"建物を三次元計測して得られる3次元点群データから当該建物の形状を抽出する装置であって、当該3次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成手段と、当該三角網生成手段で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出手段と、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化手段と、当該グリッド化手段でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化手段と、当該グループ化手段でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与手段と、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化手段とを具備することを特徴とする建物抽出装置。建物を三次元計測して得られる3次元点群データから当該建物の形状を抽出する方法であって、当該3次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成ステップと、当該三角網生成ステップで生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出ステップと、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化ステップと、当該グリッド化ステップでグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化ステップと、当該グループ化ステップでグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与ステップと、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化ステップとを具備することを特徴とする建物抽出方法。建物を三次元計測して得られる3次元点群データから当該建物の形状を抽出するプログラムであって、コンピュータに、当該3次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成機能と、当該三角網生成機能で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出機能と、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化機能と、当該グリッド化機能でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化機能と、当該グループ化機能でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出機能と、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与機能と、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化機能とを実現させることを特徴とする建物抽出プログラム。特許文献1に記載の技術では、航空レーザ測量により高密度に収集された3次元点群データという、ランダムに位置する点を単位として面とエッジを認識するので、コンピュータ処理上の負担が大きく、膨大な計算能力を必要とする。本発明は、航空レーザ測量により高密度に収集された3次元点群データからより簡易なコンピュータ処理で必要な精度の建物形状を抽出できる建物抽出装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。本発明に係る建物抽出装置は、建物を三次元計測して得られる3次元点群データから当該建物の形状を抽出する装置であって、当該3次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成手段と、当該三角網生成手段で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出手段と、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化手段と、当該グリッド化手段でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化手段と、当該グループ化手段でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与手段と、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化手段とを具備することを特徴とする。