JP2002319016A - 画像の位置ずれ補正方法、画像の位置ずれ補正プログラムを記録した記録媒体、画像の位置ずれ補正プログラム、及び画像の位置ずれ補正装置 - Google Patents

画像の位置ずれ補正方法、画像の位置ずれ補正プログラムを記録した記録媒体、画像の位置ずれ補正プログラム、及び画像の位置ずれ補正装置

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JP2002319016A
JP2002319016A JP2001389444A JP2001389444A JP2002319016A JP 2002319016 A JP2002319016 A JP 2002319016A JP 2001389444 A JP2001389444 A JP 2001389444A JP 2001389444 A JP2001389444 A JP 2001389444A JP 2002319016 A JP2002319016 A JP 2002319016A
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Kensaku Fujii
憲作 藤井
Jun Shimamura
潤 島村
Tomohiko Arikawa
知彦 有川
Yuji Ishikawa
裕治 石川
Kenichi Ichikawa
研一 市河
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 人工衛星画像等の観測画像と地図情報との間
に生ずる位置ずれを補正するための位置ずれ補正方法及
び装置を提供する。 【解決手段】 入出力処理手段１はオペレータが指定し
た処理対象の観測画像のスペクトルデータと位置情報を
観測画像データベース７から取得する。画像特徴点算出
処理手段２は、この観測画像のスペクトルデータを利用
して画像特徴点を算出する。位置ずれ補正処理手段３
は、画像特徴点算出処理手段２にて算出された画像特徴
点と地図情報データベース６の地図情報とを利用して位
置ずれ量の候補を算出する位置ずれ量候補算出処理手段
４と、これらの位置ずれ量候補から位置ずれ量を決定す
る位置ずれ量算出処理手段５とを備えて、決定した位置
ずれ量により観測画像の位置ずれを補正する。入出力処
理手段１は、以上の処理により補正した結果を観測画像
データベース７ヘ格納する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人工衛星画像等の
位置ずれを補正する手法に関して、一つは、観測画像と
地図情報との間に生ずる位置ずれを補正するための方法
及び装置に関するものであり、もう一つは、観測時間が
異なる同一場所の観測画像の間に生ずる位置ずれを補正
するための方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、防災、国土管理、環境監視などを
目的として、高分解能の人工衛星画像が利用されつつあ
る。このような人工衛星画像は、高い分解能を有し、更
に撮影頻度も高いことから、利用したいという要望が更
に高まっている。ところが、このような人工衛星画像
は、衛星の移動軌跡の揺らぎ、あるいは、センサ誤差な
どに起因して、位置の精度があまり良くないことが問題
となっている。
【０００３】このような問題に対して、これまで、位置
ずれを補正する技術がいくつか開発されている。例え
ば、特開平１１−８５９７０号に記載の方法及び装置
は、観測時間の異なる人工衛星画像間の位置ずれを自動
的に補正するものであり、これにより、画像間の位置ず
れを補正することが可能となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、実際の
利用には、地図情報といったＧＩＳデータと人工衛星画
像の位置ずれを補正する必要があり、上述のような従来
の技術では、画像間の位置ずれの補正は可能であるが、
地図情報との位置ずれを補正することは非常に難しい。
【０００５】このように、従来の技術では、観測画像と
地図情報との間に生ずる位置ずれを補正することは難し
いため、人手を介する必要があった。また、この作業は
かなりの時間と経験を要するものであるため、その省力
化、更には自動化が強く望まれている。
【０００６】本発明の第１の目的は、上述したような従
来の技術が有する問題点に鑑みて、観測画像と地図情報
との間に生ずる位置ずれを補正するための人工衛星画像
等の位置ずれ補正方法及び装置を提供することにある。
【０００７】また、上記従来の技術では、画像中の一部
の領域を取り出してそれ同士の相関を調べるため、対象
とする領域により誤差が大きくなる場合がある。また、
その相関を調べる際、一部領域の画像同士の比較を行う
ので、経年変化等の画像が特徴的に変化した場合の影響
を受けやすく、また、そうした相関の判定処理は非常に
時間のかかる処理となる。このように、従来の技術で
は、観測時間が異なる同一場所の観測画像の間に生ずる
位置ずれを補正することは非常に難しい。このため、人
手を介する必要があり、また、この作業はかなりの時間
と経験を要するものである。そのため、その省力化、更
には自動化が強く望まれている。
【０００８】本発明の第２の目的は、衛星画像処理等に
おける従来の問題点を克服し、観測時間が異なる同一場
所の観測画像の間に生ずる位置ずれの補正を自動化する
ための人工衛星画像等の位置ずれ補正方法及び装置を提
供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】まず、上記の第１の目的
