JP2014016988A - ラスター画像立体化処理装置及びラスター画像立体化方法並びにラスター画像立体化プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】違和感なく立体感を与えることができるラスター画像立体化処理装置を得る。
【解決手段】
メッシュサイズ合せ部２３と、陰影図作成部２５と、赤色立体画像作成部２７と、ラスター画像読込部２８と、傾斜度読込部３０と、浮沈度読込部３１と、第１のＨＳＶ変換部３２と、メッシュ指定部３４と、陰影データ読込部３５と、第２のＨＳＶ変換部３６と、色相読込部３７と、第１の合成部３９と、第２の合成部４１と、第３の合成部４３と、画像出力部４８と、登録部５０と、色調整部５１等を備えて、標高値を有するラスター画像ＲＳＧｉを立体的に見せる。
【選択図】図１

Description

本発明は、衛星写真、オルソ画像、地形図、地質図、写真等のラスター画像を自動的に立体化するラスター画像立体化処理装置に関する。

例えば、地図作成や科学的調査で行う地形判読や土地被覆分類などに利用するデータを取得するため、高度なリモートセンシング技術が開発されている。

リモートセンシングにより得られるデータのうちオルソフォト画像は、航空機で撮影した表層の写真（ＲＧＢ：ラスター）を正射投影図に幾何変換した平面的なカラー写真画像（ＲＧＢ：ラスター）であり、樹木、建物、道路、地面、草地などを視覚的に容易に判読できる。さらに、オルソフォト画像は、現地の実際の画像であることから視覚的なアピールが高く、近年は様々なシステムに利用されている。例えば、特許文献１には、樹木の頂点をＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）、ＤＳＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｄｅｌ）を用いて求め、この頂点をオルソフォト画像の樹木に表示することが開示されている。

一方、等高線図において地質を色別表示（ＲＧＢ：ラスター）にして表現した地質図と
いうのもある。

さらに、高度段彩図というのがある。高度段彩図は、標高に対応する色付け（ＲＧＢ：ラスター）を行うことで、地形を表現するものである。

また、顔写真というのがある。この顔写真というのもいわばＲＧＢ画像（ラスター）である。

さらに、特許文献２に開示されている赤色立体地図というのがある。この赤色立体地図というのは、傾斜量を赤の彩度に比例させて急斜面ほどより赤くなるようにし、かつ尾根谷度を明度に比例させることで尾根や独立峰ほど明るく、谷や窪地ほど暗くなるように調整した擬似カラー画像である。

特開２００８−１１１７２４号公報 特許第３６７０２７４号公報

しかしながら、オルソフォト画像は撮影時の太陽高度の関係から、地形や地物などによる影が生じたり、複数写真の接合部のずれが発生したりするため、見えない箇所が生じることがある。また、接合による色調の違いがあり、見栄えの悪い場合がある。

さらに、地物の倒れ込み等により、位置ずれや見えない場所が発生し、とくに山岳部における小さな谷に樹木が繁茂している場合には、平面的なカラー写真であるため、判読が困難になる。

一方、樹木はほとんどが同系色（例えば緑）であることから、尾根部であっても樹種や樹高について容易には判断できず、オルソフォト画像を用いると山岳地域においては立体感に欠けると共に、表層下の地形状況を容易に把握することができない。

また、等高線図というのは経験豊富でないと人目で凹凸感を得ることができない。さらに、地形図というのも単なる色別表示であるから立体感を得ることができない。

さらに、高度段彩図は大局的な地形は把握できるが、微地形は容易には分からない。さらに、顔写真は、凹凸感があまり得られない。

さらに、赤色立体地図（ＲＧＢ：ラスター）は、赤系の色で立体感を与えるものであるから、森林等の地域の地形を立体的に見せた場合に違和感がある。

すなわち、ラスター画像（等高線含む）だけでは違和感なく瞬時に立体的に見せることができない。

本発明は以上の課題を解決するためになされたもので、ラスター画像を違和感なく立体的な視覚感を与えることができるラスター画像立体化処理装置を得ることを目的とする。

本発明のラスター画像立体化処理装置は、
ＤＥＭデータを記憶した第１の記憶手段と、
前記ＤＥＭデータを得た領域のラスター画像を記憶した第２の記憶手段と、
表示部と、
（Ａ）．前記ＤＥＭデータ及び前記ラスター画像のメッシュのサイズを合せる手段と、
（Ｂ）．前記ＤＥＭデータから地上開度画像と地下開度画像並びに傾斜度の値が大きいほどに色が強調される色を割り付けた傾斜強調画像を得て、これらを合成した立体視覚化画像を得る手段と、
（Ｃ）．前記地上開度画像と地下開度画像とを得たときのパラメータである浮沈度及び前記傾斜強調画像を得たときの傾斜度を読み込む手段と、
（Ｄ）．色相Ｈを「０」に固定し、前記浮沈度を明度（Ｖａ）に前記傾斜度を彩度（Ｓａ）に各々変換し、これを第１の変換画像として出力する第１のＨＳＶ変換手段と、
（Ｅ）．前記ラスター画像をＨＳＶ変換し、これを第２の変換画像として出力する第２のＨＳＶ変換手段と、
（Ｆ）．前記第２の変換画像の色相（Ｈ）を読込み、この色相（Ｈ）と前記第１の変換画像とを合成した第１のカラー合成画像を得る手段と、
（Ｇ）．前記第１のカラー合成画像と前記第２の変換画像とを合成した第２のカラー合成画像を生成し、これを前記表示部の画面に表示する手段と
を備えたことを要旨とする。

