JP2009545031A - 放射線分に基づいて地理空間モデル・データ標的点フィルタリングを提供する地理空間モデリング・システム及び関連した方法 - Google Patents
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Abstract
地理空間モデリング・システム(20)は、地理空間モデル・データベース(21)と、地理空間モデル・データをフィルタリングするためにそれと協調するプロセッサ(22)を含み得る。これは、少なくとも1つの標的点(Pc)から外方向に延びる複数の放射線分(70a−70h)に沿って位置する隣接点に基づいて標的点を選択的に更新することによって行うことができる。
Description
本発明は、トポグラフィの分野に関し、特に、トポグラフィ・モデルを生成するシステム及び関連した方法に関する。
地域のトポグラフィ・モデルは多くの適用分野に使用することができる。例えば、トポグラフィ・モデルは、フライト・シミュレータ、及び軍事ミッションの計画に使用することができる。更に、人工の構造(例えば、都市)のトポグラフィ・モデルは、例えば、携帯電話用アンテナの配置、都市計画、災害への備え・分析や、地図作成などの適用分野において非常に有用であり得る。
トポグラフィ・モデルを作成するための種々のタイプ及び方法が現在、使用されている。一般的なトポグラフィ・モデルの1つに、ディジタル高度地図(DEM)がある。DEMは、コンピュータにより、自動的に生成することができる地域のサンプリングされた行列表現である。DEMでは、座標点は高さ値に対応させる。DEMは通常、異なる高度(例えば、谷、山等)間の遷移が、1つの遷移から別の遷移まで略平滑である地形をモデリングするために使用される。すなわち、DEMは通常、複数の曲面として地形をモデリングし、それらの間の不連続性は、よって、「取り除かれる」。よって、通常のDEMでは、地形上で目立つ物体は存在しない。
特に効果的な3Dサイト・モデリング製品の1つに、本発明の譲受人であるハリス(Harris)社によるRealSite(登録商標)がある。RealSite(登録商標)を使用して、関心地域の重なり合う画像を登録し、高分解能DEMを立体視手法及び天底観測手法を使用して抽出することができる。RealSite(登録商標)は、正確なテクスチャ及び構造物境界を有する、都市を含む地域の3次元(3D)トポグラフィ・モデルを作成する半自動処理を提供する。更に、RealSite(登録商標)モデルは、地理空間的に正確である。すなわち、モデル内の何れかの特定の点の位置は、非常に高い正確性で、地域内の実際の位置に対応する。RealSite(登録商標)モデルを生成するために使用されるデータは、空中写真及び衛星写真、光波、赤外線、及び光検知測距(LIDAR)を含み得る。
3Dサイト・モデルを生成するための別の効果的な手法は、本発明の譲受人に譲渡され、その内容全体を本明細書及び特許請求の範囲に援用するRahmesらによる米国特許第6654690号明細書に開示されている。上記特許明細書には、高度対位置のランダムに間隔を空けたデータに基づいて、地形及び建物を含む領域のトポグラフィ・モデルを作成する自動化された手法が開示されている。上記手法は、ランダムに間隔を空けたデータを処理して、所定の位置グリッドに準拠した、高度対位置のグリッド・データを生成する工程、グリッド・データを処理して建物データを地形データと区別する工程、及び建物データの多角形抽出を行って、地形及び建物を含む領域のトポグラフィ・モデルを作成する工程を含む。
地形の特徴、草木の特徴、及び文化的な特徴(例えば、建物)の間の遷移が、できる限り平滑かつシームレスであるようにみえるようにDEMを処理することが望ましい一方、DEMを過剰に平滑化すると、画像内の特徴の正確性は低減する。例えば、生起し得る特徴の不明瞭化には、建物が、平坦な丘のように見え始めること、寄棟屋根が平坦にみえること、及び樹木がドームのようにみえることが含まれる。更に、DEMの分解能は、良くなり続け、一メートルよりも大きな分解能が可能である。けれども、分解能が高いと通常、画像内に(特徴間の特に、隣接する境界領域内に)より多くの雑音が存在することになり、これにより、前述の問題点が悪化する。
更に、多くの場合、特定の特徴を平滑化するが、他の特徴は平滑化しないことが望ましい。例えば、雑音が多い入力データにより、平らでなくみえる、建物の屋根を平滑化することが望ましい。けれども、自然な外観を維持するように草木の不連続を維持することも望ましい。よって、特定の適用分野では、拡充された地理空間モデル・データ特徴を目立たせる機能、及びフィルタリングする(すなわち、平滑化する)機能を提供することが望ましいことがあり得る。
