JP2010272097A - 緑視率測定装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 緑視率を客観的な定量データとして、正確・迅速に測定できる緑視率測定装置、緑視率測定プログラムおよび緑視率測定方法を提供する。
【解決手段】 緑視率測定装置は、評価対象の景観画像データを取り込む撮像装置と、前記撮像装置から取り込んだ景観画像データの色度特性を補正する色度変換部と、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、緑視領域を抽出する緑視領域抽出部と、前記緑視領域抽出部で抽出した緑視領域から緑視量を算出し、その緑視量を基に緑視率を算出する緑視領域算出部と、前記緑視領域抽出部で抽出した緑視領域の画素を緑強調へ変換する緑視領域強調変換部と、算出された緑視量・緑視率・元の景観画像と緑視領域強調画像の表示装置と、緑視量・緑視率と緑視領域強調画像の保存装置と、緑視測定対象領域範囲及び緑視領域範囲を緑視情報フィードバック機構で調整できる機能を備える。
【選択図】図１

Description

この発明は、客観的で簡易な手法で緑視率を計測する測定方法に関するものであり、詳細には、撮像装置を使用し、人間が広い場所で全体を見回す感じのする自然な視野範囲を、例えば３５ｍｍフイルムカメラ焦点距離２８ｍｍレンズ相当の視野角、６１度（水平画角）、４２度（垂直画角）、７０度（対角線画角）、視線の高さ１．５ｍとして、入力した景観画像データを用い、前記景観画像データに対する葉緑素を持つ樹木など植物の面積の割合を緑視率として算出することのできる緑視率測定方法に関するものである。

緑視率は、人の眼に映る視野内に占める樹木など植物の面積割合である。 日常生活の実感として捉まえられる一般的な緑の量として、特定方法で撮像した入力データの中に占める緑の割合として表わされる。 道路等の緑化状況を判断するために緑の量を測定するのに用いられることが多い。

緑視率については、一般にその率が高まるほど、その場所の印象について「安らぎのある」「さわやかな」「潤いのある」と感じる人の割合が高くなり、逆にあまり緑化されていない広場等緑視率が低い場所ほど「安らぎがない」「うっとうしい」「殺風景だ」と感じる人の割合が高くなる傾向にある。

このように、屋外などの緑には「清涼感が高まる効果」「アメニティ効果」「疲労感をやわらげる効果」など心理的・生理的効果が期待される。

また、市街地等の緑化による緑視率の向上は、「ヒートアイランドの環境改善機能」「心理的な快適性を高める機能」「人を引きつける（コミュニケーションが生まれる）機能」等が期待できる。

一般に、「緑が豊かである」と感じる緑視率は、視野範囲のおおむね２５％以上であるとされている。

現在の緑視率測定方法としては、
（１）画像処理ソフトによる緑色指定
（２）方眼法
（３）点格子板法
（４）トランセクト法
（５）プラニメータ法
（６）重量法
などいろいろな方法があるが、いずれも人によるマニュアル計測のために、時間と労力を要するだけでなく、測定者による誤差（一般的には測定経験年数で精度誤差が比例する）が生じ、正確な客観的・定量的データを測定することが容易でないのが現状である。

葉緑素の反射特性は、凡そ波長０．５μｍ以下（青）と凡そ波長０．６μｍ〜０．７μｍ（赤）の波長の反射率が低く（可視光０．４５μｍ付近（青）と０．６７μｍ付近（赤）に吸収率が高い）、凡そ波長０．５μｍ〜０．６μｍ（緑）及び波長０．７μｍ以上の赤外領域で多くを反射している。

緑視率測定の方法としてデジタルカメラ等で撮像した景観画像ＲＧＢデータをメッシュ方式で緑視率測定し、Ｇ＞Ｒ，Ｂとして緑視領域と判定しているが、樹木など植物以外の緑視領域も多く含んでいる。（例えば特許文献１参照）

緑視領域の抽出方法として、ＨＬＳ表色系を利用している。ＨＬＳ表色系は、オストワルト表色系に基づいた双六角錐の表色系であるが、明度、彩度により双六角錐表色系で指定した樹木など植物の緑視領域が変化する。（例えば特許文献２及び特許文献３参照）
尚ＨＬＳは、色相（Ｈｕｅ）、明度（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）の略称である。