また、本発明のラスター画像立体化方法は、
ＤＥＭデータを記憶した第１の記憶手段と、
前記ＤＥＭデータを得た領域のラスター画像を記憶した第２の記憶手段と
表示部とを用意し、
コンピュータが、
（Ａ）．前記ＤＥＭデータ及び前記ラスター画像のメッシュのサイズを合せるステップと、
（Ｂ）．前記ＤＥＭデータから地上開度画像と地下開度画像並びに傾斜度の値が大きいほどに色が強調される色を割り付けた傾斜強調画像を得て、これらを合成した立体視覚化画像を得るステップと、
（Ｃ）．前記地上開度画像と地下開度画像とを得たときのパラメータである浮沈度及び前記傾斜強調画像を得たときの傾斜度を読み込むステップと、
（Ｄ）．色相Ｈを「０」に固定し、前記浮沈度を明度Ｖａに前記傾斜度を彩度Ｓａに各々変換し、これを第１の変換画像として出力する第１のＨＳＶ変換ステップと、
（Ｅ）．前記ラスター画像をＨＳＶ変換し、これを第２の変換画像として出力する第２のＨＳＶ変換ステップと、
（Ｆ）．前記第２の変換画像の色相Ｈを読込み、この色相Ｈと前記第１の変換画像とを合成した第１のカラー合成画像を得るステップと、
（Ｇ）．前記第１のカラー合成画像と前記第２の変換画像とを合成した第２のカラー合成画像を生成し、これを前記表示部の画面に表示するステップと
を行うことを要旨とする。

さらに、本発明のラスター画像立体化プログラムは、
ＤＥＭデータを記憶した第１の記憶手段と、
前記ＤＥＭデータを得た領域のラスター画像を記憶した第２の記憶手段と
表示部とを用意し、
コンピュータに、
（Ａ）．前記ＤＥＭデータ及び前記ラスター画像のメッシュのサイズを合せる手段、
（Ｂ）．前記ＤＥＭデータから地上開度画像と地下開度画像並びに傾斜度の値が大きいほどに色が強調される色を割り付けた傾斜強調画像を得て、これらを合成した立体視覚化画像を得る手段、
（Ｃ）．前記地上開度画像と地下開度画像とを得たときのパラメータである浮沈度及び前記傾斜強調画像を得たときの傾斜度を読み込む手段、
（Ｄ）．色相Ｈを「０」に固定し、前記浮沈度を明度（Ｖａ）に前記傾斜度を彩度（Ｓａ）に各々変換し、これを第１の変換画像として出力する第１のＨＳＶ変換手段、
（Ｅ）．前記ラスター画像をＨＳＶ変換し、これを第２の変換画像として出力する第２のＨＳＶ変換手段、
（Ｆ）．前記第２の変換画像の色相Ｈを読込み、この色相Ｈと前記第１の変換画像とを合成した第１のカラー合成画像を得る手段、
（Ｇ）．前記第１のカラー合成画像と前記第２の変換画像とを合成した第２のカラー合成画像を生成し、これを前記表示部の画面に表示する手段
としての機能を実行させることを要旨とする。

以上のように本発明によれば、衛星写真、オルソフォト画像、地形図、地質図、写真等のラスター画像を所望の立体感で視覚化させることができる。

本実施の形態のラスター画像立体化処理装置の概略構成図である。 オルソフォト画像の説明図である。 地質図の説明図である。 本実施の形態のラスター画像立体化処理装置の概略を説明するフローチャートである。 ＤＥＭデータの説明図である。 オルソフォト画像とＤＥＭとのメッシュ合せの説明図である。 地下開度画像図の説明図である。 地上開度画像図の説明図である。 尾根谷度画像図の説明図である。 斜度図画像図の説明図である。 赤色立体画像の説明図である。 第１のＨＳＶ変換部の変換データの説明図である。 ラスター変換画像ＲＨＧｉの説明図である。 赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉの説明図である。 赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉの説明図である。 調整済ラスター立体画像ＯＲｉの説明図である。 図４のラスター画像立体化処理の詳細説明図である。 オルソフォト画像ＯＳＧｉ、陰影画像ＥＧｉのデータ構造を説明する。 赤色立体画像ＫＧｉのデータ構造の説明図である。 本実施の形態のラスター画像立体化処理による違いの説明図である ＨＳＶ変換カラーモデルの説明図である。 第２のＨＳＶ変換部の変換データの説明図である。 第１のＨＳＶ変換部の変換データの説明図である。 第２の合成部のデータ合成の説明図である。 第１の合成部のデータ合成の説明図である。 第３の合成部のデータ合成の説明図である。 色調整処理を説明するフローチャートである。 調整入力ボックスの説明図である。 オルソフォト画像の説明図である。 本実施の形態によるオルソフォト画像を立体化した場合の説明図である。 一般的な地図の立体表現の説明図である。 本実施の形態の処理によって得られた地図画像の説明図である。 赤色立体画像生成部の概略構成図である。 地上開度及び地下開度の原理説明図である。 地上開度及び地下開度の主要パターン説明図である。 地上開度及び地下開度の立体的説明図である。 地上開度及び地下開度の標本地点及び距離の説明図である。 傾斜赤色化立体画像の生成過程説明図である。 他の画面例の説明図である。 ＲＧＢカラーの乗算合成の説明図である。

以下に、本発明を実施するための最適な形態を例示的に説明する。以下に示す本実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構造、配置は下記のものに特定するものではない。

本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。図面は模式的なものであり、装置やシステムの構成等は現実のものとは異なることに留意すべきである。

図１はラスター画像立体化処理システム１０の概略構成図である。本実施の形態のラスター画像立体化処理システムは、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キーボード、マウス等を有し、以下の構成のプログラム及びメモリを備えている。

なお、ラスター画像ＲＳＧｉとしては衛星写真、色付き地質図、航空写真、絵画、ビデオ画像等があるが本実施の形態のラスター画像立体化処理システム１０はオルソフォト画像ＯＳＧｉ（図２参照）と色付の地質図画像ＣＨＧｉ（図３参照）とを一例とし、これを立体的に視覚化させる処理として説明する。

本実施の形態ではオルソフォト画像ＯＳＧｉについては、図２に示す夏の山村地域（山林、川、棚田、住宅が移っている：緑色がほとんど）を撮影したものを一例とする。図２のオルソフォト画像は地形（標高を含む）については把握できないし、立体的に見えない。