よって、前述の背景に鑑みて、本発明の目的は、地理空間モデリング・システム、及び、地理空間モデル・データの拡充されたフィルタリングのための関連した方法を提供することである。
前述並びに他の目的、特徴及び効果は、地理空間モデル・データベース、及び地理空間モデル・データをフィルタリングするために協調するプロセッサを含み得る地理空間モデリング・システムによってもたらされる。これは、少なくとも1つの標的点から外方向に延びる複数の放射線分に沿って位置する隣接点に基づいて標的点を選択的に更新することによって行うことができる。
特に、プロセッサは、放射線分それぞれの線形性を判定することができる。プロセッサは、各放射線分の線形性が線形性閾値未満である場合、少なくとも1つの標的点を更新しない。更に、放射線分それぞれは、端点の対、及びそれらの間の少なくとも1つの中間点を含み得る。よって、プロセッサは、少なくとも1つの中間点と、端点を結ぶ線との間の差に基づいて各線分の線形性を判定することができる。
プロセッサは、少なくとも1つの線形放射線分の外挿に基づいて少なくとも1つの標的点の投影された更新位置も求めることができる。更に、標的点と、投影された更新位置との間の第1の差が第1の閾値未満の場合、プロセッサは、標的点を、投影された更新位置に更新することができる。特に、プロセッサは、第1の差が第1の閾値よりも大きく、かつ、少なくとも一放射線分と反対側の点と、投影された更新位置との間の第2の差の、第1の差との比が第2の閾値を超える場合、標的点を、投影された更新位置に更新することができる。
複数の放射線分の数は8であり得る。更に、各放射線分はN個の点を含み得る。ここで、Nは3以上である。更に、地理空間モデル・データは、約1メートルを超える分解能を有するディジタル高度モデル(DEM)であり得る。
地理空間モデリング方法の局面は、地理空間モデル・データを提供する工程、及び地理空間モデル・データをフィルタリングする工程を含み得る。特に、これは、プロセッサを使用して、少なくとも1つの標的点から外方向に延びる複数の放射線分に沿って位置する隣接点に基づいて標的点を選択的に更新することによって行うことができる。
次に、添付図面を参照して本発明を以下に更に詳細に説明する。本発明の好ましい実施例を示す。しかし、本発明は、種々の多くの形態において実施することができ、本明細書及び特許請求の範囲記載の実施例に限定されるものとして解されるべきでない。むしろ、前述の実施例は、本明細書及び特許請求の範囲が詳細かつ完全であるように記載しており、本発明の範囲を当業者に完全に伝えるものとなる。同じ数字は図にわたって同じ構成要素を表し、プライムの記号及び複数プライムの記号は、別の実施例において同様な構成要素を示すために使用される。
まず、図1を参照すれば、地理空間モデリング・システム20は、例証的には、地理空間モデル・データベース21及びプロセッサ22を含む。例として、プロセッサ22は、例えば、PC、マック、又は他の計算機ワークステーションの中央処理装置(CPU)であり得る。ディスプレイ23は、以下に更に説明するように、更に、地理空間モデリング・データを表示するために、プロセッサ22に結合され得る。当業者が認識するように、プロセッサ22は、以下に更に説明する種々の動作を行うためのハードウェア及びソフトウェアの構成部分の組合せを使用して実現することができる。
例として、地理空間データは、立体光学撮像、光検知測距(LIDAR)、インフェロメトリック合成開口レーダ(IFSAR)等などの種々の手法を使用してキャプチャすることができる。概して、データは、当業者が認識するように、飛行機、衛星等により、関心地域の上空(例えば、天底)観測によってキャプチャされる。しかし、関心地域の斜め画像は、更なる3Dの詳細を地理空間モデルに付加するために天底画像に加えて、又は天底画像の代わりに使用することもできる。LIDAR等を使用してキャプチャされた未処理画像データは、ディジタル高度モデル(DEM)などの所望の形式に、地理空間モデル・データベース21から上流に処理することができるか、又はこれはプロセッサ22によって行うことができる。
更に、プロセッサ22は地理空間モデル・データベース21と協調して、記憶された地理空間モデル・データ(例えば、DEMデータ)をフィルタリングする。前述の通り、LIDAR及び他の地理空間データ・キャプチャ装置により、現在可能な、比較的高い分解能(すなわち、1メートル超)により、それによって、特に、境界若しくは遷移領域内、又は、境界若しくは遷移領域付近で生成される地理空間モデル画像内の領域が高雑音になり得る。図3を参照すれば、例えば、LIDARデータから生成された建物40のDEMは、図示された建物のエッジ付近の雑音ポスト41の行を有する。雑音ポスト41は通常、建物の最上部、側部、及び地上部からの混ざったLIDARが戻ってくることにより、建物又は他の文化的な特徴の垂直エッジにおいて生じる。
