JP2011191186A - ３次元変化検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ビデオカメラの位置が変化しても、観察対象の３次元変化を精密に特定できる３次元変化検出装置を得る。
【解決手段】画像データを出力するビデオカメラ１と、カメラ１の位置、姿勢を計測する計測装置２０と、画像データから撮影範囲の３次元形状を推定して地上高パタンを生成する地上高パタン計算プログラム３２と、地図データから標高点データを生成する標高点データ生成プログラム３３と、パラメーターにより標高点データを透視投影変換する透視投影変換プログラム３４と、地上高パタンと透視投影変換標高点データの間の相関が最大となる透視投影変換最適パラメーターを計算するパラメーター計算プログラム３５と、地上高パタンと最適パラメーターで透視投影変換された標高点データを比較して観察対象の変化を検出する変化検出プログラム３６とを設けた。
【選択図】図１

Description

この発明は、ＧＰＳ（Global Positioning System）とビデオカメラを備えた防災ヘリコプターや、ＧＰＳとレーザー測距装置の組み合わせによって走行路周辺の３次元形状を取得するモービルマッピングシステムにより得られた観察対象の変化を検出する３次元変化検出装置に関するものである。

固定したレーザー測距装置を用いて、地盤や、建物、線路などの３次元構造の変位を検出する３次元変化検出装置が提案されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。図１８は、特許文献１に記載された発明に基づく従来の３次元変化検出装置の構成を示す図である。

特開２００８−０７６０５８号公報 特開平０９−０２１６３６号公報

金谷健一、三島等、「未校正カメラによる２画像からの３次元復元とその信頼性評価」情報処理学会論文誌：コンピュータビジョンとイメージメディア，Ｖｏｌ．４２，Ｎｏ．ＳＩＧ６（ＣＶＩＭ ２）（２００１），ｐｐ．１−８」

しかしながら、これらの従来の３次元変化検出装置は、レーザー測距装置など３次元構造を観測するための手段が固定されているという条件だけでしか動作せず、防災ヘリコプターやモービルマッピングシステムなど、広域を移動しながら観測する機材を用いて得た観測結果から変化検出を行うことができないという問題点があった。

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、移動体に搭載されたビデオカメラやレーザー測距装置の位置が変化する条件下であっても、観察対象の３次元変化を精密に特定することができる３次元変化検出装置を得ることを目的とする。

本発明に係る３次元変化検出装置は、移動体に搭載され、所定の観察対象を撮影して画像データを出力する撮影手段と、前記撮影手段の位置及び姿勢を計測する計測手段と、前記画像データから撮影範囲の３次元形状を推定し、座標毎に地上高を持つ地上高パタンを生成する地上高パタン計算手段と、前記撮影手段の位置に基づき、既知の地図データから前記撮影範囲に対応する、座標毎に標高を持つ標高点データを生成する標高点データ生成手段と、前記撮影手段の位置及び姿勢から求めた所定のパラメーターに基づき前記標高点データを透視投影変換する透視投影変換手段と、前記地上高パタンと透視投影変換された標高点データとの間の相関が最大となるように透視投影変換の最適パラメーターを計算するパラメーター計算手段と、前記地上高パタンと前記最適パラメーターで透視投影変換された標高点データとを座標毎に比較して前記所定の観察対象の変化を検出する変化検出手段とを備えるものである。

本発明に係る３次元変化検出装置によれば、移動体に搭載されたビデオカメラやレーザー測距装置の位置が変化する条件下であっても、観察対象の変化を精密に特定することができるという効果がある。

この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置のカメラによって撮影された画像データの例を示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置の計測装置によって計測されたカメラの位置と姿勢に関する情報の例を示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置のハードディスクに予め記録されている地図データの例を示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による地上高パタンを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置のカメラの現在位置、機体ベクトル、光軸ベクトル及び地表面基準座標の関係を示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による最適パラメーターの透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による画像データ及び最適パラメーターの透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置による画像データ及び最適パラメーターの透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態２に係る３次元変化検出装置による地上高パタンを示す図である。 この発明の実施の形態２に係る３次元変化検出装置による標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態２に係る３次元変化検出装置による最適パラメーターの透視投影変換後の標高点データを示す図である。 この発明の実施の形態２に係る３次元変化検出装置による領域毎の相関係数を示す図である。 従来の３次元変化検出装置の構成を示す図である。