を達成するための本発明による画像の位置ずれ補正方法
は、観測画像と地図情報との間に生ずる位置ずれを補正
するための方法であって、観測画像のスペクトルデータ
を利用して、画像特徴点を算出する画像特徴点算出処理
手順と、該画像特徴点と地図情報との位置ずれ量を算出
する位置ずれ補正処理手順と、を備えることを特徴とす
る。
【００１０】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記画像特徴点算出処理手順では、観測画像
の赤及び赤外のスペクトルデータを利用して、各画素の
特徴量を算出することを特徴とする。
【００１１】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記画像特徴点算出処理手順では、指定され
たサイズの領域に含まれる該特徴量の分布を算出し、そ
の分布から算出される閾値を、該画素の特徴量が満たす
際に、該画素を画像特徴点として決定することを特徴と
する。
【００１２】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記位置ずれ補正処理手順では、前記画像特
徴点算出処理手順にて算出された画像特徴点と地図情報
とを利用して位置ずれ量の候補を算出する位置ずれ量候
補算出処理手順と、該算出された位置ずれ量の候補から
該位置ずれ量を決定する位置ずれ量算出処理手順と、を
備えて、該決定した位置ずれ量により該観測画像の位置
ずれを補正することを特徴とする。
【００１３】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記位置ずれ量候補算出処理手順では、該位
置ずれ量の得票率が閾値を満たす上位いくつかを位置ず
れ量の候補として選択することを特徴とする。
【００１４】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記位置ずれ量算出処理手順では、該候補の
位置ずれ量を反映した時にどれくらいの誤差が生じるか
を示す位置ずれ誤差を算出し、その位置ずれ誤差が最小
となる候補を位置ずれ量として決定することを特徴とす
る。
【００１５】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
における手順をコンピュータに実行させる画像の位置ず
れ補正プログラムを、前記コンピュータが読み取り可能
な記録媒体に記録したことを特徴とする。
【００１６】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
における手順をコンピュータに実行させるプログラムで
あることを特徴とする。
【００１７】また、上記の第１の目的を達成するための
本発明による画像の位置ずれ補正装置は、観測画像と地
図情報との間に生ずる位置ずれを補正するための装置で
あって、観測画像のスペクトルデータを利用して、画像
特徴点を算出する画像特徴点算出処理手段と、該画像特
徴点と地図情報との位置ずれ量を算出する位置ずれ補正
処理手段と、を備えることを特徴とする。
【００１８】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正装置
において、前記位置ずれ補正処理手段は、前記画像特徴
点算出処理手段にて算出された画像特徴点と地図情報と
を利用して位置ずれ量の候補を算出する位置ずれ量候補
算出処理手段と、該算出された位置ずれ量の候補から該
位置ずれ量を決定する位置ずれ量算出処理手段と、を備
えて、該決定した位置ずれ量により該観測画像の位置ず
れを補正するものであることを特徴とする。
【００１９】以上の第１の目的を達成するための本発明
では、観測画像と地図情報との間に生ずる位置ずれを補
正する際、観測画像から算出した画像特徴点と地図情報
を利用して、位置ずれ量の候補を算出し、該算出された
位置ずれ量の候補から該位置ずれ量を決定することによ
り、観測画像と地図情報との間に生ずる位置ずれを高精
度に補正することができるようにし、きれいな重ね合わ
せを実現する。
【００２０】また、観測画像の赤及び赤外のスペクトル
データを利用して、各画素の特徴量を算出すること及び
指定されたサイズの領域に含まれる該特徴量の分布を算
出し、その分布から算出される閾値を、該画素の特徴量
が満たす際に、該画素を画像特徴点として決定すること
により、位置ずれ量等の補正量の推定において画像処理
により生じるノイズを軽減し、効率の良い非常に高速な
処理を実現する。
【００２１】また、該位置ずれ量の得票数が閾値を満た
す上位いくつかを位置ずれ量の候補として選択すること
及び該候補の位置ずれ量を反映した時にどれくらいの誤
差が生じるかを示す位置ずれ誤差を算出し、その位置ず
れ誤差が最小となる候補を位置ずれ量として算出するこ
とにより、位置ずれ量の決定において、効率の良い非常
に高速な処理を実現する。
【００２２】次に、上記の第２の目的を達成するための
本発明による画像の位置ずれ補正方法は、観測時間が異
なる同一場所の観測画像の間に生ずる位置ずれを補正す
るための方法であって、該観測画像に対して特徴点を抽
出する特徴点抽出手順と、該抽出した特徴点のすべての
組み合わせでの位置ずれ量に対して位置ずれ量パラメー
タ空間への投票を行う投票手順と、該投票の結果により
得票率の高い位置ずれ量を候補として選択し、この候補
となった位置ずれ量に対するピークを算出するピーク算
出手順と、該ピークが閾値を満たす場合に位置ずれ量と
して決定する位置ずれ量決定手順と、を備えることを特
徴とする。