この現象は、図4及び図5における建物50及び60のシミュレートされたDEM表現を参照して更に理解されるであろう。特に、建物50のシミュレートされた表現は、未処理LIDAR画像データから、プロセッサを使用して自動生成させたい鮮明な、直線の垂直方向の境界(すなわち、屋根)の描写を伴う理想的なケースである。しかし、前述の雑音が理由で、標準的なDEM生成処理を使用して生成される通常のDEMは、図5に示す建物60のようにみえる。すなわち、理想的な建物50と比較すれば、建物の中心線62の上のいくつかの点61は、線形境界エッジを作るために上方向に移動させるべきである。更に、中線62の下の他の点63は、地面64に対する所望の線形境界を設けるために下方に移動させるべきである。
ユーザが、上下に移動させる対象の点61、63を手作業で選択することが可能である一方、この処理は、特に、大規模都市地域の地理空間モデルの場合、労力を要し、したがって、費用が高くつく。そういうものとして、建物の垂直方向のエッジに隣接した所にどの点を移動する必要があるかをプロセッサ22が求めることが可能な自動処理を有することが望ましい。しかし、当業者が認識するように、同時に、画像内の特定の特徴(草木など。高さ及びそれに関連付けられた不連続のために自然に「高雑音」である)を修正しない状態に留めることが、多くの場合、望ましい。
そういうものとして、プロセッサ22は、効果的には、各標的点から外方向に延びる複数の放射線分に沿って位置する隣接点に基づいて標的点を選択的に更新することにより、前述のデータ点をフィルタリング又は「平滑化」する。特に、地理空間モデル・データをフィルタリングする方法を次いで、図2及び図6乃至12を参照して説明する。ブロック30に始まり、特定の標的点(又はポスト)Pc(例えば、建物60の屋根に沿った点61のうちの1つ)について、プロセッサ22は、標的点から外方向に延びる複数の放射線分71を求める。
例として、複数の放射線分の数は、図6A乃至図6Cに示すように、8であり得る。すなわち、線分は、互いに45°離れて存在し、概念的には、図6A乃至図6Cの2D図における標的点Pcから、上方向、下方向、左方向、右方向、及びコーナー対角線上に延びるものとしてみることができる。更に、各放射線分は、N個の点を含み得、Nは5である(図6A)か、4である(図6B)か、又は3である(図6C)。しかし、別の実施例において、異なる数の点を放射線分70において使用することができる。
プロセッサ22は、ブロック32で、中間点72と、端点をつなぐ線との間の差に基づいて各放射線分70の線形性を判定する。前述の線形性判定の例は、図9乃至図11に示す。放射線(6,*)について、x−yプロファイルを図10に示す一方、線(6,1)…線(6,RLP)における点のzプロファイルは図10乃至図11に示し、ここで、(6.1)は、放射線の近端点であり、(6,RLP)は線の遠端点である。端点(6.1)、(6,RLP)をつなぐ直線からのzプロファイルにおける偏差は図11に示す。
例えば、DEMにおける一メートルのポスト間隔の場合、一般的な非線形閾値は、
端点(6,1)と端点(6,RLP)との間の垂直方向の距離Dz(図11)は、
一方、放射線分70の1つ又は複数の線形性が、上記(1)記載の線形性閾値未満であると判定された場合、プロセッサ22は、放射線分の1つ又は複数の外挿に基づいて標的点Pcの投影された更新位置Pprojectedを求める。図8に示す例では、放射線分70f’’、70g’’及び70h’’のみがこの基準を満たす。特定の放射線分(6,*)の外挿処理は、図11及び図12に示す。プロセッサ22は、端点71を結ぶ線を延ばし、次いで、図示するz方向における線と標的点Pcが交差する位置を求める。これにより、投影された更新位置Pprojectedが得られる。
前述の通り、プロセッサ22は、点を更新するか否かを判定するうえで2つ以上の投影された更新位置Pprojectedを使用することができる。すなわち、プロセッサ22は、図8に示すように、放射線分70それぞれから生じる投影された更新位置全てに基づいて平均投影更新位置Pprojectedを生成することができる。別の手法は、単に、線形閾値未満の線形性を有する線分全てのうちの最も線形性の高い放射線分70からの投影更新位置を使用することである。