また、地質図画像ＣＨＧｉについては、図３に示す“松島”（日本国宮城県松島町）の地質図に応じた色付けを行ったものを一例とする。図３に示す地質図画像ＣＨＧｉは、緑、黄色、朱色、淡い緑、深い緑、山吹色、茶色等で地質の種類を示している。

図３の地質図画像ＣＨＧｉにおいては、地質学的知識がないと地形（標高を含む）は把握できない。

なお、本実施の形態ではメッシュ単位の画像データには小文字を付加して説明する。

本実施の形態のラスター画像立体化処理システム１０は図１に示すように、コンピュータ本体部１１と表示部１２等を備えている。

コンピュータ本体部１１は、図１に示すように、所定地域のラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図ＣＨＧｉ）を記憶したメモリ２０と、前述の所定地域のＤＥＭ（Digital Elavation Model）を記憶したメモリ２１とを備えている。

また、コンピュータ本体部１１は、メッシュサイズ合せ部２３と、陰影図作成部２５と、赤色立体画像作成部２７と、ラスター画像読込部２８と、傾斜度読込部３０と、浮沈度読込部３１と、第１のＨＳＶ変換部３２と、メッシュ指定部３４と、陰影データ読込部３５と、第２のＨＳＶ変換部３６と、色相読込部３７と、第１の合成部３９と、第２の合成部４１と、第３の合成部４３と、画像出力部４８と、登録部５０と、色調整部５１等を備えて、標高値を有するラスター画像ＲＳＧｉを立体的に見せる。

メッシュサイズ合せ部２３は、メモリ２０のラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図ＣＨＧｉ）のメッシュ（ピクセル）サイズ及びメモリ２１のＤＥＭのメッシュサイズを読み込む。そして、このＤＥＭのメッシュサイズをラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図ＣＨＧｉ）のメッシュサイズに合わせて、これらのメッシュ番号ｍｉ（ｍ１、ｍ２・・）をメッシュ指定部３４に出力する。

なお、メッシュの合込みは、ＤＥＭのメッシュのサイズになるようにラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図ＣＨＧｉ）のメッシュを分割させて合わせてもよい。

陰影図作成部２５は、メッシュサイズの合込みが終わった後に、メモリ２１のＤＥＭを用いて陰影画像ＥＧｉを作成してメモリ２４に記憶する。

赤色立体画像作成部２７は、メモリ２１のＤＥＭを用いて後述する赤色立体画像ＫＧｉを作成してメモリ２６に記憶する。この赤色立体画像作成部２７の処理については詳細に後述する。

なお、本実施の形態では、ラスター画像ＲＳＧｉのメッシュ単位の画像データをラスター画像データｒｓｉと称する。

オルソフォト画像ＯＳＧｉ（又は地質図ＣＨＧｉ）におけるメッシュ単位の画像データをオルソフォト画像データｏｓｉ（又は地質図画像データｃｈｉ）と称し、陰影画像ＥＧｉにおけるメッシュ単位の画像データを陰影画像データｅｉと称し、赤色立体画像ＫＧｉにおけるメッシュ単位の画像データを赤色立体画像データｋｉ等と称する。

ラスター画像読込部２８は、メッシュ指定部３４によってメッシュ番号ｍｉが指定される毎に、このメッシュ番号ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３・・・）のラスター画像データｒｓｉ（オルソフォト画像データｏｓｉ又は地質図画像データｃｈｉ）を読込み、これを第２のＨＳＶ変換部３６に出力する。

傾斜度読込部３０は、メッシュ指定部３４によってメッシュ番号ｍｉが指定される毎に、このメッシュ番号ｍｉの赤色立体画像データｋｉの傾斜度Ｇｍを読込み、これを第１のＨＳＶ変換部３２に順次、出力する。

浮沈度読込部３１は、メッシュ指定部３４によってメッシュ番号ｍｉが指定される毎に、このメッシュ番号ｍｉの赤色立体画像データｋｉの浮沈度ψｍ（浮上度ψｍ＋、沈下度ψｍ−）を読込み、これを第１のＨＳＶ変換部３２に順次、出力する。

第１のＨＳＶ変換部３２は、Ｈ（色相：区別のためにＨａと称する）を「０」に固定（不定状態）し、傾斜度読込部３０から斜度斜度（Ｇｍ）が入力する毎に、これを彩度Ｓ（区別のためにＳａと称する）に変換し、かつ浮沈度読込部３１から浮沈度ψｍが入力する毎に、これを明度Ｖ（区別のためにＶａと称する）に変換して、メモリ２９に赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉ（第１の変換画像データともいう）を得る（記憶する）。

なお、最初のメッシュ番号ｍｉから最後のメッシュ番号ｍｉの複数の赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉを総称して赤色斜度浮沈度変換画像ＫＳＧｉ（第１の変換画像ともいう）という。

メッシュ指定部３４は、メッシュサイズ合せ部２３からの全てのメッシュ番号ｍｉを読込み、若い番号のメッシュ番号ｍｉから順次指定する。

陰影データ読込部３５は、メモリ２４に記憶されている陰影画像ＥＧｉからメッシュ指定部３４によって指定されたメッシュ番号ｍｉの陰影画像データｅｉを読込み、これを第２の合成部４１に出力する。

第２のＨＳＶ変換部３６は、ラスター画像読込部２８からのラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図画像ＣＨＧｉ）のラスター画像データｒｓｉ（オルソフォト画像データｏｓｉ又は地質図画像データｃｈｉ）が入力する毎に、これのＲＧＢ値をＨＳＶ変換して、ラスター変換画像データｒｈｉ（第２の変換画像データともいう）としてメモリ３８に記憶する。なお、最初のメッシュ番号ｍｉから最後のメッシュ番号ｍｉの複数のラスター変換画像データｒｈｉを総称してラスター変換画像ＲＨＧｉ（第２の変換画像ともいう）と称する。

