに基づいて前記ＡＳＭ処理により前記線形状輪郭を作成する請求項１記載のＡＳＭ処理部と、を有する請求項１、２記載の線形状データ作成処理装置。
【請求項４】
地上を上空から撮影した画像とその画像の位置座標情報とを有する画像データを記憶している画像データベース記憶装置を用いて、
前記画像データから電子地図中の線形状データを作成する線形状データ作成処理方法であって、
前記画像データのうち、前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データの入力範囲を受付ける受付工程と、
前記受付工程で受付けた前記範囲を前記画像データベースに記憶された前記画像データから取得する対象画像取得工程と、
前記線形状データ作成処理に使用する前記位置座標で表されるテンプレートを前記対象画像上の対応する前記位置座標に取得するテンプレート取得工程と、
前記対象画像取得工程で取得した前記対象画像を画像処理することにより得られた点列と、前記テンプレート取得工程で得られた前記テンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する抽出輪郭作成工程と、
前記抽出輪郭作成工程で作成した前記抽出輪郭と前記テンプレート取得工程で取得した前記テンプレートとを用いてＡＳＭ処理により線形状輪郭を作成するＡＳＭ処理工程と、
前記ＡＳＭ処理工程で得られた前記線形状輪郭から前記線形状データを抽出する線形状データ抽出工程と、を有する線形状データ作成処理方法。
【請求項５】
地上を上空から撮影した画像とその画像の位置座標情報とを有する画像データを記憶している画像データベース記憶装置を用いて、
前記画像データから電子地図中の線形状データを作成する線形状データ作成処理プログラムであって、
前記画像データのうち、前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データの入力範囲を受付ける受付サブプログラムと、
前記受付サブプログラムで受付けた前記範囲を前記画像データベースに記憶された前記画像データから取得する対象画像取得サブプログラムと、
前記線形状データ作成処理に使用する前記位置座標で表されるテンプレートを前記対象画像上の対応する前記位置座標に取得するテンプレート取得サブプログラムと、
前記対象画像取得サブプログラムで取得した前記対象画像を画像処理することにより得られた点列と、前記テンプレート取得サブプログラムで得られた前記テンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する抽出輪郭作成サブプログラムと、
前記抽出輪郭作成サブプログラムで作成した前記抽出輪郭と前記テンプレート取得サブプログラムで取得した前記テンプレートとを用いてＡＳＭ処理により線形状輪郭を作成するＡＳＭ処理サブプログラムと、
前記ＡＳＭ処理サブプログラムで得られた前記線形状輪郭から前記線形状データを抽出する線形状データ抽出サブプログラムと、を有する線形状データ作成処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子地図における道路や鉄道、河川などの線形状データを航空写真、衛星画像などの画像データから抽出し、精度の良い電子地図の線形状データを作成する電子地図線形状データ作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、航空写真や衛星画像はその画像から容易に実際の位置や色彩が視覚的に把握できることから、その用途は一般地図、都市計画、距離測定、土地測量、ナビゲーション装置、エリアマーケティング、上下水道施設管理、農地・用水用、学習・教育、広告、建設・工事計画など非常に多岐に渡っている。最近では高解像度なオルソ航空画像などの登場により、建物や道路、鉄道、地形、河川の形状、色彩、位置などの精度が飛躍的に向上してきており、これに伴って、今後もますますその用途が広がってゆくことが容易に予想される。
【０００３】
一方、航空写真などが存在する以前から上記用途には地図が多く利用されてきた。現在では、電子地図の登場により、多くの情報を地図上に有することができるため、主にナビゲーション装置やインターネット上の地図として、広く一般に普及している。電子地図もまたその建物や道路、鉄道、地形、河川の形状、位置などの精度向上が重要な課題となっており、日々様々な研究がなされている。
【０００４】
さらに、航空写真などと電子地図は地理的な情報の提示を行なうという点では共通しており、それぞれ独自の異なった特徴を有しているため、用途によっては航空写真などと電子地図の両方の特徴を必要とし、これらを同時に使用できるようになることが望ましい。加えて、高精度なＧＰＳなどをこれらと一緒に利用することで、より多くの用途への活用が期待できる。
【０００５】
しかし、衛星画像と電子地図を最も利用される縮尺１／２５０００において比較した場合、例えば電子地図中の道路データの位置についてみると、ある程度誤差を含んでいる。このため、精度を要求される用途において、これら航空写真などと電子地図を同時に使用することが非常に困難となっている。そのため、電子地図はより一層の精度向上が求められる。従って、航空写真などの画像から、これらの画像の画像処理を行なうだけで、簡単に精度の高い線形状データを作成することができれば、電子地図の修正をする問題については容易に解決することができる。また、電子地図中の線形状データの作成を自動化することができれば、オペレータの負担を軽減することもできる。
【０００６】