本発明に係る建物抽出方法は、建物を三次元計測して得られる3次元点群データから当該建物の形状を抽出する方法であって、当該3次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成ステップと、当該三角網生成ステップで生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出ステップと、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化ステップと、当該グリッド化ステップでグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化ステップと、当該グループ化ステップでグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与ステップと、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化ステップとを具備することを特徴とする。本発明に係る建物抽出プログラムは、建物を三次元計測して得られる3次元点群データから当該建物の形状を抽出するプログラムであって、コンピュータに、当該3次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成機能と、当該三角網生成機能で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出機能と、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化機能と、当該グリッド化機能でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化機能と、当該グループ化機能でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出機能と、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与機能と、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化機能とを実現させることを特徴とする。本発明によれば、法線ベクトルをグリッド化し、地面に水平又は水平に近い方向成分で建物輪郭を構成するか否かを判別し、建物の輪郭線を抽出するので、効率良く建物の輪郭を決定できる。これにより、建物形状を示す三次元形状データを短時間で得ることが出来る。以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図2乃至図5は、本実施例の特徴的な動作のフローチャートを示す。航空レーザ測量装置10とデジタルカメラ12を飛行機に搭載し、航空レーザ測量装置10から地上にレーザパルスを照射し、その反射光により地物及び地盤を含む地形状を3次元計測する。レーザ航空測量装置により得られる3次元点データは、地上建物の屋根を含む外壁からの反射光及び地上からの反射光以外に、樹木による反射光等も含み、更には、飛行機から地上へのレーザ光照射方向も飛行機の姿勢に依存するので、得られる3次元点データは、通常、地上座標に対してランダムである。また、航空レーザ測量装置の測量対象地域を、広域で少数の画像に合成できるようにデジタルカメラ12で部分的に重なるように撮影する。コンピュータ14は、航空レーザ測量装置10により得られる3次元点群データと、カメラ12で撮影した画像データを使って、地上建物の形状を抽出し、形状を示すベクトルデータを出力する。コンピュータ14は、CPU20、ROM22、RAM24、補助記憶としてのハードディスクHDD26、キーボード28、マウス30、外部インターフェース32及び表示装置34を具備する。コンピュータ14は、表示装置34に種々のメニュー及び画像等を表示する。HDD26には、オペレーティングシステム及び本実施例のための建物抽出プログラムが格納されている。詳細は後述するが、CPU20上では、概略形状抽出プログラム20a、詳細形状抽出プログラム20b及び表示整形プログラム20cが動作する。図2乃至図5を参照して、レーザ航空測量装置により得られる3次元点データから概略形状を抽出し、得られた概略形状データから3次元詳細形状データを生成するコンピュータ14上の処理を説明する。まず、航空レーザ測量装置10により得られる3次元点データと、カメラ12で撮影した画像データをコンピュータ14に取り込むS1。すなわち、これらのデータを記憶する図示しない記憶媒体又はファイルサーバをコンピュータ14の外部接続インターフェース34に接続し、ハードディスクHDD26に転送する。外部接続インターフェース34は、例えば、USBUniversalSerialBusである。まず、CPU20上で動作する概略形状抽出プログラム20aが、3次元点群データから地上建物の概略形状を抽出しS2、詳細形状抽出プログラム20bが、概略形状抽出プログラム20aの結果と撮影画像データを参照して、詳細な三次元形状を抽出又は決定するS3。表示整形プログラム20cが、概略形状抽出プログラム20aにより得られた正規化法線ベクトルの緯度、経度及び標高の3方向成分をカラー画像のR値、G値及びB値にそれぞれ割り当てることで、正規化法線ベクトルをカラー画像化して表示し、併せて詳細形状抽出プログラム20bにより得られた三次元詳細形状を示す画像を重畳表示するS4。