色相読込部３７は、第２のＨＳＶ変換部３６でラスター画像ＲＳＧｉがＨＳＶ変換された場合は、メモリ３８からラスター変換画像ＲＨＧｉの色相Ｈｂをメッシュ番号ｍｉ毎に読込み、これを赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉとして第１の合成部３９に出力する。

第１の合成部３９は、メモリ２９の赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉを読込み、この赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉの彩度Ｓａ、明度Ｖｂを読み込む。

そして、色相読込部３７からのラスター変換画像データｒｈｉ毎の色相Ｈｂを合成してメモリ３３に記憶することで赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ（第１のカラー合成画像データともいう）を得る。これらを総称して赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉと称する（第１のカラー合成画像ともいう）。

第２の合成部４１は、陰影データ読込部３５からのメッシュ毎の陰影画像データｅｉとメモリ３８のメッシュ毎のラスター変換画像データｒｈｉとを合成することによってメモリ４０に灰色付ラスター変換画像データｅｈｉを得る。なお、最初のメッシュ番号ｍｉから最後のメッシュ番号の複数の灰色付ラスター変換画像データｅｈｉを総称して灰色付ラスター変換画像ＥＨＧｉ（灰色付変換ラスター画像ともいう）と称する。

第３の合成部４３は、メモリ４０の灰色付ラスター変換画像データｅｈｉとメモリ３３の赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉとを合成して赤色・ラスター合成画像データｆｋｒｉ（第２のカラー合成画像データともいう）を得る。なお、最初のメッシュ番号ｍｉから最後のメッシュ番号ｍｉの複数の赤色・ラスター合成画像データｆｋｒｉを総称して赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉ（第２のカラー合成画像ともいう）と称する。

画像出力部４８は、メモリ４４に赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉが生成された場合は、これを仮ラスター立体画像Ｏｒｉとして画像メモリ４９に読み出して画面に表示する。

色調整部５１は、後述する色調整入力ボックスを表示させている。そして、オペレータによって画面の仮ラスター立体画像Ｏｒｉが立体感が満足しないことを示すコマンド「ＮＧ」がマウス操作等で入力した場合は、この色調整入力ボックスに入力された赤色立体画像ＫＧｉのＨＳＶ（Ｈａ、Ｓａ、Ｖａ）とラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図画像ＣＨＧｉ）のＨＳＶ（Ｈｂ、Ｓｂ、Ｖｂ）との調整値を読み込む。

そして、第１のＨＳＶ変換部３２（赤色側）にその調整値を新たに設定すると共に、第２のＨＳＶ変換部３６（オルソ側）に新たな調整値を設定する。

また、色調整部５１は、オペレータによって画面に表示された仮ラスター立体画像Ｏｒｉが立体感を満足したことを示すコマンド「ＯＫ」がマウス操作等で入力した場合は、この仮ラスター立体画像Ｏｒｉを調整済ラスター立体画像ＯＲｉとしてメモリ４７に登録する。

前述の画像出力部４８は、画像編集ソフト（フォトショップソフト）を用いるのが好ましい。

図４は本実施の形態のラスター画像立体化処理システム１０のラスター画像立体化処理の概略を説明するフローチャートである。

メッシュサイズ合せ部２３は、メモリ２０のラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図画像ＣＨＧｉ）のメッシュサイズ及びメモリ２１のＤＥＭのメッシュサイズを読込み、ＤＥＭのメッシュサイズをラスター画像ＲＳＧｉ（オルソフォト画像ＯＳＧｉ又は地質図画像ＣＨＧｉ）のメッシュサイズに合わせる（Ｓ１）。

このＤＥＭは数値標高モデル（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）データと称されるものであり、このモデルを図５（ａ）に示す。このＤＥＭは、計測地域全.体に所望の格子間隔ｄ（たとえば０．２ｍや０．５ｍ或いは１ｍなど）の格子構造を設定し、航空レーザ測量データのうち、レーザ反射パルスのうち主に最後に返ってきたパルス（ラストパルス）によって計測された標高データから、地表面以外の建物や樹木などを取り除くフィルタリングを行い、標高値内挿補間法によって得た地盤の格子状の標高データである。

具体的には図５（ｂ）に示すように、格子番号ｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を付与した各格子の中心点のＸ座標（経度Ｘｉ）、Ｙ座標（緯度Ｙｉ）、Ｚ座標（地盤標高値Ｚｇｉ）を対応させて構成している。

前述の標高値内挿補間法の例としては、航空レーザ測量データの同じ標高値を結んだ等
高線図を作成し、この等高線図に対して不整三角形網（ＴＩＮ）を作成して地盤を復元し
、ＴＩＮと各格子の交点の高さを求める方法がある。

本実施の形態ではオルソフォト画像ＯＳＧｉについては例えば、１ｍ×１ｍメッシュのＤＥＭを用いる。地質図画像ＣＨＧｉを用いた場合は、ＤＥＭは例えば５００ｍ×５００ｍメッシュを用いる。

前述のオルソフォト画像ＯＳＧｉを用いた場合は、図６（ａ）に示すように、メッシュ（格子）のサイズ（画素）が２５ｃｍで図６（ｂ）に示すようにＤＥＭが１ｍの場合は、ＤＥＭの１ｍメッシュを２５ｃｍ単位で分割する。

なお、オルソフォト画像ＯＳＧｉのメッシュサイズをＤＥＭのメッシュサイズに合わせる場合は、オルソフォト画像ＯＳＧｉの２５ｃｍメッシュの縦横４個分を１メッシュとする。つまり、オルソフォト画像ＯＳＧｉのメッシュを１ｍメッシュに変換する。

そして、メッシュ指定部３４は画像表示指示の入力に伴って、メッシュ番号ｍｉを順次指定する（Ｓ３）。

なお、赤色立体画像作成部２７は、以下のようにして赤色立体画像ＫＧｉを生成している。この赤色立体画像ＫＧｉは“松島”の５００ｍ×５００ｍメッシュＤＥＭを用いた場合を例にして説明する。