ここで、航空写真などの画像から画像処理を行なうことによって、道路のような線形状データを作成する方法として、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法を用いる技術が知られている。このＢ−ｓｎａｋｅｓ法は動的輪郭モデルの一種であり、航空写真などの画像を画像処理することで得られた道路などの線形状データの輪郭線を、Ｂスプライン曲線に当てはめることにより、半自動的に輪郭線の抽出を行なうという方法である。この方法は画像処理で得られた輪郭をＢスプライン曲線で近似するというステップを繰り返すだけの非常に単純な処理で航空写真などの画像から線形状データが得られるという点、単純な処理であるため、計算の処理速度が速く、容易に実用化が可能という点では優れた方法であるといえる。
【０００７】
非特許文献１は、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法を用いて、航空画像などから道路の線形状データを作成する方法に関するものである。オペレータは複数の制御点を指定し、それらの制御点を通るように処理することにより、対話的に道路の線形状データの輪郭を抽出し、この輪郭をＢスプライン曲線に当てはめることにより線形状データを得ることが可能であることが示されている。
【非特許文献１】Armin Gruen and Haihong Li, "Road extraction from aerial and satellite images by dynamic programming", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Vol.50, No.4, 1995, pp.11-20.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述の通り、航空写真などから得られた画像を従来技術であるＢ−ｓｎａｋｅｓ法を用いた場合、航空写真などの画像を画像処理することで得られた道路などの線形状データの輪郭線を、Ｂスプライン曲線に当てはめることにより、半自動的に線形状データの生成を行なうことは可能である。しかし、従来技術であるＢ−ｓｎａｋｅｓ法を用いた場合、オペレータが初期の制御点列を指定しなければならず、広範囲に渡って、複雑なネットワークを有する線形状データを作成したい場合などにおいては、多大な労力を必要とすることとなり、実用的な実施が困難であるという問題があった。
【０００９】
また、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法は曲線の滑らかさのみを制限条件としており、この制限条件下では、輪郭線を繰り返して自由変形させると、要求される線形状データとは全く似つきもしない線形状データを得る結果となる恐れがある。従って、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法を用いて高精度な線形状データを得るためには、初期の制御点列である初期輪郭の位置精度が高いことが要求される。例えば、オペレータの制御点指定の負荷を減らすため、初期輪郭として既存の電子地図から抽出された輪郭を用いて線形状データを作成した場合、位置精度が低い初期輪郭を用いなければならないということになる。そうすると、作成される線形状データの位置精度を上げるため、繰り返して自由変形しなければならず、その結果作成された形状は要求される形状と異なったものとなってしまい、結局は航空写真などの線形状と電子地図の線形状データのずれが生じてしまうという問題があった。このために、本来の目的である航空写真などと精度の高い電子地図を同時に使用するということが達成し得ないこととなる。
【００１０】
本発明は、こうした課題に鑑み、航空写真などの画像から、動的輪郭作成方法の一つであるＡｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌ（以下ＡＳＭ）を用いて線形状データを作成することで、オペレータの負担を大幅に減らし、位置、形状ともに精度の高い線形状データを得ることができる電子地図線形状データ作成技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の解決手段は、
画像データから電子地図中の線形状データを作成する線形状データ作成処理装置であって、
地上を上空から撮影した画像とその画像の位置座標情報とを有する前記画像データを記憶している画像データベースと、
前記画像データのうち、前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データの入力範囲を受付ける受付部と、
前記受付部で受付けた前記範囲を前記画像データベースに記憶された前記画像データから取得する対象画像取得部と、
前記線形状データ作成処理に使用する前記位置座標で表されるテンプレートを前記対象画像上の対応する前記位置座標に取得するテンプレート取得部と、
前記対象画像取得部で取得した前記対象画像を画像処理することにより得られた点列と、前記テンプレート取得部で得られた前記テンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する抽出輪郭作成部と、
前記抽出輪郭作成部で作成した前記抽出輪郭と前記テンプレート取得部で取得した前記テンプレートとを用いてＡＳＭ処理により線形状輪郭を作成するＡＳＭ処理部と、
前記ＡＳＭ処理部で得られた前記線形状輪郭から前記線形状データを抽出する線形状データ抽出部とを有する線形状データ作成処理装置として構成することができる。
【００１２】
本発明の第２の解決手段は、
地上を上空から撮影した画像とその画像の位置座標情報とを有する画像データを記憶している画像データベース記憶装置を用いて、
前記画像データから電子地図中の線形状データを作成する線形状データ作成処理方法であって、