いずれの場合にも、投影更新位置Pprojectedが求められると、プロセッサ22は次いで、ブロック35で、標的点Pcと投影更新位置との間の第1の差D1が第1の閾値未満か否かを判定する。特に、第1の差D1は標的点Pcと、投影更新位置Pprojectedとの間の差の絶対値に等しいことがあり得る。肯定の場合、標的点Pcは、ブロック37で、投影更新位置Pprojectedに更新される。例として、第1の閾値は値Kであり得、これはこの例では一メートルであるが、使用される分解能及び当該実施例に応じて他の値を使用することもできる。
一方、第1の差D1が、第1の閾値以上の場合、プロセッサ22は、ブロック36で、特定の放射線分70に対向する点Poppositeと、投影更新位置Pprojectedとの間の第2の差D2の、第1の差に対する比が第2の閾値を超えているか否かを判定する(図12)。第2の差D2は、投影更新位置Pprojectedと、対向点Poppositeとの間の差の絶対値に等しいものであり得る。特に、第1の距離D1が第1の閾値(K)よりも大きい場合は、第2の距離D2が、第1の距離D1の2倍よりも大きい場合、投影更新位置Pprojectedが標的点Pcについて出力される(ブロック37)。すなわち、D1>Kの場合は、D2>2*D1の場合のみ、Pc=Pprojectedである。
前述のフィルタリング手法の結果は図13を参照してみることができる。この例では、建物90aの元のフィルタリングされていないデータは、左の画面プリント上に示す。建物90aの遷移又は境界エッジは、雑音が理由でぼやけてみえる。同じ建物90bは、前述の手法を使用してフィルタリングした後の、図13の右側の画面プリントに示す。ここでは、建物90a及びその屋根のエッジ部分はかなり平滑化されている、すなわち、描写がより鮮明である。けれども、画像の右上の角における草木のテクスチャは、この自動化手法により、実質的に維持される。
前述の手法は、よって、地理空間画像データ・フィルタリングにおいてかなりの効果をもたらす。例えば、放射線の線形性の使用は、壁、屋根、地面等の最も直ぐな傾きを維持することに寄与する。更に、線形性許容差も、当然、高雑音である草木及び他の領域の平滑化を妨げることに寄与する。更に、高さシフト許容差も、例えば、壁が、丘に縮減されることを妨げることに寄与する。
Claims (10)
- 地理空間モデリング・システムであって、
地理空間モデル・データベースと、
少なくとも1つの標的点から外方向に延びる複数の放射線分に沿って位置する隣接点に基づいて標的点を選択的に更新することにより、地理空間モデル・データをフィルタリングするために、前記地理空間モデル・データベースと協調するプロセッサとを備える地理空間モデリング・システム。 - 請求項1記載の地理空間モデリング・システムであって、前記プロセッサは、各放射線分の線形性を判定する地理空間モデリング・システム。
- 請求項2記載の地理空間モデリング・システムであって、各放射線分の線形性が線形性閾値未満である場合、前記プロセッサが、前記少なくとも1つの標的点を更新しない地理空間モデリング・システム。
- 請求項2記載の地理空間モデリング・システムであって、各放射線分は、端点の対と、それらの間の少なくとも一中間点とを備え、前記プロセッサは、前記少なくとも1つの中間点と、前記端点を結ぶ線との間の差に基づいて各放射線分の線形性を判定する地理空間モデリング・システム。
- 請求項1記載の地理空間モデリング・システムであって、前記プロセッサは、少なくとも1つの線形放射線分の外挿に基づいて前記少なくとも1つの標的点の投影された更新位置を求める地理空間モデリング・システム。
- 地理空間モデリング方法であって、
地理空間モデル・データを提供する工程と、
プロセッサを使用して前記地理空間モデル・データをフィルタリングして、少なくとも1つの標的点から外方向に延びる複数の放射線分に沿って位置する隣接点に基づいて標的点を選択的に更新する工程とを含む方法。 - 請求項6記載の方法であって、フィルタリングは、前記プロセッサを使用して、各放射線分の線形性を判定する工程を更に含む方法。
- 請求項7記載の方法であって、前記プロセッサは、各放射線分の線形性が線形性閾値未満である場合、前記少なくとも1つの標的点を更新しない方法。
- 請求項7記載の方法であって、各放射線分は、端点の対と、それらの間の少なくとも一中間点とを備え、フィルタリングは、前記プロセッサを使用して、前記少なくとも1つの中間点と、前記端点を結ぶ線との間の差に基づいて各線分の線形性を判定する工程を更に含む方法。
- 請求項6記載の方法であって、前記フィルタリングは、前記プロセッサを使用して、少なくとも1つの線形放射線分の外挿に基づいて前記少なくとも1つの標的点の投影された更新位置を求める工程を更に含む方法。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20101206 |