以下、本発明の３次元変化検出装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。

実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置について図１から図１２までを参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置の構成を示すブロック図である。なお、この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置は、防災ヘリコプターによる運用を前提としたものである。

図１において、この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置は、カメラ１を固定する雲台１０と、カメラ１の位置と姿勢を特定するために必要な計測を行う計測装置（計測手段）２０と、ハードディスク３１を備えるとともにプログラム３２−３６が動作する計算機３０と、この計算機３０の計算結果を表示するディスプレイ４０とが設けられている。なお、防災ヘリコプターに、装置全体が搭載されても良いし、装置の一部、例えば、カメラ１、雲台１０、計測装置１０だけが搭載されても良い。

カメラ（ビデオカメラ等）１は、雲台１０によって防災ヘリコプター１００などに固定され、撮影手段に相当する。地上高パタン計算プログラム３２は、カメラ１により撮影された画像データから撮影範囲の３次元形状を推定するとともに地上高パタンを計算する地上高パタン計算手段に相当する。標高点データ生成プログラム３３は、ハードディスク３１に予め記録されている既知の地図データ等に基づいて撮影範囲に相当する標高点データを生成する標高点データ生成手段に相当する。透視投影変換プログラム３４は、所定のパラメーターにより標高点データの透視投影変換を行う透視投影変換手段に相当する。パラメーター計算プログラム３５は、計測装置２０からの情報に基づいてパラメーターを計算するとともに、地上高パタンと透視投影変換された標高点データとの間の相関が最大となる透視投影変換の最適パラメーターを計算するパラメーター計算手段に相当する。変化検出プログラム３６は、算定した透視投影変換のパラメーターに基づいて地上高パタンと標高点データを比較することにより、観察対象の変化を検出する変化検出手段に相当する。

つぎに、この実施の形態１に係る３次元変化検出装置の動作について図面を参照しながら説明する。

始めに、動作説明に用いる各種のデータの例について説明する。

図２は、この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置のカメラによって撮影された画像データの例を示す図である。図２において、（ａ）は時刻ｔに撮影された５１２×５１２ピクセル（画素）の撮影範囲の画像データ１Ａ、（ｂ）は時刻ｔの１秒前に撮影された５１２×５１２ピクセル（画素）の撮影範囲の画像データ１Ｂである。

図３は、この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置の計測装置によって計測されたカメラの位置と姿勢に関する情報の例を示す図である。なお、計測装置２０にはＧＰＳ電波受信機、角度センサー及びレーザーレンジファインダーが内蔵され、カメラ１の位置と姿勢に関する情報２０Ａとして、カメラ１が撮影した画像データについて撮影時のカメラ１の現在座標（ｘ，ｙ，ｘ）と、目標地点までの距離Ｄと、機体ベクトル（Ｈｕ，Ｈｖ，Ｈｗ）と、光軸ベクトル（Ｏｕ，Ｏｖ，Ｏｗ）が得られる。

ここで、カメラ１の現在座標（ｘ，ｙ，ｘ）は、ＧＰＳに基づいて得られた緯度、経度及び高度を変換した平面直角座標で与えられる。また、機体ベクトル（Ｈｕ，Ｈｖ，Ｈｗ）は、ヘリコプター１００（機体）の重心から機体の下部方向の単位ベクトルとして与えられる。さらに、光軸ベクトル（Ｏｕ，Ｏｖ，Ｏｗ）は、カメラ１の現在座標を原点とした場合の単位ベクトルとして与えられる。

図４は、この発明の実施の形態１に係る３次元変化検出装置のハードディスクに予め記録されている地図データの例を示す図である。図４において、（ａ）は建物の形状と建物のＩＤ（１００１、１００２、…）を示す地図データ３１Ａ、（ｂ）は建物のＩＤと建物の地上高（１６ｍ、３８ｍ、…）の対応関係を示すテーブルデータ３１Ｂである。

まず、防災ヘリコプター１００に搭載されたカメラ１は、上空から地上を撮影し、図２（ａ）及び（ｂ）に示す撮影範囲の画像データ１Ａ、１Ｂを出力する。

次に、地上高パタン計算プログラム３２は、第１段階として、画像データ１Ａ、１Ｂを入力し、ステレオ画像処理により撮影範囲の３次元形状の推定を行う。なお、ステレオ画像処理は、一般に広く知られた計算機処理であるので、ここでは説明を省略する（例えば、非特許文献１参照）。