前記画像データのうち、前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データの入力範囲を受付ける受付工程と、
前記受付工程で受付けた前記範囲を前記画像データベースに記憶された前記画像データから取得する対象画像取得工程と、
前記線形状データ作成処理に使用する前記位置座標で表されるテンプレートを前記対象画像上の対応する前記位置座標に取得するテンプレート取得工程と、
前記対象画像取得工程で取得した前記対象画像を画像処理することにより得られた点列と、前記テンプレート取得工程で得られた前記テンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する抽出輪郭作成工程と、
前記抽出輪郭作成工程で作成した前記抽出輪郭と前記テンプレート取得工程で取得した前記テンプレートとを用いてＡＳＭ処理により線形状輪郭を作成するＡＳＭ処理工程と、
前記ＡＳＭ処理工程で得られた前記線形状輪郭から前記線形状データを抽出する線形状データ抽出工程とを有する線形状データ作成処理方法として構成することができる。
【００１３】
本発明の第３の解決手段は、
地上を上空から撮影した画像とその画像の位置座標情報とを有する画像データを記憶している画像データベース記憶装置を用いて、
前記画像データから電子地図中の線形状データを作成する線形状データ作成処理プログラムであって、
前記画像データのうち、前記線形状データ作成処理の対象となる前記画像データの入力範囲を受付ける受付サブプログラムと、
前記受付サブプログラムで受付けた前記範囲を前記画像データベースに記憶された前記画像データから取得する対象画像取得サブプログラムと、
前記線形状データ作成処理に使用する前記位置座標で表されるテンプレートを前記対象画像上の対応する前記位置座標に取得するテンプレート取得サブプログラムと、
前記対象画像取得サブプログラムで取得した前記対象画像を画像処理することにより得られた点列と、前記テンプレート取得サブプログラムで得られた前記テンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する抽出輪郭作成サブプログラムと、
前記抽出輪郭作成サブプログラムで作成した前記抽出輪郭と前記テンプレート取得サブプログラムで取得した前記テンプレートとを用いてＡＳＭ処理により線形状輪郭を作成するＡＳＭ処理サブプログラムと、
前記ＡＳＭ処理サブプログラムで得られた前記線形状輪郭から前記線形状データを抽出する線形状データ抽出サブプログラムとを有する線形状データ作成処理プログラムとして構成することができる。
【００１４】
「ＡＳＭ」とは、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法と同じく動的輪郭モデルの一種であるが、航空写真などの画像を基に作成した輪郭と、テンプレートとにより高精度な線形状データが作成できる。ＡＳＭは、テンプレートを初期輪郭とするため、オペレータが各制御点列を指定する必要がない。また、テンプレートが、位置における教師的役割を果たすことにより、繰り返して自由変形しても、精度が高い線形状データを得ることができる。
【００１５】
この様に、ＡＳＭは初期輪郭であるテンプレートを画像にフィットするまで繰り返し変形させても、位置、形状ともに精度の高い線形状データが動的に得られることを特徴としている。また、与えられたテンプレートである輪郭を要求される位置にただ平行移動や回転およびスケーリングするだけではなく、各制御点をそれぞれ自由に変形させることにより、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法と同じように柔軟なフィッティングを行なうこともできるのである。
【００１６】
ここで、本発明で生成したい「線形状データ」とは、電子地図中に用いられる線で表されたデータのことをいう。たとえば、道路や鉄道、河川の外枠線形状データや中心線形状データ、建物や家枠のポリゴンデータ、陸地の外形形状データなどのことをいう。
【００１７】
本発明で用いられる「テンプレート」とは、例えば、線形状のデータをＢスプライン曲線近似したとき、そのＢスプラインを制御している点列や予め用意した点列などであって、それぞれの点が緯度経度などで示される位置座標情報を有している点列のことをいう。また、ＡＳＭ処理で作成したい線形状データの形状における教師的役割を果たすものである。このテンプレートは、ＡＳＭとＢ−ｓｎａｋｅｓ法とを比較した場合に相違する点の内、最も特徴的な１つであるといえる。
【００１８】
本発明において、ＡＳＭ処理に利用するテンプレートに何を用いるかということについて考えてみると、地図データベースに記憶されている既存の電子地図中の線形状データを用いて、予め用意すべきテンプレートとして、そのまま利用することが可能である。従って、本発明の実施例は、ＡＳＭを用いて既存の電子地図データを航空写真などの画像にフィットさせて、線形状データを作成する方法を示している。
【００１９】
しかし、道路形状に関してはクロソイド曲線などを考慮して、計画的に設計されていることが多く、これらの道路設計の特徴を用いることで、予め独自に作成したテンプレートをテンプレートデータベースに用意し、その都度必要なテンプレートを用いることも可能である。その時、それぞれの点の位置座標情報は、テンプレート各点相互に相対的な位置座標が設定されており、基準座標の入力によって、画像データ中の要求される位置座標にテンプレートを取得することが可能である。その他、道路の交差点や鉄道の線形状などについてのテンプレートをテンプレートデータベースに予め用意しておくことで、様々な線形状データの態様にも対応することが可能となる。
【００２０】