特開２００１−１４２３９３号 再表ＷＯ２００７／０００９９９号 再表ＷＯ２００６／０９８３１１号

これらのことから緑視率を客観的に定量的且つ正確で簡単に短時間で測定できるシステムが所望されている。

さらに、樹木など植物の緑は葉緑素に起因しているが、葉緑素の緑視領域と人工構造物の緑視領域を区別し、葉緑素の緑視領域を精度よく識別することは難しい。

本発明の目的は、葉緑素の緑視領域と人工構造物の緑視領域を識別し、緑視率を客観的に定量的かつ正確な計測ができるアルゴリズムの確立および緑視率を瞬時に測定、表示できる緑視率測定装置、緑視率測定方法およびコンピュータプログラムを提供することにある。

上記のような目的を達成するため、本発明による緑視率測定装置は、基本的な構成として、評価対象の景観画像データを取り込む撮像装置と、前記撮像装置により取り込んだ景観画像データを入力する入力手段と、当該撮像装置の色度特性を補正する色度変換手段と、前記色度変換手段で得た景観画像データから均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、カテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して算出した領域を緑視領域として抽出する緑視領域抽出手段と、前記緑視領域抽出手段により抽出された緑視領域から緑視量と緑視率を算出する緑視領域算出手段とを備えることを特徴とする。

本発明による緑視率測定装置においては、前記景観画像データから抽出された緑視領域を強調した緑視領域強調手段と、前記緑視領域算出手段により得られた緑視量と緑視率と緑視領域を緑視強調した景観画像データと、その緑視率が算出された元の評価対象の景観画像データとを並列に表示する表示手段を備えることを特徴とする。

本発明による緑視率測定装置においては、前記緑視領域算出手段により得られた緑視量と緑視率と緑視領域を緑強調した景観画像データとを記録媒体に保存する保存手段を備えることを特徴とする。

本発明による緑視率測定装置においては、緑視領域抽出手段で抽出された緑視領域を、緑視領域強調手段で変換された画像を表示し、緑視測定領域範囲など緑視測定情報を再調整するフィードバック機構を設けて、再び緑視領域を抽出できるように構成している。

本発明による緑視率測定装置においては、遠景の樹木など植物の緑視領域は空気中の水分により彩度が低くなり無彩色に近づいて行く。カテゴリカルカラーの無彩色を考慮して、彩度の低くなった遠景の樹木など植物の緑視領域を判別できる機能を備えることを特徴とする。

本発明による緑視率測定装置において、景観画像データはデジタルカメラなど撮像装置から取り込む可視光画像と赤外線フィルターをとおして撮像装置から取り込む赤外線画像とを取り込むことができるように構成している。

本発明による緑視率測定装置においては、樹木など植物の緑は葉緑素に起因し、葉緑素が緑色領域と赤外線領域を多く反射しているので、人工構造物緑値を赤外線画像と可視光画像とを現像処理で同値にし、赤外線画像から可視光画像を減算することにより樹木など植物の緑が抽出することができることから、人工構造物の緑視領域を除いた樹木など植物の緑視率が測定できる機能を備えることを特徴とする。

上記のような課題を達成するため、緑視率測定方法は、撮像装置により取り込んだ景観画像データを当該撮像装置の色度特性を補正する色度変換手段と、前記色度変換されたデータを均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、得られた均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して算出した領域を緑視領域として抽出する緑視領域抽出手段と、前記緑視領域抽出手段で抽出された緑視領域から算出された緑視量と、前記景観画像データ全体に占める緑視量の割合を緑視率として算出する緑視領域算出手段、とを含むことを特徴とする。

上記のような課題を達成するため、コンピュータにより実行されることにより、緑視率を測定するためのプログラムは、撮像装置により取り込んだ景観画像データを入力するステップと、景観画像データを当該撮像装置の色度特性を補正する色度変換ステップと、前記色度変換されたデータから均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して算出した領域を緑視領域として抽出する緑視領域抽出ステップと、前記抽出された緑視領域から算出された緑視量と、前記景観画像データ全体に占める緑視量の割合を緑視率として算出する緑視領域算出ステップと、前記緑視領域を緑視強調画像に変換する緑視領域強調画像変換ステップとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。

本発明の緑視率測定装置は、上記のような特徴を有するので、本発明の緑視率測定装置によれば、緑視率が人的な計測方法による個人差がない客観的な定量的データとして計測でき、それらデータのデジタル化により、生活環境・緑化環境への様々な指針となる基礎データとしても幅広く活用することができる。