【００２３】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記特徴点抽出手順では、観測画像の赤外チ
ャネルのデータを利用して特徴点を算出することを特徴
とする。
【００２４】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記投票手順では、抽出された特徴点間の位
置の差分をＸ方向、Ｙ方向に分けて算出し、該差分値に
対して１票を位置ずれ量パラメータ空間へ投票し、この
処理を該特徴点のすべての組み合わせに対して繰り返す
ことを特徴とする。
【００２５】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
において、前記ピーク算出手順では、候補となった位置
ずれ量の得票数に対してその近傍の得票数に対する微分
で算出されるピークを算出し、前記位置ずれ量決定手順
では、該ピークと予め設定した閾値とを比較することに
より位置ずれ量を決定することを特徴とする。
【００２６】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
における手順をコンピュータに実行させる画像の位置ず
れ補正プログラムを、前記コンピュータが読み取り可能
な記録媒体に記録したことを特徴とする。
【００２７】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正方法
における手順をコンピュータに実行させるプログラムで
あることを特徴とする。
【００２８】また、上記の第２の目的を達成するための
本発明による画像の位置ずれ補正装置は、観測時間が異
なる同一場所の観測画像の間に生ずる位置ずれを補正す
るための装置であって、該観測画像から特徴点を抽出す
る画像演算手段と、該観測画像間の位置ずれ量を算出す
る位置ずれ量算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００２９】あるいは、上記の画像の位置ずれ補正装置
において、前記位置ずれ量算出手段は、画像演算手段が
抽出した特徴点のすべての組み合わせでの位置ずれ量に
対して位置ずれ量パラメータ空間への投票を行い、該投
票の結果により得票率の高い位置ずれ量を候補として選
択し、この候補となった位置ずれ量に対するピークを算
出し、該ピークが閾値を満たす場合に位置ずれ量として
決定するものであることを特徴とする。
【００３０】上記の第２の目的を達成するための本発明
では、観測時間が異なる同一場所の観測画像の間に生ず
る位置ずれを補正する際、観測画像から抽出した特徴点
を利用して位置ずれ量パラメータ空間への投票を行い、
得票のピーク位置を算出して位置ずれ量を決定すること
により、観測画像間に生ずる位置ずれを高精度に補正す
ることができるようにし、精度の良い位置合わせを自動
化することができるようにする。
【００３１】また、観測画像の赤外チャネルのデータを
利用して特徴点を抽出することにより、画像処理により
生じるノイズを軽減し、効率の良い非常に高速な処理を
実現することができるようにする。
【００３２】また、観測時間が異なる同一場所の観測画
像の間に生ずる位置ずれの補正する装置を用いることに
より、その補正を自動化することができるようにして、
人手を介する必要がなくなるようにし、処理時間の大幅
な短縮を図ることができるようにする。
【００３３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態例につい
て図面を用いて説明する。
【００３４】まず、本発明による人工衛星画像等の位置
ずれ補正方法の第１の実施形態例であって、観測画像と
地図情報の位置ずれ補正方法を実現する装置の第１の実
施形態例を図１に示す。
【００３５】本実施形態例による装置は、オペレータか
ら処理を受け付け、処理結果を観測画像データベース７
ヘ格納する入出力処理手段１と、観測画像のスペクトル
データを利用して、画像特徴点を算出する画像特徴点算
出処理手段２と、該画像特徴点と地図情報との位置ずれ
量を算出する位置ずれ補正処理手段３と、を備えてい
る。
【００３６】また、この位置ずれ補正処理手段３は、前
記画像特徴点算出処理手段２にて算出された画像特徴点
と地図情報とを利用して位置ずれ量の候補を算出する位
置ずれ量候補算出処理手段４と、該算出された位置ずれ
量の候補から該位置ずれ量を決定する位置ずれ量算出処
理手段５と、を備えている。
【００３７】地図情報データベース６は、地図上の図形
を構成する点の２次元座標点列のデータを含むデータを
格納するものである。また、観測画像データベース７
は、処理対象となる観測画像のスペクトルデータ（各画
素の赤、青、緑、赤外の各値）と、その画像の撮影され
た位置情報（Ｘ，Ｙ）とを対応付けしたデータを含むデ
ータを格納するものである。
【００３８】入出力処理手段１は、オペレータが指定し
た処理対象画像を入力し、該処理対象画像の位置ずれ量
を算出した結果を観測画像データベース７ヘ格納する。
この処理は図２に示す手順で以下のように行われる。 ［ステップ２１］ 観測画像データベース（ＤＢ）７か
ら、処理対象画像のスペクトルデータ及び位置情報を取
得し、バッファに格納する。 ［ステップ２２］ 処理対象画像の位置情報から地図情
報の処理対象領域を決定し、該領域に含まれる地図情報
を地図情報データベース（ＤＢ）６から取得し、バッフ
ァに格納する。 ［ステップ２３］ 画像特徴点算出処理（図３）を行
う。 ［ステップ２４］ 位置ずれ補正処理（図４）を行う。 ［ステップ２５］ 観測画像データベース７に算出され
た位置ずれ量を格納する。