本発明において、Ｂスプライン曲線はＢスプライン基底関数の重み付き和により定義されている。Ｂスプライン基底関数に要求される性質は、以下の４つである。
（１）有限サポート性：ｎ番目のＢスプライン基底関数Ｂn,d(s)は[n,n+d]以外でゼロとなる（nはＢスプライン基底関数の次数）。
（２）正値性：Ｂスプライン基底関数は正であること（Ｂn,d(s)＞０）。
（３）正規化：すべてのsにおいてのすべてのＢスプライン基底関数の和が１になること（ΣＢn,d(s)＝１）。
（４）平行移動に関する不変性：Ｂn+１,d(s)＝Ｂn,d(s-１)
【００２１】
ある、対象物の輪郭を表現するため、区分的な２次または３次多項式で定義されるスプライン曲線を用いることが一般的である。特に、Ｂスプライン曲線r(s)＝（x(s)，y(s)）Ｔ,０＜  s  ＜ＬはＮ個の基底関数Ｂn（n＝０,１,..,Ｎ−１）の重み付き和で次式（数１）のように表される。
【００２２】
【数１】
2007187934.tif 000003
【００２３】
既定関数の台は、ノットと呼ばれる節点列に従って定義されるが、多重ノットと呼ばれる重複した節点位置を用いることで、直線とカーブの接合点などの微分不連続点を含む線形状データを表現することが可能となる。
【００２４】
「抽出輪郭」とは、航空画像などの画像から、画像処理により得られる道路などの線形状の中心点列または外形点列と、テンプレートとを線形補完した中間点の点列のことをいう。抽出輪郭はＢスプラインで近似したとき、そのＢスプライン曲線を制御している点列でもある。画像処理の方法としては、例えば、対象画像の特徴画像を作成し、その特徴画像にラインフィッティングを適用して点列を得る方法などを用いる。画像処理の方法は、上述の方法に限られず、様々な方法が考えられる。しかし、何れの方法にしても、画像中の建物の影やその他障害物などの影響を受けてしまうため、この方法のみで高精度な線形状データを得ることは不可能である。
【００２５】
次にＡＳＭについて詳しく説明する。まず、ＳをＮ個の制御点がなすＢスプライン曲線の空間とする。ＳＳを、初期輪郭であるテンプレートＱ０∈Ｓを回転と平行移動した形状だけを集めた部分空間とする。この変形は次式（数２）のように４つのパラメータＸ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）Ｔで線形に表現することができる。ここで、このＸは形状空間と呼ぶ。
【００２６】
【数２】
2007187934.tif 000004
【００２７】
画像処理などとテンプレートから得られた抽出輪郭Ｑｆ∈ＳをテンプレートＱ０にノルムの最小二乗となるように当てはめる問題は、空間Ｓからその部分空間ＳＳへ射影することになる。実際には、テンプレートとなる線形状データなど（例えば電子地図中の線形状データ）と航空画像などの画像中の道路などといった線形状との位置における歪の差は、上記の回転と平行移動のみによって補正できることは考え難い。そこで、テンプレートを抽出輪郭Ｑｆに当てはめるときにある程度の変形も許すような輪郭Ｑ∈Ｓを求める。この場合、次式（数３）のように回転と平行移動に不変な量に変換した時の誤差と、輪郭そのものの誤差の和を最小にする輪郭を求めればよい。
【００２８】
【数３】
2007187934.tif 000005
【００２９】
この推定解は次式（数４）となる。
【００３０】
【数４】
2007187934.tif 000006
【００３１】
【数５】
2007187934.tif 000007
【００３２】
上記αは二つの誤差項を調整するパラメータである。ＡＳＭにおいては、このパラメータを最適な数値に調整することで、精度の高い線形状データを得ることができる。このパラメータは、ＡＳＭ処理の既定値として、予め設定しておくことが可能である。設定の方法としては、一律最尤値を設定したり、都心部と郊外においてそれぞれ異なる値を設定したり、線形状の種類によって異なる値を設定したりと様々な設定方法が考えられる。また、このパラメータは、オペレータが、１回の作業ごとにその都度入力することも可能である。
【００３３】
上述の通り、テンプレートフィッティングの程度はパラメータにより調節が可能であり、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法で制限している曲線の滑らかさに加えて、テンプレートによる形状の制限を加えることができる。このことからも、ＡＳＭは自由変形とテンプレートマッチングによる形状の抑制の両方を備えた柔軟なモデルということができる。
【発明の効果】
【００３４】
航空写真などの画像から、動的輪郭作成方法の一つであるＡＳＭを用いて線形状データを作成することで、オペレータの負担を大幅に減らし、かつ精度の高い線形状データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
本発明の実施例について以下の順序で説明する。本実施例では、既存の電子地図を用いて、電子地図中の線形状データからテンプレートを作成し、これを初期輪郭として、精度の高い線形状データを作成する態様を示している。しかし、本発明は、オペレータが航空写真などの画像データ上に予め用意したテンプレートを入力することで、電子地図中の線形状データを用いることなく、新たな電子地図の線形状データを作成することも可能である。
Ａ．装置構成：
Ｂ．テンプレート作成処理：
Ｃ．特徴画像作成処理：
Ｄ．ＡＳＭ処理：
【００３６】
Ａ．装置構成：
図１は線形状データ作成処理装置の構成を示す説明図である。本実施例の線形状データ作成処理装置１はサーバ２とサーバ３、サーバ４とがネットワークＮＥＴで接続して構成されている。ネットワークＮＥＴは無線通信を利用したネットワークであり、ＬＡＮやイントラネットのように限定的なものであってもよいし、インターネットのように広域的なものであってもよい。