道路を一定間隔で前後に緑視率測定を行い、平均緑視率を計算すればその道路の平均緑視率が得られるため、その道路の各地点の緑視率グラフから道路の環境評価やその改善に役立てることができる。

自動車、二輪車、人等移動体を利用してデジタルビデオなどにより撮像した動画を用い、それら動画から静止画像を抽出し緑視率測定を行い、道路等移動空間における平均緑視率や緑視率変化を算出し、緑視率グラフ等を描くことにより、道路等の環境評価やその改善に役立てることができる。

本発明の緑視率測定装置を利用することで緑視率測定において人工構造物緑値と樹木など植物の緑視領域を判別できるため、樹木など植物だけの緑視領域を抽出し、より正確な緑視率測定の精度向上への改善に役立てることができる。

緑視率測定装置の全体の構成を示すブロック図である。 緑視率測定装置の動作を示すフローチャートである。 均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）にプロットしたカテゴリカルカラー分類領域を説明する図である。 均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）にプロットした葉緑素領域分布を説明する図である。 均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）にプロットした抽出した緑視領域分布を説明する図である。

以下、本発明を実施する場合の一形態について図面を参照して説明する。図１は、緑視率測定装置のシステム構成の概要を示すブロック図である。図１において、緑視率測定装置１は、１０から１５までの一連の動作を機能させるマイクロプロセッサーなど中央演算処理装置、１０は評価対象撮像物体６をデジタルカメラ２など撮像装置で撮像した景観画像データの入力部、１１は前記景観画像データあるいは緑視情報などを記憶する記憶装置、１２は１０から入力された前記景観画像データの色度特性を補正する色度変換部、１３は１２で色度変換された前記景観画像データの緑視領域抽出部、１４は１３で抽出した緑視領域から緑視量と緑視率を算出する緑視領域算出部、１５は１３で抽出した緑視領域を緑視強調する変換部、４は１４と１５から得られた緑視率、緑視量、景観画像データ、緑視領域強調画像を表示する表示装置、５は１４と１５から得られた緑視率、緑視量、緑視領域強調画像を保存する保存装置、３は赤外線画像を入力する赤外線フィルターである。

デジタルカメラ２などで撮像する景観画像データの測定方法は、人間が広い場所で全体を見回す感じのする自然な視野範囲を、例えば３５ｍｍフイルムカメラ焦点距離２８ｍｍレンズ相当の視野角、６１度（水平画角）、４２度（垂直画角）、７０度（対角線画角）、視線の高さ１．５ｍとして撮像する。

前記撮像方法で撮像する景観画像データは、可視光画像と赤外線フィルターをとおして撮像する赤外線画像とを取り込む。

図１に示すシステム構成において、入力部１０は、景観画像データをデジタルカメラ等から赤外線画像と可視光画像とを入力する。１０で入力した前記景観画像データは、色度変換部１２によりデジタルカメラ等の色度特性を補正し、人工構造物緑値を赤外線画像と可視光画像とを現像処理で同値にし、赤外線画像から可視光画像を減算して人工構造物の緑視領域を除いた、景観画像データに変換される。色度変換部１２で変換した前記景観画像データは、緑視領域抽出部１３に入力される。

１１緑視情報記憶装置は、緑視率測定対象領域抽出方法の設定と，緑視領域範囲と、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）情報及びカテゴリカルカラー分類テーブル情報とが設定されている。
さらに、遠景の樹木など植物の緑視領域は空気中の水分により彩度が低くなりカテゴリカルカラーの無彩色に近づいて行くことを考慮して、彩度の低くなった遠景の樹木など植物の緑視領域に関わる情報が設定される。

ここで緑視領域範囲を特定する基となるカテゴリカルカラー分類は、色彩論で支持されているカテゴリカルカラーの概念に基づいて、連続的に変化する色彩全体を類似した色のグループに分解する。色のグループは、赤、橙、黄、緑、青、紫、ピンク、茶、白、黒、灰の１１色として、それぞれの均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）における領域を予め定めておく。この場合、色彩をカテゴリカルカラーに分類して抽出を行うための色彩カテゴリカルカラー分類テーブルを用いる。