【００３９】画像特徴点算出処理手段２は、処理対象画
像のスペクトルデータから画像特徴点を算出する。この
処理は図３に示す手順で以下のように行われる。 ［ステップ３１］ 処理対象画像の各画素（ｉ，ｊ）に
対して、赤のスペクトルデータＲ（ｉ，ｊ）、赤外のス
ペクトルデータＩＲ（ｉ，ｊ）を取得する。 ［ステップ３２］ 特徴量Ｆ（ｉ，ｊ）を算出する。Ｆ
（ｉ，ｊ）＝（ＩＲ（ｉ，ｊ）−Ｒ（ｉ，ｊ））／（Ｉ
Ｒ（ｉ，ｊ）＋Ｒ（ｉ，ｊ）） ［ステップ３３］ 指定された分割サイズ毎に（ｉ，
ｊ）を分類する。 ［ステップ３４］ 分類された（ｉ，ｊ）に対して、特
徴量Ｆ（ｉ，ｊ）の分布を算出する。 ［ステップ３５］ 算出された分布から閾値を算出し、
該閾値を満たすＦ（ｉ，ｊ）の（ｉ，ｊ）を画像特徴点
として算出する。 ［ステップ３６］ 対象となるすべての領域に対して処
理が終わるまで、［ステップ３４］〜［ステップ３５］
を繰り返す。
【００４０】この分割サイズは，画像毎あるいは処理対
象画像の地域毎の値として、あらかじめ決めておくとし
てもよいし、処理対象画像サイズ、あるいは、処理対象
領域の大きさから動的に算出するとしてもよい。また、
特徴量の分布から算出される閾値は、特徴量の平均値、
度数、偏差値などといった統計的に算出される値を利用
するとしてもよく、これらの値の算出手法は、従来の手
法と特に変わるところがないので、ここではその詳細な
説明は省略する。なお、本実施形態例では、「閾値を満
たす」とは閾値以上であることを指しているが、閾値と
して何を採用するかにより、「閾値を満たす」とは閾値
以上であることを指すか、閾値以下であることを指す
か、あるいは所定の範囲内に含まれていることを指すか
が変わることに注意されたい。
【００４１】位置ずれ補正処理手段３は、前記手順にて
算出された画像特徴点と地図情報との位置ずれ量を算出
する。この処理は図４に示す手順で以下のように行われ
る。 ［ステップ４１］ バッファに格納された地図情報か
ら、図形を構成する線分列を算出し、観測画像の座標系
に変換する。 ［ステップ４２］ Ｘ軸方向及びＹ軸方向で位置ずれ量
候補算出処理（図５）を行う。 ［ステップ４３］ Ｘ軸又はＹ軸のどちらの軸方向の位
置ずれ量候補の位置ずれ量が大きいか決定する。 ［ステップ４４］ 算出された方向で位置ずれ量算出処
理（図６）を行う、 ［ステップ４５］ 線分列に算出された位置ずれ量を反
映する。 ［ステップ４６］ 未処理の方向で再度位置ずれ量候補
算出処理（図５）を行う。 ［ステップ４７］ 該方向で位置ずれ量算出処理（図
６）を行う。
【００４２】なお、［ステップ４３］あるいは［ステッ
プ４４］などにおいて、先に処理を行う軸方向を決める
ことなく、Ｘ軸方向及びＹ軸方向で同時に処理を行うと
してもよい。また、この［ステップ４１］の座標変換の
方法は、従来の手法と特に変わるところがないので、こ
こではその詳細な説明は省略するが、この［ステップ４
１］において、さまざまな形態で表現された地図情報が
始点と終点の座標で表される線分列に変換される。
【００４３】位置ずれ量候補算出処理手段４は、前記手
順にて算出された特徴点と地図情報とを利用して、位置
ずれ量の候補を算出する。この処理は図５に示す手順で
以下のように行われる。 ［ステップ５１］ 全線分列、全画像特徴点を取得す
る。 ［ステップ５２］ 取得した全線分列上における始点と
終点の間の全ての点を取得する。 ［ステップ５３］ 取得した全点から指定された逆の方
向にスキャンして、すなわち、Ｘ軸を指定したときはＹ
軸方向、又はＹ軸を指定したときはＸ軸方向にスキャン
して、全画像特徴点までの距離を算出する。 ［ステップ５４］ 算出された距離毎の値に対して、投
票する。 ［ステップ５５］ 得票率が閾値を満たす上位Ｎ個の位
置ずれ量を取得し、位置ずれ量候補とする。
【００４４】この得票率は、得票数／全投票数として算
出される。なお、この［ステップ５４］にて投票する際
に、あらかじめ決められた距離よりも大きな場合は投票
せず、処理効率を高めるとしてもよい。また、取得基準
の第Ｎ位及び閾値は、あらかじめ決めておくとしてもよ
いし、最低の得票数を決めておいて動的に設定するとし
てもよい。
【００４５】位置ずれ量算出処理手段５は、前記手順に
て算出された位置ずれ量の候補から位置ずれ量を決定す
る。この処理は図６に示す手順で以下のように行われ
る。 ［ステップ６１］ 位置ずれ量候補を取得し、位置ずれ
量が所定の範囲に入らない候補を削除する。 ［ステップ６２］ 全線分列、全画像特徴点を取得す
る。 ［ステップ６３］ 取得した全線分列上の全ての点を取
得し、その位置を、位置ずれ量候補により補正する。 ［ステップ６４］ 補正された全点から指定された逆の
方向にスキャンして、最短となる画像特徴点までの距離
を算出する。 ［ステップ６５］ 最短算出された距離から位置ずれ誤
差を算出する。 ［ステップ６６］ 対象となるすべての候補に対して処
理が終わるまで、［ステップ６３］〜［ステップ６５］
を繰り返す。 ［ステップ６７］ 位置ずれ誤差が最小となる位置ずれ
量を算出する。
【００４６】この位置ずれ誤差は、Σ（算出された距離
の２乗）／全点の数として算出される。なお、所定の範
囲は、あらかじめ決めておくとしてもよいし、候補の位
置ずれ量の分布から動的に算出するとしてもよい。ま
た、この［ステップ６７］にて位置ずれ誤差が最小とな
るものを選択する際、該誤差が閾値を満たさない場合
に、処理を戻しパラメータを変更して再度、処理を行う
としてもよい。
【００４７】以降では、上述した処理手順を実際のデー
タに即して、具体的に示す。