地上高パタン計算プログラム３２は、第２段階として、推定された３次元形状に基づき、撮影範囲の画像データを３２×３２ピクセル（画素）の解像度の２次元アレイとして量子化し、画素毎に地上高に比例した濃淡値を与えて地上高パタンを生成する。この地上高パタンの例を、図５に示す。

次に、標高点データ生成プログラム３３は、第１段階として、計測装置２０から受け取った図３に示すカメラ１の位置と姿勢に関する情報２０Ａに基づき、画像データの中央部分に相当する地表面上の座標を計算する。この座標を地表面基準点座標と呼び（Ｇｘ，Ｇｙ）で表すこととする。

防災ヘリコプター１００に搭載されたカメラ１の現在位置、機体ベクトル、光軸ベクトル及び地表面基準点座標の関係を図６に示す。なお、機体ベクトルと光軸ベクトルを示すＵＶＷ座標系は、ヘリコプター１００の重心を原点とし、原点から北への向きをＵ軸、原点から天底への向きをＷ軸とする右手座標系である。地表面基準点座標（Ｇｘ，Ｇｙ）は、次の式（１）及び（２）で計算される

なお、ｘとｙは撮影時のカメラ１の現在位置、ＯｕとＯｖは光軸ベクトル、Ｄはカメラ１から目標地点までの距離である。

標高点データ生成プログラム３３は、第２段階として、ハードディスク３１に予め記録されている図４（ａ）に示す地図データ３１Ａから、計算された地表面基準点座標（Ｇｘ，Ｇｙ）を中心に撮影範囲に相当する、東西南北にそれぞれ２００ｍの範囲を取り出して１０ｍの解像度で量子化するとともに、図４（ｂ）に示すテーブルデータ３１Ｂから、画素毎に地上高に対応するＺ座標と濃淡値を与えた３次元点群を生成する。この点群を標高点データと呼ぶ。

このようにして得られる標高点データの例を図７に示す。この例では、標高点データは、４１×４１＝１６８１点となる。なお、便宜上、ここでは標高点データを、地表面基準点座標を原点（０，０，０）とし、Ｘ軸とＹ軸がそれぞれ平面直角座標のＸ軸とＹ軸に平行な右手座標系のデータとして正規化して用いる。

次に、透視投影変換プログラム３４は、最初は、パラメーターの初期値を用いて、次の式（３）及び（４）に基づいて、標高点データの透視投影変換を行う。ここでは、投影中心のＸ座標、Ｙ座標及びＺ座標、並びに標高点データのＸ軸回りの回転角、Ｙ軸回りの回転角及びＺ軸回りの回転角の６パラメーターにより透視投影変換を定義する。ｉ番目の標高点データの座標を（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）、投影中心のＸ値とＹ値とＺ値をそれぞれＣｘとＣｙとＣｚ、標高点データのＸ軸回りの回転角とＹ軸回りの回転角とＺ軸回りの回転角をそれぞれωとφとκとすると、透視投影変換は次の式（３）及び（４）で表される。

なお、式（４）において、ｆは投影中心の焦点距離、ｘ”ｉとｙ”ｉは透視投影変換後のｉ番目の標高点データの座標である。その後、透視投影変換プログラム３４は、パラメーター計算プログラム３５により計算（変更）されたパラメーターを用いて、標高点データの透視投影変換を行う。図７の標高点データに対する透視投影変換の例を図８−図１０に示す。

図８（ａ）は、６パラメーターがＣｘ＝０、Ｃｙ＝０、Ｃｚ＝８５０、ω＝０、φ＝０、κ＝０の場合の透視投影変換後の標高点データを示す。なお、焦点距離ｆ＝５２（ｍ）である。

図８（ｂ）は、６パラメーターがＣｘ＝０、Ｃｙ＝０、Ｃｚ＝７５０、ω＝０、φ＝０、κ＝０の場合の透視投影変換後の標高点データを示す。なお、焦点距離ｆ＝５２（ｍ）である。

図９（ａ）は、６パラメーターがＣｘ＝０、Ｃｙ＝−３０、Ｃｚ＝８００、ω＝０、φ＝０、κ＝０の場合の透視投影変換後の標高点データを示す。なお、焦点距離ｆ＝５２（ｍ）である。