緑視領域抽出部１３は、色度変換部１２により入力される前記景観画像データを均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、１１緑視情報記憶装置に設定されている緑視領域情報を基に、得られた均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して算出した領域を緑視領域として抽出し、それら抽出したデータは緑視領域算出部１４に出力される。
さらに、前記景観画像データの中で緑視率測定の対象とする評価対象景観画像データは、前記景観画像データ全体を緑視測定対象画像とするだけでなくフリーハンド等で前記景観画像データの一部を任意に設定できる。

緑視領域算出部１４は、緑視領域抽出部１３により入力された緑視領域から、緑視量を算出し、この緑視量から、前記評価対象景観画像データに対する緑視量の割合を緑視率として算出する。緑視量と緑視率は、緑視量、緑視率、緑視領域を緑強調した画像を表示する表示装置４と、緑視量、緑視率、緑視領域強調画像を保存する保存装置５に出力される。

緑視領域強調変換部１５は、緑視領域抽出部１３で抽出された緑視領域の画素を緑強調画素へ変換し、緑視領域強調画像を算出する。
緑視領域強調画像は、緑視量、緑視率、緑視領域強調画像を表示する表示装置４と、緑視量、緑視率、緑視領域強調画像を保存する保存装置５に出力される。

概略的に示されているだけであるが、緑視量・緑視率・緑視領域強調画像表示装置４の表示画面は、緑視率、緑視量、緑視領域強調画像、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）で緑視領域分布図が表示される。また、図示されていないが、緑視が強調された画像と、元の評価対象画像の両画像が同時に並列表示できる機能を備えている。

入力部１０、緑視情報記憶装置１１、色度変換部１２、緑視領域抽出部１３、緑視領域算出部１４、緑視領域強調変換部１５は、例えば中央演算処理装置、マイクロプロセッサー、マイクロコンピュータなどにより構成される。

緑視量、緑視率、緑視領域強調画像保存装置５は、例えばコンパクトフラッシュ、ハードディスク、ＵＳＢメモリなど記録媒体に保存される。

緑視情報記憶装置１１への設定は、例えばキーボード、マウスなど入力装置または中央演算処理装置、マイクロプロセッサー、マイクロコンピュータからの指示で設定される。

緑視量、緑視率、緑視領域強調画像を表示する表示装置４は、例えばディスプレイなど画像表示装置で表示される。

図２は、緑視率測定装置１の動作を説明している。図２中のＳ１からＳ８までの一連の動作は、景観画像データごとに繰り返すことができる。

図２中の動作において、最初に緑視率測定装置１は景観画像データ取得処理を行う。（ステップＳ１）
景観画像データ取得処理は、カメラ２などにより景観等を撮像し、撮像した景観などが含まれる景観画像データの赤外線画像と可視光画像とを記憶装置１１に記憶する処理である。
前記景観画像データの取得方法は、マウスあるいはキーボードなどからの入力操作でＬＡＮなどのコンピュータネットワークの通信手段あるいはＣＤ−ＲＯＭなど外部記憶媒体などから取得した景観画像データでもよい。

緑視率測定装置１は景観画像データ取得処理に続いて色度変換処理をする（ステップＳ２）。色度変換処理は、カメラ２など撮像装置の色度特性を補正し、さらに人工構造物緑値を赤外線画像と可視光画像とを現像処理で同値にし、赤外線画像から可視光画像を減算して人工構造物の緑視領域を除いた、景観画像データに変換する処理である。

緑視率測定装置１は色度変換処理に続いて緑視領域抽出処理をする。（ステップＳ３）。
緑視領域抽出処理は、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、樹木など植物の緑を抽出した葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して算出した領域を緑視領域として抽出する処理である。

緑視率測定装置１は緑視領域抽出処理に続いて緑視量、緑視率算出処理をする。（ステップＳ４）。緑視率算出処理は、緑視領域抽出処理（Ｓ３）で抽出された緑視領域から緑視量と、景観画像データ全体に対する緑視量の割合を緑視率として算出する処理である。

緑視率測定装置１は緑視量、緑視率算出処理に続いて緑視領域強調処理をする。（ステップＳ５）。緑視領域強調処理は、緑視領域抽出処理（Ｓ３）で抽出された緑視領域を緑視強調する処理である。