赤色立体画像作成部２７は、例えば図７に示す”松島”付近の地下開度画像図（白黒画像：標高が高いほど白）と、図８に示す地上開度画像図（標高が低いほど黒）とを合成して図９に示す尾根谷度画像（浮沈度画像ともいう）を得る。

そして、図７に示す地下開度画像図（白黒画像）と、図８に示す地上開度画像図と、図９に示す尾根谷度画像図と、斜度に応じて赤色を濃くした図１０に示す斜度図画像図とを合成して図１１に示す赤色立体画像ＫＧｉを得る。赤色立体画像ＫＧｉは、傾斜が大きいほど赤が黒く、尾根は高い程に明るくなる（白）になるＲＧＢ値にされている。従って、立体がより強調されている（特許第３６７０２７４号公報）。

傾斜度読込部３０は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、赤色立体画像作成部２７の赤色立体画像ＫＧｉ（ＲＧＢ画像）におけるメッシュ番号ｍｉのメッシュに割付けられている傾斜度Ｇｍを読み込んで第１のＨＳＶ変換部３２のＳチャンネルに出力する（Ｓ４）。

また、浮沈度読込部３１は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、赤色立体画像作成部２７の赤色立体画像ＫＧｉ（ＲＧＢ画像）のメッシュ番号ｍｉのメッシュに割付けられている浮沈度ψｍを読み込んで第１のＨＳＶ変換部３２のＶチャンネルに出力する（Ｓ５）。

第１のＨＳＶ変換部３２は、傾斜度Ｇｍが入力する毎に、図１２に示すようにこの傾斜度（Ｇｍ）を彩度Ｓａに変換し（Ｓ１０）、浮沈度ψｍが入力する毎に図１２に示すように、この浮沈度ψｍを明度Ｖａに変換する（Ｓ１１）。

この第１のＨＳＶ変換部３２は色相Ｈを不定状態（Ｈ＝０）にしている。これらは、赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉ（総称して赤色斜度浮沈度変換画像ＫＳＧｉ）として記憶される。

一方、第２のＨＳＶ変換部３６は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、このメッシュ番号ｍｉのラスター画像データｒｓｉ（オルソフォト画像データｏｓｉ又は地質図画像データｃｈｉ）をＨＳＶ変換する。

そして、メモリ３８にラスター変換画像データｒｈｉ（総称してラスター変換画像ＲＨＧｉ）として記憶する（Ｓ１５）。

次に、色相読込部３７は、メモリ３８のラスター変換画像ＲＨＧｉのメッシュ単位のラスター変換画像データｒｈｉの色相（Ｈｂ：緑）を読込み、これを第１の合成部３９に出力する（Ｓ１７）。

次に、第１の合成部３９は、メモリ２９の赤色斜度浮沈度変換画像ＫＳＧｉのメッシュ番号ｍｉの赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉと、色相読込部３７からのメッシュ番号ｍｉのラスター変換画像データｒｈｉの色相Ｈｂとを順次、乗算合成することで、メモリ３３に赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ（総称して赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉ）を得る（Ｓ２０）。

一方、陰影データ読込部３５は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、メモリ２４のこのメッシュ番号ｍｉの陰影画像データｅｉを読み込んで、これを第２の合成部４１に出力する（Ｓ２１）。

第２の合成部４１は、陰影データ読込部３５からの陰影画像データｅｉが入力する毎に、陰影画像データｅｉと、この陰影画像データｅｉのメッシュ番号に対応するメモリ３８のラスター変換画像データｒｈｉとを乗算合成することによってメモリ４０に灰色付ラスター変換画像データｅｈｉ（総称して灰色付ラスター変換画像ＥＨＧｉ）を得る（Ｓ２２）。

次に、第３の合成部４３は、メモリ４０の灰色付ラスター変換画像データｅｈｉとメモリ３３の赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉとを乗算合成し、これを赤色・ラスター合成画像データｆｋｒｉ（総称して赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉ）としてメモリ４４に記憶する。

次に、第３の合成部４３は、メッシュ指定部３４によって指定されたメッシュ番号がメモリ４４に定義されているメッシュの最後のメッシュ番号かどうかを判断し、最後のメッシュ番号ｍｉでない場合は次のメッシュ番号を指定させる（Ｓ２６）。

ステップＳ２６において、第３の合成部４３は最後のメッシュ番号と判断した場合は、画像出力部４８に対してメモリ４４の赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉを表示させるコマンドを出力する。画像出力部４８は、メモリ４４の赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉを仮ラスター立体画像Ｏｒｉとして画面に表示する（Ｓ２７）。

このような状態において、オペレータは、ステップＳ２７で表示した仮ラスター立体画像Ｏｒｉが立体感を満足しているかどうかを判断する。立体感が満足している場合は、コマンド「ＯＫ」をキーボード又はマウスで入力し、満足しない場合は色調整指示を入力する。

つまり、色調整部５１が立体感ＯＫ又は立体感ＮＧを示すコマンド入力があるかどうかを判断する（Ｓ３０）。

色調整部５１は立体感ＮＧのコマンド入力がある場合は、色調整処理を実行し第１のＨＳＶ変換部３２及び第２のＨＳＶ変換部３６の色調を新たに設定する（Ｓ３２）。

また、色調整部５１は、立体感ＯＫのコマンドが入力したことを登録部５０に知らせ、登録部５０は、画像出力部４８の画像メモリ４９の仮ラスター立体画像Ｏｒｉを調整済ラスター立体画像ＯＲｉとしてメモリ４７に登録する（Ｓ３４）。なお、このメモリ４７の調整済ラスター立体画像ＯＲｉは図示しない出力手段によって外部に出力しもよい。例えばプリンタで印刷してよいし、外部機器に出力してもかまわない。