【００３７】
サーバ２は線形状データを作成するためのＡＳＭ処理並びにＡＳＭ処理に必要なその他の処理を行なう装置であり、それぞれの処理はサーバ２のＣＰＵが行なう。また、サーバ２は、入力装置５と接続されており、入力装置５で入力された指令を受け、サーバ２のＣＰＵが高精度な線形状データを作成するための様々な処理をすることができる。
【００３８】
入力装置５は、線形状データ作成処理の対象となる画像データの入力範囲、地図データベース３０に記憶された線形状データの中からテンプレートを作成するために用いる線形状データ、ＡＳＭ処理で用いるパラメータ、およびその他必要なパラメータを入力する際に必要となる装置である。入力装置５は例えば、キーボードやマウス、ペンタブレットが挙げられる。
【００３９】
サーバ３は、地図データベース３０を有しており、テンプレートの作成の際に、テンプレートを作成するために用いる線形状データを取得するために、サーバ２からアクセスされる。
【００４０】
サーバ４は、画像データベース４０を有しており、抽出輪郭を作成する際に、線形状データ作成処理対象となる画像データを取得するために、サーバ２からアクセスされる。
【００４１】
図２は線形状データ作成処理装置１の機能構成を示す説明図である。サーバ２は受付部２１、対象データ取得部２２、テンプレート作成部２３、テンプレート取得部２４、対象画像取得部２５、抽出輪郭作成部２６、ＡＳＭ処理部２７、線形状データ抽出部２８から構成されている。図中の各機能ブロックは、サーバ２のＣＰＵが実行するコンピュータプログラムによって、ソフトウェア的に構成されるが、ハードウェア的に構成することも可能である。
【００４２】
地図データベース３０は、電子地図が記憶されているサーバであり、背景レイヤ、地物レイヤ、文字レイヤなどの階層に分けて必要なデータを格納している。背景レイヤは、河川などの水系や陸地の形状を記録するレイヤである。地物レイヤは、道路、鉄道、建造物などの地物のポリゴンデータおよび属性データを記録するレイヤである。文字レイヤは、地図上に表示すべき文字情報を記憶するレイヤである。各レイヤは、更に、細かいレイヤに分けて記録されている。本発明においては、少なくとも、線形状データ作成処理の対象となる画像データ中の線形状に対応する電子地図中の線形状と、その緯度経度などで示される位置座標情報とを有する道路や鉄道、河川などといった線形状データが記憶されていなければならない。
【００４３】
画像データベース４０は、航空画像などの地上を上空から撮影した画像とその画像の緯度経度などで示される位置座標情報とを記憶している。本実施例では画像はデータベースとしてサーバ４に格納されている場合を例に挙げているが、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ、フロッピーディスク（登録商標）、ＭＯなどといった記憶媒体６に記憶されていてもよい。
【００４４】
受付部２１は、入力装置５で入力された線形状データ作成処理の対象となる画像データの入力範囲、地図データベース３０に記憶された線形状データの中からテンプレートを作成するために用いる線形状データ、ＡＳＭ処理で用いるパラメータ、およびその他必要なパラメータの入力を受付ける処理を行なう。
【００４５】
対象データ取得部２２は受付部２１で受付けた線形状データを地図データベース３０に記憶された線形状データから取得する処理を行なう。ここで取得した線形状データを用いて、テンプレート作成部２３で、ＡＳＭ処理に用いるテンプレートを作成する。
【００４６】
テンプレート作成部２３は、対象データ取得部２２で得られた線形状データからテンプレートを作成する処理を行なう。ここで作成されるテンプレートは、それぞれの点が緯度経度などで示される位置座標情報を有している点列でなければならない。本実施例では、ここで作成されたテンプレートを用いてＡＳＭ処理を行なう。このテンプレート処理については、後で図面を用いて詳しく説明する。
【００４７】
テンプレート取得部２４は、線形状データ作成処理に使用する位置座標で表されるテンプレートを、対象画像取得部２５で取得する対象画像上の対応する位置座標に取得する処理を行なう。本実施例では、電子地図中の線形状データから作成したテンプレートを用いているが、テンプレートデータベースに予め独自に作成しておいたテンプレートを用いることもできる。
【００４８】
対象画像取得部２５は、受付部２１で受付けた線形状データ作成処理の対象となる画像データの入力範囲を、画像データベース４０に記憶された画像データから取得する処理を行なう。
【００４９】
抽出輪郭作成部２６は、対象画像取得部２５で取得した対象画像から得られた特徴画像に、フィルタを適用するなどといった画像処理により得られた点列と、テンプレート取得部２４で取得したテンプレートを用いて抽出輪郭を作成する処理を行なう。この抽出輪郭作成処理については、後で図面を用いて詳しく説明する。
【００５０】
ＡＳＭ処理部２７は、抽出輪郭作成部２６で作成した抽出輪郭と、テンプレート取得部２４で取得したテンプレートとを用いてＡＳＭ処理により、線形状輪郭を作成する処理を行なう。ＡＳＭ処理の考え方については前述した通りであり、実施手順については後で図面を用いて説明する。
【００５１】
線形状データ抽出部２８は、ＡＳＭ処理部２７で得られた線形状輪郭の点列から、Ｂスプライン曲線を構成し、線形状データを抽出する処理を行なう。この処理により、電子地図中で使用する精度の高い線形状データを得ることができ、電子地図中の線形状データを修正することにより、電子地図と航空写真を同時に使用することが可能となる。
【００５２】