緑視率測定装置１は緑視領域強調処理に続いて緑視量、緑視率、緑視領域強調画像表示処理をする。（ステップＳ６）。緑視量、緑視率、緑視領域強調画像表示処理は、緑視量と、緑視率と、緑視領域強調画像とを表示装置４の同一画面上に並列して表示する処理である。
さらに、マウスあるいはキーボードなどからの入力操作で元の景観画像データと緑視領域強調画像を同時に並列で表示することもできる。

緑視率測定装置１は緑視量、緑視率、緑視領域強調画像表示に続いて緑視率再測定判断処理をする。（ステップＳ７）。緑視率再測定判断処理は、ステップＳ６で表示されている景観画像データを参照しながら緑視率測定対象領域の範囲など緑視領域抽出方法の設定情報をマウスあるいはキーボードなどからの入力操作で再調整して再度、緑視率を測定できるようにする判断処理である。
再測定をする場合は、ステップＳ３緑視領域抽出処理に戻る。
再測定をしない場合は、次のステップＳ８緑視量、緑視率、緑視領域強調画像保存処理に進む。

緑視率測定装置１は緑視率再測定判断処理に続いて緑視量、緑視率、緑視領域強調画像保存処理をする。（ステップＳ８）。緑視量、緑視率、緑視領域強調画像保存処理は、ステップＳ４で算出した緑視量、緑視率などデジタルデータをＣＳＶファイルなどの電子ファイルで保存装置５に保存する処理である。
さらに、緑視領域強調画像保存処理ステップＳ５で得られた緑視領域強調画像を電子ファイルとして、保存装置５に保存できる。
保存装置５に保存されたそれらデータの電子ファイルは統計処理など緑化環境の改善などの基礎データとして応用できる。

均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）は均等色空間であるため色差感覚が色度図内の距離とほぼ等しいので樹木など植物の緑視領域をほぼ円形で指定できる。また遠景の樹木など植物の緑視領域は空気中の水分により彩度が低くなり、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）において樹木など植物の緑視領域中心値から光源の中心値方向に移っていくので、樹木など植物の緑視領域中心値から光源の中心値を結ぶ線に沿って樹木など植物の緑視領域中心値で楕円を傾けると遠景の樹木など植物の緑視領域を判定できる。
よって均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）で樹木など植物の緑視領域を円形や傾斜楕円で指定すれば明度や彩度に影響されず樹木など植物の緑視領域を判定できる。

前記の樹木など植物の緑視領域を判定するために、デジタルカメラ２などで、人間が広い場所で全体を見回す感じのする自然な視野範囲を、例えば３５ｍｍフイルムカメラ焦点距離２８ｍｍレンズ相当の視野角、６１度（水平画角）、４２度（垂直画角）、７０度（対角線画角）、視線の高さ１．５ｍとして撮像方法で、国営昭和記念公園等１０ヶ所以上の定点観測による測定を毎月中旬に実施し、１年間測定したそれら計測データを基に葉緑素の色度領域は特定している。

図３は、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）にプロットしたカテゴリカルカラー分類を表し、２０１はカテゴリカルカラー分類の緑色の領域、２０２はカテゴリカルカラー分類の黄色の領域、２０３はカテゴリカルカラー分類の無彩色領域（グレイの領域）を示している。

図４は、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）にプロットした樹木など植物の緑を抽出した葉緑素の色度領域２１０を示している。

図５は、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）にプロットしたカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、前記葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して算出した領域を緑視領域とした緑視領域２２０を示している。

均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）空間における、葉緑素領域範囲は、次の式（１）なる。

Ｇｕ’は均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）ｕ’軸上で葉緑素領域中心点からの距離、Ｇｖ’は均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）ｖ’軸上で葉緑素領域中心点からの距離，Ｇａは葉緑素領域中心点からのｕ’軸上の距離，Ｇ_ｂは葉緑素領域中心点からのｖ’軸上の距離，θは葉緑素領域中心点を軸とした傾斜角度

式（１）で示される範囲内にある、緑視領域と認識された画素点（Ｇｕ’，Ｇｖ’）を、緑視強調画素点に変換する方法は、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）において、画素点（Ｇｕ’，Ｇｖ’）と樹木など植物の葉緑素領域中心点結ぶ線上を移動して緑視強調画素点とする。 こうすることで緑視領域内の各画素点が異なるために緑視強調画像の緑色が一様でなく元画像の樹木など植物の緑の様相変化が反映された画像となる。