オペレータは、表示画像を参照して三次元詳細形状データを修正し、表示整形プログラム20cは修正結果をHDD26に保存するS4。図3は、概略形状抽出処理S2の詳細なフローチャートを示す。図3を参照して、概略形状抽出プログラム20aの機能を詳細に説明する。概略形状抽出プログラム20aは先ず、3次元点群データから孤立ノイズを除去するS11。これは、周囲の点データに対して不自然なほど3次元座標値が異なる点を除去する処理である。緯度及び経度平面ではランダムに存在しうるので、一般的には、標高値が孤立して隣接点から大きく離れている場合に,孤立ノイズと判定し、除去する。概略形状抽出プログラム20aは、孤立ノイズを除去した点群データに対し、各点を頂点とする不規則三角網TIN:TriangulatedIrregularNetworkを生成し、三角網TINデータとしてHDD26に保存するS12。これにより、面を表現できる。TIN及びその生成方法自体は、地理情報システムGISでは周知である。概略形状抽出プログラム20aは、TINデータで表現される各三角形面に対し、各頂点座標を使用して法線ベクトルを算出するS13。算出された法線ベクトルは、地平面に対してランダムに位置し、粗密を避けえない。そこで、以後の計算処理を容易にするために、概略形状抽出プログラム20aは、算出された法線ベクトルを緯度方向及び経度方向の必要な空間密度で、例えば、50cmとか1mとかの一定距離間隔でグリッド化するS14。すなわち、概略形状抽出プログラム20aは、一定間隔の各グリッドに対し、一定距離内のTINの法線ベクトル、又は、当該グリッドを含むTINとこれに隣接するTINの法線ベクトルをベクトル合成することで、グリッド化された法線ベクトルを生成する。ベクトル合成に使用するランダムな法線ベクトルが多い程、結果としての合成法線ベクトルの大きさ、すなわちスカラー値が大きくなってしまう。グリッド化された法線ベクトルは、その大きさではなく、方向を考慮すべきなので、概略形状抽出プログラム20aは、グリッド化された法線ベクトルを一定の大きさに正規化するS15。概略形状抽出プログラム20aは、得られた正規化法線ベクトルを表示整形処理のためにHDD26に保存するS16。正規化により各部の面方向の比較が容易になる。グリッド単位以上に大きな面を単一の面として認識するために、概略形状抽出プログラム20aは、正規化法線ベクトルを互いに比較し、方向の相違が一定の公差以内にある場合に、単一の平坦面を表現すると見做し、これらをグループ化するS17。これにより、例えば、建物の屋根を単一又は少数のグリッド単位の四角形で表現乃至識別可能になり、建物の起立する外壁を分離抽出するのが容易になる。概略形状抽出プログラム20aは、正規化法線ベクトルのグループ化で形成された各面から建物の輪郭線を抽出するS18。具体的には、正規化法線ベクトルが地面に水平又は水平に近い面、即ち、高さ方向z成分が小さい面は、起立している壁を表現していると考えることができ、建物の輪郭線そのものと言えるので、そのような正規化法線ベクトルを示す面を外壁面とし、当該外壁面を細線化して外壁の輪郭線とする。また、補助的に、正規化法線ベクトルが地面に対してある程度の角度以上をなす面は、平坦又は湾曲する屋根を表現していると考えることができるので、その外縁を構成する線を、建物の屋根面又は頂面の輪郭線と判定し、z方向成分で判定した輪郭線に追加しても良い。概略形状抽出プログラム20aは更に、抽出した輪郭線の頂点に対して、標高値を付与するS19。具体的には、抽出した輪郭線の各頂点に対して、細線化前の壁面を構成する縁線の内の屋根側の縁線の標高値を付与する。抽出した輪郭線の各頂点に対し、当該輪郭線の屋根面又は頂面側の三角網データの隣接する頂点の標高値を外挿して、その端点の標高値を決定してもよい。概略形状抽出プログラム20aは、ステップS19で得られた標高値付きの輪郭線データを参照し、輪郭線内部の形状、すなわち、建物の屋根部分の3次元形状形状を決定するS20。具体的には、ステップS12で生成された三角網を、法線ベクトルのグリッド化S17と同じサイズ及び位置でグリッド化し、ステップS19で得られた標高値付きの輪郭線で閉じられる面内のグリッドを集約して、その形状を三次元ベクトル化する。これにより、陸屋根や、湾曲した屋根、矢田流れの屋根等の形状を決定でき、その形状をベクトル表現することができる。概略形状抽出プログラム20aは、最後に、ステップS19で生成した標高値付きの輪郭線データとステップS20で得た三次元形状データとを建物単位でまとめ、概略形状データとしてHDD26に保存するS21。図4は、詳細形状抽出プログラム20bの詳細な動作フローチャートを示す。図4を参照して、詳細形状抽出プログラム20bによるステップS3の動作を詳細に説明する。詳細形状抽出プログラム20bは、概略形状抽出プログラム20aにより特定された1又は複数の建物を含む撮影画像データをHDD26から読み出し、各撮影画像の画像座標を決定するS31。