ここで、色調整処理によって得られる調整済ラスター立体画像ＯＲｉの一例を説明する。例えば、仮ラスター立体画像Ｏｒｉを見て彩度等が満足しない場合は、オペレータはメモリ３８のラスター変換画像ＲＨＧｉと、メモリ４０の灰色付ラスター変換画像ＥＨＧｉとを表示させて、ラスター変換画像ＲＨＧｉの彩度Ｓｂのみを赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉの彩度Ｓａに例えば１００％変換するように設定する。この設定値が色調整部５１によって第２のＨＳＶ変換部３６に設定される。

例えば、図３に示す”松島”の地質図画像ＣＨＧｉがメモリ２０に記憶されている場合は、第２のＨＳＶ変換部３６によってＨＳＶ変換された画像は、第２の合成部４１によって陰影画像ＥＧｉが合成されて、図１３に示すような彩度Ｓａのみが彩度Ｓｂに変換された灰色付ラスター変換画像ＥＨＧｉとなる。

この彩度Ｓａのみ変換された灰色付ラスター変換画像ＥＨＧｉは、図３に比較すると全体の色が鮮やかである。つまり、彩度が高い色ほど立体感が生まれる。このため、図３と比較すると、地形と地質の関係を直感的に理解できる。

また、オペレータは赤色斜度浮沈度変換画像ＫＳＧｉの彩度ｓａ、明度ｖａを変えないで、この色相Ｈａを赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉの色相Ｈｂに例えば１００％変換するように設定する。

この設定値は色調整部５１によって第１のＨＳＶ変換部３２に設定されて、図１４に示すように色相Ｈａのみがラスター側の色相Ｈｂに変換された赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉとなる。

図１４の赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉは、明るさが強調されて、尾根が明るく谷は暗くなる（浮沈度、斜度が強調されるため）。

そして、第３の合成部４３は、この図１４の赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉと図１３の灰色付ラスター変換画像ＥＨＧｉとを乗算合成して図１５に示す赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉを得る。

図１５に示すように、色合い、明るさがはっきりするのでより立体感が出る。この図１５に示す赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉが仮ラスター立体画像Ｏｒｉとして表示される。

そして、オペレータは、この仮ラスター立体画像Ｏｒｉにおいて例えば文字が見えるように、より立体感が出るように調整して最終的に図１６に示すような調整済ラスター立体画像ＯＲｉを得る。

（ラスター画像立体化処理の詳細説明）
上記の図４のラスター画像立体化処理を図１７の処理過程流れ図を用いてさらに説明する。図１７においてはラスター画像ＲＳＧｉを図２に示すオルソフォト画像ＯＳＧｉとして説明する。

図１７の説明の前に、図１８を用いてオルソフォト画像ＯＳＧｉ、陰影画像ＥＧｉのデータ構造を説明する。また、図１９を用いて赤色立体画像ＫＧｉのデータ構造を説明する。

前述のオルソフォト画像ＯＳＧｉは図１８（ａ）に示すように、メッシュ番号ｍｉにメッシュのＸ，Ｙ座標と、そのメッシュの色値（ＲＧＢ値）等を関連付けたオルソフォト画像データｏｓｉ群で構成している。

陰影画像ＥＧｉは、図１８（ｂ）に示すように、メッシュ番号ｍｉにメッシュのＸ，Ｙ座標と、そのメッシュのグレイスケール値等を関連付けた陰影画像データｅｉ群で構成している。

赤色立体画像ＫＧｉは図１９に示すように、メッシュ番号ｍｉに、そのメッシュのＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標、検索範囲、格子間距離、地上開度θｉ、色値（ＲＧＢ）、地下開度、その色値（ＲＧＢ）、浮沈度、その色値（ＲＧＢ）、傾斜度、その色値（ＲＧＢ）等を関連付けた赤色立体画像データｋｉ群で構成している。

本実施の形態のラスター画像立体化処理は、図１７に示すように、メッシュサイズ合せ部２３がオルソフォト画像ＯＳＧｉのメッシュサイズにＤＥＭのメッシュサイズをあわせる（Ｓ１００）。このオルソフォト画像ＯＳＧｉの一例を図２０に示す。図２０には棚田が撮影されている。

また、赤色立体画像作成部２７は、メッシュサイズの合わせこみが終わった後に、メモリ２１のＤＥＭから赤色立体画像ＫＧｉを作成し、これをメモリ２６に記憶する（Ｓ１０１）。この赤色立体画像ＫＧｉの生成については詳細に後述する。

そして、メッシュ指定部３４がメッシュ番号ｍｉ（ｍ１、ｍ２、・・・・）を順次指定する（Ｓ１０２）。

一方、陰影図作成部２５は、メッシュサイズの合わせこみが終わると、メモリ２１のＤＥＭを用いて陰影画像ＥＧｉ（灰色）を生成し、これをメモリ２４に記憶する（Ｓ１０３）。

また、ラスター画像読込部２８は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、このメッシュ番号ｍｉのオルソフォト画像データｏｓｉをメモリ２０から読込み、これを第２のＨＳＶ変換部３６に順次、出力する（Ｓ１０４）。

第２のＨＳＶ変換部３６は、オルソフォト画像データｏｓｉが入力する毎に、これをＨＳＶ変換する（Ｓ１０５）。このＨＳＶ変換は、図２１に示すＨＳＶ変換カラーモデルを用いている。

つまり、第２のＨＳＶ変換部３６は図２２（ａ）に示すオルソフォト画像ＯＳＧｉのオルソフォト画像データｏｓｉ（ｏｓｉ、ｏｓｉ、・・・）の色値（ＲＧＢ）を図２２（ｂ）に示すように彩度Ｓｂに、図２２（ｃ）に示すように明度Ｖｂに、かつ図２２（ｄ）に示すように色相Ｈｂに変換する。

また、傾斜度読込部３０は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、メモリ２６の赤色立体画像ＫＧｉのメッシュ番号ｍｉのメッシュに割付けられている傾斜度Ｇｍを読み込んで第１のＨＳＶ変換部３２に出力する（Ｓ１０６）。