【００４８】入出力処理にて、オペレータから処理を受
け付け、観測画像データベース７から、処理対象である
赤のスペクトルデータの強度を示した画像と赤外のスペ
クトルデータの強度を示した画像及び位置情報を取得
し、バッファに格納し、取得した位置情報から処理対象
領域を算出し、該領域に含まれる地図情報を地図情報デ
ータベース６から取得し、バッファに格納する。
【００４９】この処理対象画像に対して、画像特徴点算
出処理にて処理を行い、画像特徴点を算出する。画像特
徴点算出処理では、まず、処理対象画像の各画素（ｉ，
ｊ）のスペクトルデータから特徴量を算出する。この特
徴量に対して、指定された分割サイズの領域に含まれる
特徴量の分布を算出し、算出された分布から閾値を算出
し、該閾値を満たす特徴量を有する画素を画像特徴点と
して算出する。これらの処理を対象となるすべての領域
に対して行う。例えば、５０ピクセル×５０ピクセルの
領域毎に分割して処理を行い画像特徴点として選択す
る。
【００５０】次に、位置ずれ補正処理にて、前記手順に
て算出された画像特徴点と地図情報との位置ずれ量を算
出する。バッファに格納された地図情報から、図形を構
成する線分列を算出し、画像座標系に変換する。
【００５１】この線分列に対して、Ｘ軸方向及びＹ軸方
向で位置ずれ量候補算出処理を行う。Ｘ軸方向での位置
ずれ量候補算出処理では、まず、全画像特徴点、全線分
列上の全ての点を取得する。取得した全点からＹ軸方向
にスキャンして、全画像特徴点までの距離を算出し、そ
の距離毎の値に対して、投票する。例えば、図７に示す
ような場合、距離が−２１、−１８，１０，１２，２
４，２５，３８，４３に、各１票ずつ投票されることに
なる。こうして得られた得票数から、得票率が閾値を満
たす上位いくつかの位置ずれ量を取得し、位置ずれ量候
補とする。また、Ｙ軸方向についても、同様の処理を行
う。
【００５２】こうして算出された位置ずれ量候補の位置
ずれ量が大きい軸方向を算出し、ここでは、Ｙ軸方向の
位置ずれ量が大きかったとして、このＹ軸方向で位置ず
れ量算出処理を行う。位置ずれ量算出処理では、まず、
位置ずれ量候補を取得し、所定の範囲に入らない候補を
削除する。次に、全画像特徴点、全線分列上の全ての点
を取得し、その位置を位置ずれ量候補により補正する。
補正された全点からＸ軸方向にスキャンして、最短とな
る画像特徴点までの距離を算出し、最短の算出された距
離から位置ずれ誤差を算出する。これらの処理を対象と
なるすべての候補に対して行い、位置ずれ誤差が最小と
なる位置ずれ量を算出する。
【００５３】更に位置ずれ補正処理手順にて、線分列に
算出された位置ずれ量を反映し、Ｘ軸方向についても同
様に処理を行う。こうして、位置ずれ量を決定し、位置
が補正された処理対象画像と地図情報の線分列とはきれ
いに重ね合わせができることになる。
【００５４】最後に、入出力処理にて、処理対象画像に
対して、位置ずれ量が算出された結果を観測画像データ
ベース７ヘ格納する。
【００５５】次に、本発明による人工衛星画像等の位置
ずれ補正方法の第２の実施形態例であって、観測時間が
異なる同一場所の観測画像の間に生ずる位置ずれ補正方
法を実現する本発明の第２の実施形態例の人工衛星画像
等の位置合わせ装置の機能ブロック図を示す。
【００５６】本装置は、画像データや利用者の指示を受
け付ける入出力装置８１、観測画像等を格納する観測画
像データベース８２、観測画像の特徴点を抽出する画像
演算部８３、位置ずれ量を算出する位置ずれ量算出部８
４、画像データや処理結果を表示する表示装置８５、お
よびこれらの各部の動作を制御する制御部８６から構成
されている。
【００５７】図９は、上記の構成によって実現される本
発明の第２の実施形態例による人工衛星画像等の位置合
わせ手順を示すフローチャートである。以下、この流れ
にしたがって詳細に説明する。
【００５８】まず、入出力装置８１により、ＣＤ−ＲＯ
Ｍなどの記憶媒体から人工衛星画像等の観測画像を入力
し、観測画像データベース８２に格納する。また、利用
者からキーボードなどの操作により設定された観測画像
の属性情報（例えば、撮影領域、地上解像度等）を入力
し、観測画像データベース８２に格納する。この属性情
報が観測画像のヘッダ情報として格納されている場合
は、画像の入力と同時に取得するとしてもよい。
【００５９】こうして観測画像データベース８２に格納
された観測画像に対して位置合わせの処理を行う。
【００６０】この処理のはじめに画像演算部８３は、観
測画像データベース８２から、基準画像Ｒ、及び処理対
象画像Ｔを入力する（ステップ９０１，９０２）。これ
らの観測画像に対して、観測画像の赤外チャネルのデー
タを利用して、特徴点を抽出する（ステップ９０２，９
０３）。このとき、Ｒから抽出された特徴点を（ｉ，
ｊ）、Ｔから抽出された特徴点を（ｉ’、ｊ’）とす
る。この特徴点は、例えば、図３に示した手法などを利
用して抽出する。
【００６１】続いて、位置ずれ量算出部８４は、画像演
算部８３で算出された特徴点間の差異を抽出し、位置ず
れ量を算出することになる。位置ずれ量算出部８４は、
（Ｘ，Ｙ）位置ずれ量パラメータ空間を格納するための
２次元の配列Ｖｏｔｅ（Ｘ，Ｙ）の領域を確保する（ス
テップ９０５）。これに対して、基準画像と処理対象画
像における全ての特徴点（ｉ，ｊ），（ｉ’，ｊ’）の
組み合わせで、各Ｖｏｔｅ（ｉ−ｉ’，ｊ−ｊ’）に一
票ずつ投票する（ステップ９０６）。例えば、基準画像
における特徴点が（１２，１０）、処理対象画像におけ
る特徴点が（１０，７）であった場合、Ｖｏｔｅ（１２
−１０，１０−７）＝Ｖｏｔｅ（２，３）に一票を投票