Ｂ．テンプレート作成処理：
図３はテンプレート作成処理のフローチャートである。本実施例では、電子地図から線形状データを取得し、その線形状データからテンプレートを作成する方法を示している。しかし、本発明では、予め用意したテンプレートを用いることも可能である。
【００５３】
本処理は、入力装置５の入力に基づいて、サーバ２の受付部２１で受付けた線形状データを、対象データ取得部２２が、地図データベース３０に記憶された線形状データから取得し、その線形状データから、テンプレート作成部２３がテンプレートを作成する処理であり、ハードウェア的にはサーバ２のＣＰＵが実行する処理である。
【００５４】
まず、オペレータが入力装置５から、テンプレートを作成したい電子地図上の範囲、または、線形状データを入力する。（ステップＳ１）
次に、受付部２１が、その入力を受付ける。（ステップＳ２）
対象データ取得部２２は受付部２１で受付けた入力に基づいて、地図データベース３０に記憶された線形状データを取得する。（ステップＳ３）
【００５５】
対象データ取得部２２で取得された線形状データを細かい間隔ｄ１で等分割する。（ステップＳ４）
この座標列を｛r[n]｝とする。（ステップＳ５）
この座標列｛r[n]｝は、屈曲点を抽出する処理に使用する。
【００５６】
次にステップＳ４で分割した各点で、曲線の曲がり具合（κ[n]）を次式（数６）で計算する。
【００５７】
【数６】
2007187934.tif 000008
この計算により、予め設定された閾値を超えて、かつ曲線の曲がり具合（κ[n]）が極大となる点を抽出する。（ステップＳ６）
Ｓ７で抽出した点を屈曲点とする。（ステップＳ７）
【００５８】
始点と終点および屈曲点間を間隔ｄ２（＞ｄ１）で分割する。（ステップＳ８）
以上の処理により、Ｂスプライン曲線で表すべき制御点の個数と重複した節点（ノット）位置である多重ノットの位置が決定される。
【００５９】
続いて、上記のステップで求まった点列からなる折線をうまく近似するようなＢスプライン曲線r(s)とそのＢスプライン曲線制御している点列ＱＸ＝｛ｑｎｘ｝およびＱＹ＝｛ｑｎｙ｝を求める。（ステップＳ９）
一般に、任意の曲線ｆ（ｓ）に対してＬ２ノルムが最小となるように制御点列Ｑを求めるには、次の式（数７）を計算すればよい。
【００６０】
【数７】
2007187934.tif 000009
ここで、Ｂ(s)はＢスプライン基底関数を並べたベクトル（Ｂ０（ｓ），Ｂ１（ｓ），…，ＢＮ−１（ｓ））ＴでＢはi行j列の要素が、次式（数８）で与えられる正値対称な計量行列である。
【００６１】
【数８】
2007187934.tif 000010
【００６２】
今、近似したい曲線は点列からなる折線なので、次式（数９）を計算する簡単な方法は、以下のようにM点サンプリングした点列での計算に置き換えることであるが、積分誤差が大きく近似されたＢスプライン曲線の始点と終点位置が大きくずれてしまうことがある。
【００６３】
【数９】
2007187934.tif 000011
従って、近似したい点列を線形もしくは２次のスプライン曲線で補間した後に式（数７）の積分計算を行なう。
上記の結果、得られたＢスプラインを制御している点列をテンプレートＱ０として用いる。（ステップＳ１０）
【００６４】
Ｃ．抽出輪郭作成処理：
図４，図５は抽出輪郭作成処理からＡＳＭ処理までのフローチャートである。抽出輪郭は、航空画像などの画像から、画像処理により得られる点列とテンプレートから作成される。例えば、対象画像の特徴画像を作成し、ラインフィルタをその特徴画像にかけ、フィルタ応答が最大となる点列（この場合は、線形状の中心点列）を抽出するといった画像処理を行う。この画像処理から得られた点列とテンプレートとを線形補完した中間点の点列を求める。この得られた点列をＢスプライン近似したとき、そのＢスプライン曲線を制御している点列を抽出輪郭とすることで作成することができる。抽出輪郭作成処理の過程で用いられる画像処理は、上述に限られず様々な方法が考えられるが、本実施例は、上述の方法を用いて、抽出輪郭を作成する方法について説明する。
【００６５】
本処理は、入力装置５の入力に基づいて、サーバ２の受付部２１が受付けた入力された線形状データ作成処理の対象となる画像データの入力範囲を、対象画像取得部２５が、画像データベース４０に記憶された画像データから、その対象範囲を取得する。抽出輪郭作成部２６は、この対象範囲を画像処理することにより得られた点列と、テンプレート取得部２４で取得したテンプレートとを用いて抽出輪郭を作成する処理であり、サーバ２のＣＰＵが実行する処理である。
【００６６】
最初に、ラインフィッティングを行なうための特徴画像を作成する方法について説明する。特徴画像は特徴ベクトルに対して、平均ベクトルと共分散行列とのマハラノビス距離を明度値とする画像を作成することで得られる。
【００６７】
まず、オペレータが入力装置５から、線形状データ作成処理の対象となる画像データの入力範囲を入力する。（ステップＳ１１）
次に、受付部２１が、画像データの入力範囲の入力を受付ける。（ステップＳ１２）
次に、対象画像取得部２５が、画像データベース４０に記憶された画像データから、その対象範囲を取得する。（ステップＳ１３）
得られた対象範囲の画像データから、サンプルを切り出す。（ステップＳ１４）
特徴空間上での平均ベクトルμと共分散行列Σを計算する。（ステップＳ１５）
【００６８】