さらに、浮沈度読込部３１は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、メモリ２６の赤色立体画像ＫＧｉのメッシュ番号ｍｉのメッシュに割付けられている浮沈度ψｍを読み込んで第１のＨＳＶ変換部３２に出力する（Ｓ１０７）。

また、第１のＨＳＶ変換部３２は図２１に示すＨＳＶ変換カラーモデルを用いて、傾斜度Ｇｍが入力する毎に傾斜度Ｇｍを彩度Ｓａに変換し、浮沈度ψｍが入力する毎に、この浮沈度ψｍを明度Ｖａに変換する（Ｓ１０８）。但し、この第１のＨＳＶ変換部３２は色相Ｈａを不定状態にしている（Ｈ＝０）している。

つまり、図２３（ａ）に示す赤色立体画像ＫＧｉの赤色立体画像データｋｉ（ｋ１、ｋ２・・・）の傾斜度Ｇｍを、図２３（ｂ）に示すように彩度Ｓａに変換し、図２３（ｃ）に示すように浮沈度ψｍを明度Ｖａに変換していることになる。

一方、第２の合成部４１は、第２のＨＳＶ変換部３６からのラスター変換画像データｒｈｉ毎の彩度Ｓｂ及び明度Ｖｂ並びに陰影データ読込部３５からの陰影画像データｅｉを入力して、これらを合成した灰色付ラスター変換画像データｅｈｉを第３の合成部４３に順次、出力する（Ｓ１１１）。

つまり、第２の合成部４１は、図２４（ａ）に示す陰影画像ＥＧｉにおける陰影画像データｅｉ（ｅ１、ｅ２・・・）のグレイスケール値Ｇｒｉ（Ｇｒ１又はＧｒ２、・・・）と、図２４（ｂ）のオルソフォト画像ＯＳＧｉをＨＳＶ変換して得たラスター変換画像データｒｈｉの彩度Ｓｂｉ（Ｓｂ１、Ｓｂ２・・）及び明度Ｖｂｉ（ｖｂ１、ｖｂ２・・）とを合成した灰色付ラスター変換画像データｅｈｉを得ている（図２４（ｃ）参照）。

図２４（ｃ）においては、灰色付ラスター変換画像データｅｈｉの色値の部分をＥＯｉとして示している。

また、第１の合成部３９は、第１のＨＳＶ変換部３２からの赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉの彩度Ｓａ（ψｍ）と明度Ｖａ（Ｇｍ）並びに色相読込部３７からのオルソフォト画像データｏｓｉの色相Ｈｂとが入力する毎に、これらを乗算合成し、これを赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ（総称して赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉ）として第３の合成部４３に出力する（Ｓ１１３）。

つまり、図２５に示すように、第１の合成部３９は、図２５（ａ）に示す第１のＨＳＶ変換部３２からの彩度Ｓａ（ψｍ）と、明度Ｖａ（Ｇｍ）と、図２５（ｂ）に示す第２のＨＳＶ変換部３６で得たオルソフォト画像データｏｓｉの色相Ｈｂとを図２５（ｃ）に示すように、乗算合成した赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉを得て第３の合成部４３に出力していることになる。

図２５（ｃ）においては、赤色・ラスター色相合成画像ＲＫＧｉの色値（ｓａｉ＋ｖａｉ＋Ｈｂ）の部分をＨＳｉとして示している。

そして、第３の合成部４３は、第２の合成部４１からの灰色付ラスター変換画像データｅｈｉ及び第１の合成部３９からの赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉが入力する毎に、これらを乗算合成した赤色・ラスター合成画像データｆｋｒｉ（総称して赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉという）を順次、メモリ４４に書き込む（Ｓ１１５）。

つまり、第３の合成部４３は、図２６（ａ）に示すように、第２の合成部４１からの灰色付ラスター変換画像データｅｈｉ（グレイスケール値Ｇｒｉ＋彩度Ｓｂｉ＋明度Ｖｂｉ）と、図２６（ｂ）に示す第１の合成部３９からの赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ（彩度Ｓａｉ＋明度Ｖａｉ＋色相Ｈｂ）とが入力する毎に、図２６（ｃ）に示すようにこれらを乗算合成した赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ（Ｇｒｉ＋Ｖｂｉ＋Ｓｂｉ＋Ｓａｉ＋Ｖａｉ＋Ｈｂｉ）をメッシュ単位で生成していることになる。

また、第３の合成部４３は、メモリ４４のメッシュに赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ（Ｇｒｉ＋Ｖｂｉ＋Ｓｂｉ＋Ｓａｉ＋Ｖａｉ＋Ｈｂｉ）が書き込まれる毎に、書き込み完了をメッシュ指定部３４に出力して次のメッシュ番号を指定させている（Ｓ１１６）。

また、第３の合成部４３は、メモリ４４の最後のメッシュに赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉが書き込まれた場合は、画像出力部４８に赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉの生成を知らせる（Ｓ１１７）。

そして、画像出力部４８は、メモリ４４に赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉが生成された場合は、これを仮ラスター立体画像Ｏｒｉとして画面に表示する（Ｓ１１９）。

そして、色調整部５１は、色調整入力ボックスに仮ラスター立体画像Ｏｒｉが立体感を満足しないとする「ＮＧ」が入力した場合は、この色調整入力ボックスに入力された赤色立体画像ＫＧｉのＨＳＶ（Ｈａ、Ｓａ、Ｖａ）の調整値（Ｈａ´、Ｓａ´、Ｖａ´）とラスター画像ＲＳＧｉのＨＳＶ（Ｈｂ、Ｓｂ、Ｖｂ）の調整値（Ｈｂ´、Ｓｂ´、Ｖｂ´）を読み込む。そして、第１のＨＳＶ変換部３２（赤色側）にその調整値（Ｈａ´、Ｓａ´、Ｖａ´）を新たに設定すると共に、第２のＨＳＶ変換部３６（オルソ側）に新たな調整値（Ｈｂ´、Ｓｂ´、Ｖｂ´）を設定する（Ｓ１２１）。