する。位置ずれ量パラメータ空間の作成例を図１０に示
す。ここでは、位置ずれ量（Ｘ，Ｙ）に対する得票数が
高さ方向に示されている。
【００６２】こうして作成された位置ずれ量パラメータ
空間に対して得票率の高い（Ｘ，Ｙ）を選択する。この
（Ｘ，Ｙ）に対するピークを算出し、閾値を満たす場合
に、この（Ｘ，Ｙ）を位置ずれ量として決定する（ステ
ップ９０８，９０９）。ここで、このピークは（Ｘ，
Ｙ）近傍の得票数に対する微分で算出される。また、こ
の閾値はあらかじめ決めておくとしてもよいし、最低の
得票数を決めておいて動的に設定するとしてもよい。
【００６３】最後に、位置ずれ量算出部８４は、処理結
果を観測画像データベース８２ヘ格納する（ステップ９
１０）。例えば、図１０に示すような位置ずれ量パラメ
ータ空間の場合、１００１で示される（Ｘ，Ｙ）が、閾
値を満たすとして、位置ずれ量として決定される。
【００６４】なお、図１と図８で示した処理の各部の一
部もしくは全部の処理機能をプログラムとして構成しコ
ンピュータを用いて実現できること、あるいは、図２〜
図６、及び図９で示した処理手順をプログラムとして構
成しコンピュータに実行させることができることは言う
までもなく、コンピュータでその各部の処理機能を実現
するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその
処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピ
ュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤ（フロ
ッピーディスク：登録商標）や、ＭＯ，ＲＯＭ、メモリ
カード、ＣＤ，ＤＶＤ、リムーバルディスクなどに記録
して、保存したり、提供したりすることが可能であり、
また、インターネットのような通信ネットワークを通じ
て、配布したりすることが可能である。
【００６５】以上、本発明を実施形態例に基づき具体的
に説明したが、本発明は上記の実施形態例に限定される
ものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可
能であることはいうまでもない。特に、ここで実施形態
例として、人工衛星画像について説明したが、航空機、
ヘリコプター、あるいは、車などから観測された同種の
画像について、同様の実施が可能であることはいうまで
もない。
【００６６】
【発明の効果】本発明によれば、観測画像と地図情報と
の間に生ずる位置ずれを補正する際、観測画像から算出
した画像特徴点と地図情報を利用して、位置ずれ量の候
補を算出し、該算出された位置ずれ量の候補から該位置
ずれ量を決定することにより、観測画像と地図情報との
間に生ずる位置ずれを高精度に補正することができるよ
うになり、きれいな重ね合わせを実現できる効果が得ら
れる。
【００６７】また、観測画像の赤及び赤外のスペクトル
データを利用して、各画素の特徴量を算出すること及び
指定されたサイズの領域に含まれる該特徴量の分布を算
出し、その分布から算出される閾値を満たす際に、該画
素を画像特徴点として決定するようにしたので、位置ず
れ量等の補正量の推定において画像処理により生じるノ
イズを軽減し、効率の良い非常に高速な処理を実現でき
る効果が得られる。
【００６８】また、該位置ずれ量の得票数が閾値を満た
す上位いくつかを位置ずれ量の候補として選択すること
及び該候補の位置ずれ量を反映した時にどれくらいの誤
差が生じるかを示す位置ずれ誤差を算出し、その位置ず
れ誤差が最小となる候補を位置ずれ量として算出するよ
うにしたので、位置ずれ量の算出において、効率の良い
非常に高速な処理を実現できる効果が得られる。
【００６９】また、本発明によれば、観測時間が異なる
同一場所の観測画像の間に生ずる位置ずれを補正する
際、観測画像から抽出した特徴点を利用して位置ずれ量
パラメータ空間への投票を行い、得票のピーク位置を算
出して、位置ずれ量を決定することにより、観測画像間
に生ずる位置ずれを高精度に補正することができるよう
にしたので、精度の良い位置合わせを実現できる効果が
得られる。
【００７０】また、観測画像の赤外チャネルのデータを
利用して特徴点を抽出するようにしたので、画像処理に
より生じるノイズを軽減し、効率の良い非常に高速な処
理を実現することができる効果が得られる。
【００７１】また、観測時間が異なる同一場所の観測画
像の間に生ずる位置ずれの補正を自動化するこができる
ので、人手を介する必要がなくなり、処理時間の大幅な
短縮を図ることができる効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態例における人工衛星画
像等の位置ずれ補正を行う装置の構成図であって、人工
衛星画像等の位置ずれ補正方法を実現するための構成図
である。
【図２】図１に示した入出力処理手段で行われている実
際の処理フローを説明するための図である。
【図３】図１に示した画像特徴点処理手段で行われてい
る実際の処理フローを説明するための図である。
【図４】図１に示した位置ずれ補正処理手段で行われて
いる実際の処理フローを説明するための図である。
【図５】図１に示した位置ずれ量候補算出処理手段で行
われている実際の処理フローを説明するための図であ
る。
【図６】図１に示した位置ずれ量算出処理手段で行われ
ている実際の処理フローを説明するための図である。
【図７】本発明の第１の実施形態例における位置ずれ補
正処理の一例を説明するための図であって、位置ずれ量
候補算出処理の一例を説明するための図である。