航空写真測量技術により、撮影画像のみで画像座標を決定してもよいが、概略形状抽出プログラム20aにより決定された概略形状に当該撮影画像を重ねて、表示装置34に表示することで、レーザ測量結果を利用して画像座標を決定することも可能になる。例えば、オペレータがマウス30などを使って、例えば、概略形状抽出プログラム20aにより決定された概略形状の空間位置の既知の点を指示入力することで、撮影画像上の座標画像座標を決定する。もちろん、撮影画像上で複数の点の画像座標を決定することで、指定しない位置の画像座標を算出できる。概略形状抽出プログラム20aは、表示中の画像から公知のエッジ検出技術によりエッジを隣接線として検出しS32、抽出エッジと概略形状抽出プログラム20aにより決定された概略形状とを、撮影画像に重ねて表示する。この表示により、オペレータは、表示画像上で、概略形状を参照して、概略形状の妥当性とより細かい形状を視覚的に認識可能になり、概略形状に不足する形状と、概略形状では表現不足の細部の形状を指定できる。オペレータは、表示装置34の画面上で、概略形状を補完する詳細輪郭のベースとなる隣接線をマウス30により決定するS33。隣接線は、個々の撮影画像で見た場合の建物の外形を構成する線である。具体的には、オペレータは、概略形状抽出プログラム20aにより決定された概略形状を参考に、当該概略形状に隣接するエッジを識別して、当該エッジ中から建物の外形を構成する線分をマウス30により順次、指定する。更には、オペレータは追加的に、概略形状抽出では見逃されていた箇所のエッジから隣接線となる線分を指定できる。オペレータは、撮影方向の異なる複数の撮影画像についてステップS31S33を適用して、異なる撮影方向の撮影画像で隣接線を抽出する。そして、詳細形状抽出プログラム20bは、このように抽出された隣接線に前方交会法を適用して輪郭線を決定するS33。決定された輪郭線は、概略形状を詳細化する追加的な形状データであり、全体として詳細形状データを形成することになる。詳細形状抽出プログラム20bは、指定又は訂正された形状を概略形状データに追加してHDD26に保存するS34。詳細形状抽出プログラム20bは、注目する全ての、建物を含む地物の詳細形状を抽出し終えると、終了する。このように、法線ベクトルをグリッド化し、地面に水平又は水平に近い方向成分で建物輪郭を構成するか否かを判別し、建物の輪郭線を抽出することにより、効率良く建物の輪郭を決定できる。また、建物形状を示す三次元形状データを短時間で得ることが出来る。図5は、表示整形プログラム20cの詳細な動作フローチャートを示す。図5を参照して、表示整形プログラム20cによるステップS4の動作を詳細に説明する。ステップS16でHDD26に保存された正規化法線ベクトルは、緯度、経度及び標高の3方向成分を具備する。表示整形プログラム20cは、概略形状抽出プログラム20aにより得られた正規化法線ベクトルの緯度、経度及び標高の3方向成分をカラー画像のR値、G値及びB値にそれぞれ割り当てることで、正規化法線ベクトルの空間分布をRGB画像化するS41。表示整形プログラム20cはまた、詳細形状抽出プログラム20bで抽出された3次元詳細形状を、ステップS41の正規化法線ベクトルのRGB画像と同じ座標スケール及び位置のRGB画像に変換しS42、両者を表示装置34に合成表示するS43。オペレータは表示装置34に表示される画像を観察し、正規化法線ベクトルのRGB画像を参照して、詳細形状データを手動で修正するS44。修正があったら、表示整形プログラム20cは、修正された詳細形状データを既存データとは別に保存するか、既存データに上書き保存するS45。前者の場合には、修正を事後的にキャンセルすることが可能になる。修正された詳細形状で詳細形状画像を更新してS42、正規化法線ベクトルのRGB画像と合成表示するS43。ここでの整形処理は、複数の折れ線で表現される形状を、より少ない線での表現に修正する処理も含む。修正が無くなるとS44、オペレータは、表示整形プログラム20cを終了する。以上の処理により、本実施例によれば、輪郭の概略決定に法線ベクトルを利用するので、急峻な立ち上がり部分を効果的に発見できる。また、このように決定された概略形状を撮影画像に適用して詳細形状を決定するという2段階プロセスを適用するので、短時間で細かい外形を決定でき、しかも、見逃しを少なくすることができる。上記実施例では、詳細形状抽出処理を経て得られた詳細形状に対して表示整形処理を適用したが、概略形状処理で得られる概略形状が十分な精度を有する場合には、詳細形状を省略できることは明らかである。この場合、整形が必要なときに限り、表示整形処理を実行することになり、そのとき、ステップS42では、3次元概略形状をRGB画像化することになる。本発明は主に、コンピュータ14上で動作するコンピュータプログラムとして実現されうるが、その一部又は全部の要素を専用ハードウエアで実現できることはいうまでもない。特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更修整も本発明の技術的範囲に含まれる。"