図９（ｂ）は、６パラメーターがＣｘ＝３０、Ｃｙ＝０、Ｃｚ＝８００、ω＝０、φ＝０、κ＝０の場合の透視投影変換後の標高点データを示す。なお、焦点距離ｆ＝５２（ｍ）である。

図１０（ａ）は、６パラメーターがＣｘ＝０、Ｃｙ＝０、Ｃｚ＝８００、ω＝０、φ＝０、κ＝１０の場合の透視投影変換後の標高点データを示す。なお、焦点距離ｆ＝５２（ｍ）である。

図１０（ｂ）は、６パラメーターがＣｘ＝０、Ｃｙ＝０、Ｃｚ＝８００、ω＝−３０、φ＝０、κ＝０の場合の透視投影変換後の標高点データを示す。なお、焦点距離ｆ＝５２（ｍ）である。

なお、透視投影変換の６パラメーターの初期値は、計測装置２０が計測した図３に示すカメラ１の位置と姿勢に関する情報２０Ａに基づいて与える。パラメーター計算プログラム３５は、ヘリコプター１００の現在位置（ｘ，ｙ，ｚ）、目標地点までの距離Ｄ、機体ベクトル（Ｈｕ，Ｈｖ，Ｈｗ）、光軸ベクトル（Ｏｕ，Ｏｖ，Ｏｗ）から、Ｘ座標値、Ｙ座標値及びＺ座標値（Ｃｘ，Ｃｙ，Ｃｚ）、並びに回転角ω、φ及びκの透視投影変換用パラメーターを、次の式（５）−（１２）に基づき計算する（光軸ベクトルがＵＶ平面の第一象限にある場合）。

次に、パラメーター計算プログラム３５は、図５に示す地上高パタンと、図７に示す標高点データをパラメーターの初期値を用いて透視投影変換したものとの間で、相関係数を求めて相関評価を行う。その後、図５に示す地上高パタンと、図７に示す標高点データを変更したパラメーターを用いて透視投影変換したものとの間で、例えば、図８−図１０にそれぞれ示す標高点データとの間で、相関係数を求めて相関評価を行う。

以降、パラメーター計算プログラム３５によるパラメーターの変更と、透視投影変換プログラム３４による標高点データの透視投影変換、パラメーター計算プログラム３５による相関評価を繰り返して実行しつつ、相関係数が最大値となる場合の最適パラメーターを探す。このアルゴリズムには、局所探索法を用いることができる。なお、この局所探索法は、広く知られた方法なのでここでは説明を省略する。

式（３）及び（４）に基づいて、透視投影変換プログラム３４が、最適パラメーターにより、図７の標高点データに対する透視投影変換を行った結果を図１１に示す。

変化検出プログラム３６は、地上高パタン計算プログラム３２が計算した図５の地上高パタンと、透視投影変換プログラム３４が計算した図１１の透視投影変換後の標高点データを比較することにより、観察対象（図２（ａ）の画像データ１Ａの被写体）の任意座標（画素）の変化を検出することができる。なお、変化検出プログラム３６は、地上高パタン及び標高点データの全座標（画素）の変化を検出するが、データ（値）が無い座標についてはスキップする。

図１２（ａ）は、図２（ａ）の時刻ｔに撮影された画像データ１Ａに相当し、図１２（ｂ）は、図１１の最適パラメーターによる透視投影変換後の標高点データに相当する。

図１２（ａ）に示すように、例えば、画像データ１Ａ上の座標（ＩＸ，ＩＹ）＝（１０５，１２１）は、図１２（ｂ）に示すように、透視投影変換後の標高点データ上の座標（ＰＸ，ＰＹ）＝（−３，１）に対応し、さらに、図５に示すように、地上高パタン上の座標（ＰＸ，ＰＹ）＝（−３，１）に対応する。透視投影変換後の標高点データ上の座標（−３，１）の標高（濃淡）値は「３５ｍ以上」であり、地上高パタン上の座標（−３，１）の地上高（濃淡）値は「３５ｍ以上」であるので、この座標には変化が無いことが確認できる。