【図８】本発明の第２の実施形態例における人工衛星画
像等の位置合わせ装置の機能ブロック図である。
【図９】本発明の第２の実施形態例における人工衛星画
像等の位置合わせ方法の処理フローを説明するための図
である。
【図１０】本発明第２の実施形態例における投票結果の
一例を説明するための図である。
【符号の説明】
１…入出力処理手段 ２…画像特徴点算出処理手段 ３…位置ずれ補正処理手段 ４…位置ずれ量候補算出処理手段 ５…位置ずれ量算出処理手段 ６…地図情報データベース ７…観測画像データベース ８１…入出力装置 ８２…観測画像データベース ８３…画像演算部 ８４…位置ずれ量算出部 ８５…表示装置 ８６…制御部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０９Ｂ 29/00 Ｇ０９Ｂ 29/00 Ａ (72)発明者 有川 知彦 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 石川 裕治 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 市河 研一 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 2C032 HB03 HB22 HC05 2F065 AA20 QQ31 UU05 5B050 AA01 BA02 BA15 BA17 EA07 EA13 FA02 5B057 AA14 BA30 DA07 DB02 DB09 DC05 DC34 DC36 5L096 AA03 AA06 BA02 BA18 DA02 FA14 FA37 FA66 FA69 GA02 GA51 HA07

Claims (16)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 観測画像と地図情報との間に生ずる位置
    ずれを補正するための方法であって、 観測画像のスペクトルデータを利用して、画像特徴点を
    算出する画像特徴点算出処理手順と、 該画像特徴点と地図情報との位置ずれ量を算出する位置
    ずれ補正処理手順と、を備えることを特徴とする画像の
    位置ずれ補正方法。
  2. 【請求項２】 前記画像特徴点算出処理手順では、観測
    画像の赤及び赤外のスペクトルデータを利用して、各画
    素の特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載
    の画像の位置ずれ補正方法。
  3. 【請求項３】 前記画像特徴点算出処理手順では、指定
    されたサイズの領域に含まれる該特徴量の分布を算出
    し、その分布から算出される閾値を、該画素の特徴量が
    満たす際に、該画素を画像特徴点として決定することを
    特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像の位置ず
    れ補正方法。
  4. 【請求項４】 前記位置ずれ補正処理手順では、 前記画像特徴点算出処理手順にて算出された画像特徴点
    と地図情報とを利用して位置ずれ量の候補を算出する位
    置ずれ量候補算出処理手順と、 該算出された位置ずれ量の候補から該位置ずれ量を決定
    する位置ずれ量算出処理手順と、を備えて、 該決定した位置ずれ量により該観測画像の位置ずれを補
    正することを特徴とする請求項１から請求項３までのい
    ずれかに記載の画像の位置ずれ補正方法。
  5. 【請求項５】 前記位置ずれ量候補算出処理手順では、
    該位置ずれ量の得票率が閾値を満たす上位いくつかを位
    置ずれ量の候補として選択することを特徴とする請求項
    ４に記載の画像の位置ずれ補正方法。
  6. 【請求項６】 前記位置ずれ量算出処理手順では、該候
    補の位置ずれ量を反映した時にどれくらいの誤差が生じ
    るかを示す位置ずれ誤差を算出し、その位置ずれ誤差が
    最小となる候補を位置ずれ量として決定することを特徴
    とする請求項４又は請求項５に記載の画像の位置ずれ補
    正方法。
  7. 【請求項７】 観測時間が異なる同一場所の観測画像の
    間に生ずる位置ずれを補正するための方法であって、 該観測画像に対して特徴点を抽出する特徴点抽出手順
    と、 該抽出した特徴点のすべての組み合わせでの位置ずれ量
    に対して位置ずれ量パラメータ空間への投票を行う投票
    手順と、 該投票の結果により得票率の高い位置ずれ量を候補とし
    て選択し、この候補となった位置ずれ量に対するピーク
    を算出するピーク算出手順と、 該ピークが閾値を満たす場合に位置ずれ量として決定す
    る位置ずれ量決定手順と、を備えることを特徴とする画
    像の位置ずれ補正方法。
  8. 【請求項８】 前記特徴点抽出手順では、観測画像の赤
    外チャネルのデータを利用して特徴点を算出することを
    特徴とする請求項７に記載の画像の位置ずれ補正方法。
  9. 【請求項９】 前記投票手順では、抽出された特徴点間
    の位置の差分をＸ方向、Ｙ方向に分けて算出し、該差分
    値に対して１票を位置ずれ量パラメータ空間へ投票し、
    この処理を該特徴点のすべての組み合わせに対して繰り
    返すことを特徴とする請求項７または請求項８に記載の
    画像の位置ずれ補正方法。
  10. 【請求項１０】 前記ピーク算出手順では、候補となっ
    た位置ずれ量の得票数に対してその近傍の得票数に対す