ここで、特徴画像を作成する前提条件として、以下の事項を考慮することとする。航空写真などの画像中の道路について画像処理し、特徴画像を作成する場合、「道路は均一な色をもつ領域が大部分を占める」という仮定により、道路面の画素はある平均ベクトルμのまわりに分散行列Σの多次元正規分布に従うものとする。画素特徴はＲＧＢのベクトルで表される。θ＝（μ，Σ）を道路画素特徴分布と呼ぶことにする。μ、Σは地図作成者があらかじめ道路の教師画像を与えることにより設定され、道路追跡においてマッチングの評価基準となる。道路画像データの内、白線や表示領域を考慮していないが、道路内を占めるこれらの面積の割合は舗装面に比べて十分小さいので無視することができる。
【００６９】
ここで「特徴空間」とは、ピクセル内に分布する物質の性質を特徴づけるベクトルである。n個のバンドで観測された光学センサデータの各ピクセルは、各バンドの濃度値を成分とするn次元のベクトル量と考えることができる。各種分類法の適用の際には、これらのデータのn次元空間における分布特徴に着目する。注目している反射率、輝度等などの特徴を検出しやすくするような比演算処理などといった前処理を施して特徴空間に変換すれば、分類法の適用はより容易になる。
【００７０】
また、「共分散」とは、ある事象がxとyの二つの変量によって観測されるとき、n個の観測値の組  (x１,y１)、(x２,y２)、…、(xn,yn)に対して、次式で定義されるものをxとyの共分散cxyという。
【００７１】
【数１０】
2007187934.tif 000012
式（数１０）の(１)、(２)の差は共分散の統計的な推定方法の違いに起因するが、得られる値をそれぞれ不偏推定値、最尤推定値という。  nが十分大きい場合は両者に実質的な差はない。共分散は(xi−mx)と(yi−my)の積の平均であるから、  xとyの変動傾向の類似性の指標と考えることができる。その場合、共分散はxとyの尺度に影響されるので、それぞれの標準偏差σx、σyで正規化した次式（数１１）の値cxy’が使われることも多い。
【００７２】
【数１１】
2007187934.tif 000013
ここにcｘｙ’をxとyの相関係数という。
【００７３】
次に、入力画像の各画素の特徴ベクトルに対して、平均ベクトルμと共分散行列Σとのマハラノビス距離を明度値とする画像Ｉmを作成する。（ステップＳ１６）
【００７４】
ここで、「マハラノビス距離」とは正規母集団と標本との距離尺度であり、マハラノビス距離Mの２乗は次式（数１２）で定義される。
【００７５】
【数１２】
2007187934.tif 000014
【００７６】
相関行列をRとすれば、次式（数１３）によっても与えられる。
【００７７】
【数１３】
2007187934.tif 000015
【００７８】
式（数１２）における共分散行列Σを単位行列と考えるとマハラノビス距離Mはユークリッド距離に等しくなる。従ってマハラノビス距離は母集団の分散を考慮した距離と解釈できる。画像の統計的な分類において、特徴ベクトルｐをもつ分類対象（たとえば,画素）の分類クラスに対する類似度としてしばしば使用されている。
【００７９】
次に、ステップＳ１６で得られた画像Ｉmを[０,２５５]でスケーリング、ネガティブ処理を行った画像を入力特徴画像Ｉfとする。（ステップＳ１７）
以上が、特徴画像を作成する処理である。
【００８０】
次に上記で得られた特徴画像にフィルタを適用する方法について説明する。
【００８１】
テンプレート取得部２４が、テンプレートをＳ１７の入力特徴画像Ｉf上の対応する位置座標に取得する。（ステップＳ１８）
図６は、道路データのテンプレートを航空写真に取得した状態を示す図である。図中の白線は、初期輪郭をＢスプラインで近似した曲線を表す。テンプレートは点列で表されるが、見易さを考慮して、Ｂスプラインで近似した曲線で示している。
テンプレートをＢスプライン近似した曲線r(s)をパラメータsに対して間隔Δsでサンプリングした点列を｛rn｝とする。（ステップＳ１９）
その法線方向に長さl  sの検索範囲を設ける。（ステップＳ２０）
次に、｛rn｝の各法線方向を軸にラインフィルタを画像Ｉfにかける。（ステップＳ２１）
フィルタ応答が最大となる点列｛r´n｝を求める。（ステップＳ２２）
図７は、ラインフィルタによる道路中心位置を抽出した状態を示す図である。図中の×印は、画像処理から得られた点列を表す。図中の白線は、初期輪郭をＢスプラインで近似した曲線を表し、法線方向に引いた線は、フィルタの検索範囲を表す。
【００８２】
様々なフィルタを用いた画像処理はフィルタリングと呼ばれ、１次元の時間波形処理で行われているものの２次元画像への拡張である。音声信号などで周波数の高、低域をフィルタにより強調するのと同じように、画像データに対しても周波数帯域を変えることでハイパスフィルタ（高域通過）・バンドパスフィルタ（帯域通過）・ロウパスフィルタ(低域通過)などの様々なフィルタリングを行なうことができる。ここで、画像の場合の周波数とは、濃淡情報の空間的な広がりに着目した空間周波数と呼ばれる概念である。
【００８３】
周波数領域(u,v)におけるフィルタリングは、空間領域(x,y)における画像データf(x,y)のフーリエ変換F(u,v)に対して、フィルタ関数H(u,v)との積をとることで実現できる。すなわち、フィルタリングを施した結果G(u,v)は、
【００８４】
【数１４】
2007187934.tif 000016
と表される。最終的な画像は、G(u,v)の逆フーリエ変換g(x,y)として得られる。
【００８５】
ある帯域のフィルタ関数を掛けるだけでなく、高周波成分を抑圧したものと原画像の差に原画像を加えることにより高周波成分を効果的に強調することができるものにハイブーストフィルタがある。また、ぼけを含む画像の補正のためには、ぼけの点像分布関数のフーリエ変換の逆数をフィルタ関数として用いるインバースフィルタや、もとの画像と補正画像との２乗平均誤差が最小となるように定義されるウィナーフィルタが用いられる。
【００８６】