以上のような実施形態は、専用の装置としてハードウェアと一体的に構成する形態で実現してもよいし、コンピュータにプログラムをインストールして読み込ませることによって実現してもよい。 コンピュータにプログラムを読み込ませることによって実現する場合には、入力手段、色度変換手段、緑視領域抽出手段、緑視領域算出手段、緑視領域強調画像変換手段として動作されるためのプログラムを作成する。

本発明の緑視率測定プログラムによれば、当該緑視率測定プログラムを記憶するＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＣＦカード、ＵＳＢメモリ、ハードディスクなどの記憶媒体から、前記プログラムをコンピュータにインストールすれば、あるいは、例えばＬＡＮなどのコンピュータネットワークの通信手段を介してダウンロードすれば、上述した緑視率測定が実現可能となる。

また本発明は、請求の範囲および明細書全体から読み込むことのできる発明の要旨または思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う緑視率測定装置および緑視率測定方法ならびにこれら機能を実現するコンピュータプログラムもまた本発明の技術思想に含まれる。

これまでは人的操作によるマニュアル計測のために、時間と労力を要するだけでなく、測定者による誤差（一般的には測定経験年数で精度誤差が生じる）が生じ、正確な定量的データを測定することが出来なかったが、このように本発明による緑視率測定装置は、定量的に確実に迅速に測定するツールとして利用できる。
また本装置で得られたデジタルデータは都市景観環境の改善を図る上で有用な統計データ等の応用に利用できる。

１ 緑視率測定装置
２ デジタルカメラなど撮像装置
３ 赤外線フィルター
４ ディスプレイなど表示装置
５ ハードディスクなど記憶媒体装置
６ 緑視率測定対象物体
１０ 景観画像データ入力部
１１ 緑視情報記憶装置
１２ 景観画像データ色度変換部
１３ 景観画像データ緑視領域抽出部
１４ 景観画像データ緑視領域算出部
１５ 景観画像データ緑視領域強調変換部
２０１ カテゴリカルカラー、緑色の領域
２０２ カテゴリカルカラー、黄色の領域
２０３ カテゴリカルカラー、グレイの領域
２１０ 葉緑素領域
２２０ 抽出した緑視領域

Claims (5)

1. 評価対象の景観画像データの画像を取り込む撮像装置で取り込んだ景観画像データから当該撮像装置の色度特性を補正する色度変換手段と、前記色度変換手段から出力される景観画像データを均等色度図上で色度分析し、均等色度図上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、
   葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して緑視領域として抽出する緑視領域抽出手段と、
   前記緑視領域抽出部により抽出された緑視領域から演算により算出された緑視量と、景観画像データ内の緑視率測定対象領域全体量に対する緑視量の割合を緑視率として算出して出力する緑視領域算出手段、とを具備する緑視率測定装置。
2. 請求項１に記載の緑視率測定装置において、さらに
   撮像装置から赤外線画像と可視光画像とを取り込み、人工構造物緑値を赤外線画像と可視光画像とを現像処理することで同値にし、赤外線画像から可視光画像を減算することで人工構造物の緑視領域を除いた、樹木など植物の緑が抽出できる機能を具備する緑視率測定装置。
3. コンピュータにより実行されることにより、緑視率を測定するためのプログラムであって、景観画像データを均等色度図上で色度分析し、均等色度図上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して緑視領域として抽出するステップと、
   前記抽出された緑視領域から演算により算出された緑視量と、景観画像データ内の緑視率測定対象領域全体量に対する緑視量の割合を緑視率として算出するステップ、
   としてコンピュータを機能させることを特徴とする緑視率測定プログラム。
4. 請求項３に記載の緑視率測定プログラムにおいて、さらに
   人工構造物緑値を赤外線画像と可視光画像とを現像処理することで同値にし、赤外線画像から可視光画像を減算することで人工構造物の緑視領域を除いた、樹木など植物の緑を抽出する機能させることを特徴とする緑視率測定プログラム
5. 景観画像データを均等色度図上で色度分析し、均等色度図上のカテゴリカルカラー分類の緑色および黄色の領域と、葉緑素の色度領域との双方に含まれる領域からカテゴリカルカラーの無彩色領域（グレイの領域）を減算して緑視領域として抽出する手段と、
   前記抽出された緑視領域から演算により算出された緑視量と、景観画像データ内の緑視率測定対象領域全体量に対する緑視量の割合を緑視率として算出する手段と、
   を含むことを特徴とする緑視率測定方法。

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