    る微分で算出されるピークを算出し、 前記位置ずれ量決定手順では、該ピークと予め設定した
    閾値とを比較することにより位置ずれ量を決定すること
    を特徴とする請求項７または請求項８または請求項９に
    記載の画像の位置ずれ補正方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１から請求項１０までのいずれ
    かに記載の画像の位置ずれ補正方法における手順をコン
    ピュータに実行させる画像の位置ずれ補正プログラム
    を、 前記コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録した
    ことを特徴とする画像の位置ずれ補正プログラムを記録
    した記録媒体。
  12. 【請求項１２】 請求項１から請求項１０までのいずれ
    かに記載の画像の位置ずれ補正方法における手順をコン
    ピュータに実行させるプログラムであることを特徴とす
    る画像の位置ずれ補正プログラム。
  13. 【請求項１３】 観測画像と地図情報との間に生ずる位
    置ずれを補正するための装置であって、 観測画像のスペクトルデータを利用して、画像特徴点を
    算出する画像特徴点算出処理手段と、 該画像特徴点と地図情報との位置ずれ量を算出する位置
    ずれ補正処理手段と、を備えることを特徴とする画像の
    位置ずれ補正装置。
  14. 【請求項１４】 前記位置ずれ補正処理手段は、 前記画像特徴点算出処理手段にて算出された画像特徴点
    と地図情報とを利用して位置ずれ量の候補を算出する位
    置ずれ量候補算出処理手段と、 該算出された位置ずれ量の候補から該位置ずれ量を決定
    する位置ずれ量算出処理手段と、を備えて、 該決定した位置ずれ量により該観測画像の位置ずれを補
    正するものであることを特徴とする請求項１３に記載の
    画像の位置ずれ補正装置。
  15. 【請求項１５】 観測時間が異なる同一場所の観測画像
    の間に生ずる位置ずれを補正するための装置であって、 該観測画像から特徴点を抽出する画像演算手段と、 該観測画像間の位置ずれ量を算出する位置ずれ量算出手
    段と、を備えることを特徴とする画像の位置ずれ補正装
    置。
  16. 【請求項１６】 前記位置ずれ量算出手段は、画像演算
    手段が抽出した特徴点のすべての組み合わせでの位置ず
    れ量に対して位置ずれ量パラメータ空間への投票を行
    い、該投票の結果により得票率の高い位置ずれ量を候補
    として選択し、この候補となった位置ずれ量に対するピ
    ークを算出し、該ピークが閾値を満たす場合に位置ずれ
    量として決定するものであることを特徴とする請求項１
    ５に記載の画像の位置ずれ補正装置。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006250917A (ja) * 2005-02-14 2006-09-21 Kazuo Iwane 高精度ｃｖ演算装置と、この高精度ｃｖ演算装置を備えたｃｖ方式三次元地図生成装置及びｃｖ方式航法装置
JP2008234261A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Kyushu Institute Of Technology 物体検出方法
JP2008232805A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Kyushu Institute Of Technology 物体検出方法
WO2021084696A1 (ja) * 2019-10-31 2021-05-06 三菱電機株式会社 データ処理装置およびデータ処理方法
CN117253198A (zh) * 2023-11-20 2023-12-19 山东大学 一种智能制造动态管理方法及系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006250917A (ja) * 2005-02-14 2006-09-21 Kazuo Iwane 高精度ｃｖ演算装置と、この高精度ｃｖ演算装置を備えたｃｖ方式三次元地図生成装置及びｃｖ方式航法装置
JP2008234261A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Kyushu Institute Of Technology 物体検出方法
JP2008232805A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Kyushu Institute Of Technology 物体検出方法
WO2021084696A1 (ja) * 2019-10-31 2021-05-06 三菱電機株式会社 データ処理装置およびデータ処理方法
JPWO2021084696A1 (ja) * 2019-10-31 2021-05-06
JP7241906B2 (ja) 2019-10-31 2023-03-17 三菱電機株式会社 データ処理装置およびデータ処理方法
CN117253198A (zh) * 2023-11-20 2023-12-19 山东大学 一种智能制造动态管理方法及系统
CN117253198B (zh) * 2023-11-20 2024-01-26 山东大学 一种智能制造动态管理方法及系统

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