フィルタリングは、フィルタ関数の逆フーリエ変換h(x,y)の畳み込み演算によって、空間領域においても行なうことができる。特にh(x,y)がある限られた領域で値をもつ場合、空間領域でフィルタリングが行われることが多い。畳み込みのような局所積和算によるものとして、平滑化のための局所平均フィルタやガウシアンフィルタがある。また、積和算以外の操作を行なうものとしては、平滑化のためのメディアンフィルタやエッジ検出のためのパーセンタイルフィルタがある。
【００８７】
通常、動的輪郭モデルでは、抽出輪郭Ｑfを計算するために相関フィルタもしくはエッジフィルタを用いるが、本実施例では対象物の輝度もしくは特徴値の断面図がライン状であることから、次式（数１５）で定義される箱型フィルタh(u）を用いる。
【００８８】
【数１５】
2007187934.tif 000017
【００８９】
ここで、H(u)はＸがプラスであれば１を示し、負であれば０を示す関数として定義されるステップ関数でwは対象道路の幅である。続いてノイズ低減のため、このフィルタにガウス関数（数１６）、を畳み込む。以上の方法により平滑化を行なう。
【００９０】
【数１６】
2007187934.tif 000018
【００９１】
最後に、抽出輪郭を計算により求める方法について説明する。
まず、rnとr´nを線形補完した中間点をr＊n＝rn＋β(r´ｎ−rn)として計算する。（ステップＳ２３）
【００９２】
図８は、テンプレートと道路中心点列を線形補完した中間点を示す図である。図中の丸は、テンプレートと道路中心点列を線形補完した中間点を表す。図中の白線は、初期輪郭をＢスプラインで近似した曲線を表し、細線は、画像処理から得られた点列をＢスプラインで近似した曲線を表す。法線方向に引いた線は、フィルタの検索範囲を表す。
そして、点列｛r＊n｝をＢスプライン曲線で近似し、そのＢスプライン曲線を制御している点列を抽出輪郭Ｑfとする。（ステップＳ２４）
以上が、抽出輪郭を作成する処理である。
【００９３】
Ｄ．ＡＳＭ処理：
ＡＳＭ処理部は、テンプレート取得部２４で得られたテンプレートと、抽出輪郭作成部２６得られた抽出輪郭とをＡＳＭに適用する処理であり、サーバ２のＣＰＵが実行する処理である。
【００９４】
テンプレートＱ０と抽出輪郭Ｑfとから、式（数４）を計算する。（ステップＳ２５）
ＱをステップＳ２５により得られる
【００９５】
【数１７】
2007187934.tif 000019
で置き換える。（ステップＳ２６）
探索範囲を制御するパラメータlをls←γls（０＜γ＜１）と減少させて、ステップＳ２０からステップＳ２６を指定された所定の回数繰り返す。（ステップＳ２７）
以上が、ＡＳＭ処理である。
【００９６】
線形状データ抽出部２８は、最終的に得られた
【００９７】
【数１８】
2007187934.tif 000020
からＢスプライン曲線を構成し、線形状データを抽出する処理を行なう。以上の処理により、精度の良い線形状データを作成することができる。
【００９８】
図９は、ＡＳＭ、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法を用いて線形状データを作成した結果を示す図である。図９の（１）はＡＳＭを用いた結果であり、（２）はＢ−ｓｎａｋｅｓ法を用いた結果である。図中の白線は、初期輪郭をＢスプラインで近似した曲線を表し、黒線は、作成した線形状データを表す。また、図中の×印は、各処理を繰り返し行なった結果、得られた輪郭点列を表す。本図において、ＡＳＭを用いた場合、多重ノットを含む複雑なネットワークにおいても、精度の高い線形状データを得られるということがわかる。なお、本図は、図面の見易さを考慮して、幾つかの腺形状を除いて処理を行なっている。
【００９９】
以上、本発明の代表的な実施例について説明したが、本発明はこ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】
【０１００】
【図１】線形状データ作成処理装置の構成を示す説明図である。
【図２】線形状データ作成処理装置の機能構成を示す説明図である。
【図３】テンプレート作成処理のフローチャートである。
【図４】抽出輪郭作成処理からＡＳＭ処理までのフローチャートである。
【図５】抽出輪郭作成処理からＡＳＭ処理までのフローチャートである。
【図６】道路データのテンプレートを航空写真に取得した状態を示す図である。
【図７】ラインフィルタによる道路中心位置を抽出した状態を示す図である。
【図８】テンプレートと道路中心点列を線形補完した中間点を示す図である。
【図９】ＡＳＭ、Ｂ−ｓｎａｋｅｓ法を用いて線形状データを作成した結果を示す図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１  線形状データ作成処理装置
２  メインサーバ
３  地図データベースサーバ
４  画像データベースサーバ
５  入力装置
６  記憶媒体
２１  受付部
２２  対象データ取得部
２３  テンプレート作成部
２４  テンプレート取得部
２５  対象画像取得部
２６  抽出輪郭作成部
２７  ＡＳＭ処理部
２８  線形状データ抽出部
３０  地図データベース
４０  画像データベース
５０  入力手段
【図１】
2007187934.tif 000021
【図２】
2007187934.tif 000022
【図３】
2007187934.tif 000023
【図４】
2007187934.tif 000024
【図５】
2007187934.tif 000025
【図６】
2007187934.tif 000026
【図７】
2007187934.tif 000027
【図８】
2007187934.tif 000028
【図９】
2007187934.tif 000029