図１３（ａ）は、図２（ａ）の時刻ｔに撮影された画像データ１Ａに相当し、図１３（ｂ）は、図１１の最適パラメーターによる透視投影変換後の標高点データに相当する。

また、図１３（ａ）に示すように、例えば、画像データ１Ａ上の座標（ＩＸ，ＩＹ）＝（１９３，１６１）は、図１３（ｂ）に示すように、透視投影変換後の標高点データ上の座標（ＰＸ，ＰＹ）＝（８，４）に対応し、さらに、図５に示すように、地上高パタン上の座標（ＰＸ，ＰＹ）＝（８，４）に対応する。前者の値は「３５ｍ以上」、後者の値は「５ｍ以上〜１５ｍ未満」であるので、変化していることが確認できる。すなわち、地上高が増加した建物や減少した建物などの変化を検出することができる。変化検出プログラム３６は、座標（画素）毎に変化を検出した結果をディスプレイ４０に表示する。

実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る３次元変化検出装置について図１４から図１７までを参照しながら説明する。この発明の実施の形態２に係る３次元変化検出装置の構成は、上記の実施の形態１と同様である。

始めに、動作説明に用いる各種のデータの例について説明する。

この実施の形態２では、各データは、上記の実施の形態１で用いた、図２の画像データ１Ａ、１Ｂ、図３のカメラ１の位置と姿勢に関する情報２０Ａ、図４の地図データ３１Ａ、テーブルデータ３１Ｂと同じである。

つぎに、この実施の形態２に係る３次元変化検出装置の動作について図面を参照しながら説明する。

まず、カメラ１と地上高パタン計算プログラム３２の動作は、上記の実施の形態１と基本的に同じであるが、この実施の形態２では、３２×３２ピクセル（画素）の解像度の地上高パタンに加えて、撮影範囲の画像データを６４×６４ピクセル（画素）の解像度の２次元アレイとして量子化し、画素毎に地上高に比例した濃淡値を与えて地上高パタンを生成する。この地上高パタンの例を、図１４に示す。

標高点データ生成プログラム３３の動作も、上記の実施の形態１と基本的に同じであるが、この実施の形態２では、１０ｍの解像度で量子化した標高点データに加えて、５ｍの解像度で量子化した標高点データも生成する。５ｍの解像度で量子化した標高点データの例を、図１５に示す。

透視投影変換プログラム３４及びパラメーター計算プログラム３５の動作も、上記の実施の形態１と基本的に同様であるが、標高点データとしては、１０ｍの解像度で量子化したものと、５ｍの解像度で量子化したものの２種類の量子化レベルの標高点データが利用可能である。透視投影変換プログラム３４は、２種類の量子化レベルの標高点データの透視投影変換を行う。そこで、この実施の形態２では、地上高パタンと標高点データの相関係数の算定の方法を次の通り定める。

まず、パラメーター計算プログラム３５は、図５及び図１４の地上高パタンを４×４の１６領域に分割する。次に、３２×３２ピクセルの解像度の地上高パタンの各領域と１０ｍの解像度の標高点データとの間の相関係数を領域毎に求める。また、６４×６４ピクセルの解像度の地上高パタンの各領域と５ｍの解像度の標高点データとの間の相関係数を領域毎に求める。そして、同一の領域毎に相関係数を比較して高い相関係数をその領域の相関係数とする。つまり、２種類の３２×３２ピクセル及び６４×６４ピクセルの量子化解像度の地上高パタンと、２種類の１０ｍ及び５ｍの解像度の標高点データを用いて、地上高パタンの領域毎に相関係数を求め、高い方の相関係数をその領域の相関係数とする。さらに、計算された１６領域の相関係数の平均を求め、それを領域全体の相関係数、すなわち、地上高パタンと標高点データの相関係数と定める。そして、パラメーター計算プログラム３５は、その相関係数が最大値となる場合の最適パラメーターを計算する。

このようにしてパラメーター計算プログラム３５が算定した最適パラメーターによる標高点データの透視投影変換結果を図１６に示す。この例では、１０ｍの解像度で量子化された領域と、５ｍの解像度で量子化された領域が混在している。図１６の透視投影変換後の標高点データの領域毎の相関係数（ａ）と、全体を６４×６４ピクセルの解像度で量子化した地上高パタンと５ｍの解像度で量子化された標高点データのみを用いて最適パラメーターを算定した場合の領域毎の相関係数（ｂ）の比較を図１７に示す。すべての領域において、（ａ）の方が（ｂ）に比べて高い相関が得られている。この例のように、標高点データを領域毎に量子化解像度を調整することで、より高い相関係数が得られる。これにより、地上高パタンと標高点データの対応付けが正確となり、精密な変化検出が可能となる。

なお、この実施の形態２では、地上高パタンを４×４の１６領域に分割していたが、例えば４×３、５×５のような他の分割方法で分割して実施してもよい。

また、この実施の形態２では、３２×３２ピクセルの解像度と６４×６４ピクセルの解像度の２種類の解像度で地上高パタンを作成したが、他の解像度、例えば２５６×２５６ピクセルや１６０×１２０ピクセルなど、他の解像度で作成するようにして実施してもよい。さらに、この実施の形態２では、２種類の解像度で地上高パタンを作成して実施していたが、３種類以上、例えば３２×３２ピクセル、６４×６４ピクセル、１２８×１２８ピクセルのような３種類の解像度で地上高パタンを作成して実施してもよい。

実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る３次元変化検出装置について説明する。

上記の実施の形態１及び実施の形態２では、ビデオカメラ１が防災ヘリコプター１００に搭載されている場合について説明したが、防災ヘリコプター１００以外のグライダーや、軽飛行機などの移動体に搭載されていても良い。

また、撮影手段としてビデオカメラ１について説明したが、ビデオカメラ１の代わりに、スチルカメラを用いても良い。さらに、モービルマッピングシステムのように、レーザー測距装置を撮影手段として用いても良い。

１ カメラ、１０ 雲台、２０ 計測装置、３０ 計算機、３１ ハードディスク、３２ 地上高パタン計算プログラム、３３ 標高点データ生成プログラム、３４ 透視投影変換プログラム、３５ パラメーター計算プログラム、３６ 変化検出プログラム、４０ ディスプレイ、１００ 防災ヘリコプター。

Claims (2)

1. 移動体に搭載され、所定の観察対象を撮影して画像データを出力する撮影手段と、
   前記撮影手段の位置及び姿勢を計測する計測手段と、
   前記画像データから撮影範囲の３次元形状を推定し、座標毎に地上高を持つ地上高パタンを生成する地上高パタン計算手段と、
   前記撮影手段の位置に基づき、既知の地図データから前記撮影範囲に対応する、座標毎に標高を持つ標高点データを生成する標高点データ生成手段と、
   前記撮影手段の位置及び姿勢から求めた所定のパラメーターに基づき前記標高点データを透視投影変換する透視投影変換手段と、
   前記地上高パタンと透視投影変換された標高点データとの間の相関が最大となるように透視投影変換の最適パラメーターを計算するパラメーター計算手段と、
   前記地上高パタンと前記最適パラメーターで透視投影変換された標高点データとを座標毎に比較して前記所定の観察対象の変化を検出する変化検出手段と
   を備えたことを特徴とする３次元変化検出装置。
2. 移動体に搭載され、所定の観察対象を撮影して画像データを出力する撮影手段と、
   前記撮影手段の位置及び姿勢を計測する計測手段と、
   前記画像データから撮影範囲の３次元形状を推定し、座標毎に地上高を持つ、第１及び第２の解像度の地上高パタンを生成する地上高パタン計算手段と、
   前記撮影手段の位置に基づき、既知の地図データから前記撮影範囲に対応する、座標毎に標高を持つ、第１及び第２の解像度の標高点データを生成する標高点データ生成手段と、
   前記撮影手段の位置及び姿勢から求めた所定のパラメーターに基づき前記第１及び第２の解像度の標高点データを透視投影変換する透視投影変換手段と、
   前記第１及び第２の解像度の地上高パタンを複数の領域に分割し、前記第１の解像度の地上高パタンの各領域と透視投影変換された第１の解像度の標高点データとの間の相関係数を求めるとともに、前記第２の解像度の地上高パタンの各領域と透視投影変換された第２の解像度の標高点データとの間の相関係数を求め、同一領域の２つの相関係数のうち高い相関係数を当該領域の相関係数として当該領域の標高点データを選択し、前記複数の領域の相関係数の平均を求め、前記平均が最大となるように透視投影変換の最適パラメーターを計算するパラメーター計算手段と、
   前記第２の解像度の地上高パタンと前記最適パラメーターで透視投影変換された第１及び第２の解像度が混在する標高点データとを座標毎に比較して前記所定の観察対象の変化を検出する変化検出手段と
   を備えたことを特徴とする３次元変化検出装置。

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