また、色調整部５１は、仮ラスター立体画像Ｏｒｉが立体感を満足する「ＯＫ」が入力した場合は、この仮ラスター立体画像Ｏｒｉを調整済ラスター立体画像ＯＲｉとしてメモリ４７に登録する（Ｓ１２３）。

（色調整部５１の補足説明）
上記の色調整部５１の色調整処理について説明を補足する。図２７は色調整処理を説明するフローチャートである。図２８は色調整処理の補足図である。図２８（ａ）は色調整入力ボックス６０を示している。また、図２８（ｂ）には、色調整入力ボックス６０を示している。

図２８（ｃ）には、メモリ４４の仮ラスター立体画像Ｏｒｉを示している。さらに、図２８（ｄ）には、色調整処理によって得られた調整済ラスター立体画像ＯＲｉ（オルソ）を示している。

色調整部５１は、メモリ４４の赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉが仮ラスター立体画像Ｏｒｉとして表示されると、図２８（ａ）及び図２８（ｂ）に示す色調整入力ボックス６０及び色調整入力ボックス６０を仮ラスター立体画像Ｏｒｉの隣に表示する（Ｓ６０１）。

そして、オペレータは、画面に表示された仮ラスター立体画像Ｏｒｉの立体感が満足できるものかどうかを判断して満足できない場合は、色調整入力ボックス６０に色調整値を入力する。

この色調整値とは、赤色立体画像側のＨａ、Ｓａ、Ｖａとオルソフォト画像のＨｂ、Ｓｂ、Ｖｂとを合成する比率であり、キーボード又はマウスで入力する。

例えば、図２８（ｂ）に示すように、赤色側のＨＳＶ値を８０％、オルソ側のＨＳＶ値を２０％とする色調整値をキーボード又はマウスで入力する。

この状態で色調整部５１は、再合成ボタンが選択されたかどうかを判断する（Ｓ６０２）。

ステップＳ６０２において、再合成ボタンが選択されない場合は、処理をステップＳ６０１に移して色調整値の入力待ちとなる。

次に、再合成ボタンが選択された場合は、色調整入力ボックスに入力された色調整値（例えば赤色側は８０％、オルソ側は２０％）を読み込む（Ｓ６０３）。

そして、第１のＨＳＶ変換部３２に赤色側の調整値を設定し、かつ第２のＨＳＶ変換部３６にオルソ側の調整値を設定する
（Ｓ６０６、Ｓ６０７）。

そして、ラスター画像立体化指示を出力する（Ｓ６０８）。

次に、立体感の「ＯＫボタン」の入力かどうかを判断する（Ｓ６０９）。

ステップＳ６０９において、「ＯＫボタン」の入力があった場合は、登録部５０が画面（画像メモリ）の仮ラスター立体画像Ｏｒｉを調整済ラスター立体画像ＯＲｉとしてメモリ４７に記憶する（６１０）。

前述のラスター画像立体化指示に伴って、図４又は図１７のフローチャートの処理を行う。

すなわち、色調整部５１がラスター画像立体化指示をメッシュ指定部３４に出力すると、メッシュ指定部３４は、メッシュ番号ｍｉ（ｍ１、ｍ２、・・・・）を順次指定する。

一方、陰影図作成部２５は、メッシュサイズの合わせこみが終わると、メモリ２１のＤＥＭを用いて陰影画像ＥＧｉ（灰色）を生成し、これをメモリ２４に記憶する。

また、ラスター画像読込部２８は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、このメッシュ番号ｍｉのオルソフォト画像データｏｓｉをメモリ２０から読込み、これを第２のＨＳＶ変換部３６に出力する。

第２のＨＳＶ変換部３６は、オルソフォト画像データｏｓｉが入力する毎に、再度設定された調整値（Ｓｂは２０％、Ｖｂは２０％）の彩度Ｓｂ´、明度Ｖｂ´に変換する（但し、Ｈｂは固定）。

また、傾斜度読込部３０は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、メモリ２６の赤色立体画像ＫＧｉのメッシュ番号ｍｉのメッシュに割付けられている傾斜度（Ｇｍ）を読み込んで第１のＨＳＶ変換部３２に出力する。

さらに、浮沈度読込部３１は、メッシュ番号ｍｉが指定される毎に、メモリ２６の赤色立体画像ＫＧｉのメッシュ番号ｍｉのメッシュに割付けられている浮沈度ψｍを読み込んで第１のＨＳＶ変換部３２に出力する。

また、第１のＨＳＶ変換部３２は、再度設定された調整値（Ｓａは２０％、Ｖａは２０％）で傾斜度（Ｇｍ）を彩度Ｓａ´に変換し、浮沈度ψｍが入力する毎に、この浮沈度ψｍを明度Ｖａ´に変換する。但し、この第１のＨＳＶ変換部３２はＨａ´を不定状態にしている（Ｈ＝０）している。

一方、第２の合成部４１は、第２のＨＳＶ変換部３６からの彩度Ｓｂ´及び明度Ｖｂ´並びに陰影データ読込部３５からの陰影画像データｅｉを入力し、これらが入力する毎に、これらを合成した灰色付ラスター変換画像データｅｈｉ´を第３の合成部４３に出力する。

また、第１の合成部３９は、第１のＨＳＶ変換部３２からの彩度Ｓａ´（ψｍ）と明度Ｖａ´（Ｇｍ）とに基づく赤色斜度浮沈度変換画像データｋｓｉ´と、色相読込部３７からのオルソフォト画像データｏｓｉの色相Ｈｂとが入力する毎に、これらを合成し、これを赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ´として第３の合成部４３に出力する。

そして、第３の合成部４３は、第２の合成部４１からの灰色付ラスター変換画像データｅｈｉ´及び第１の合成部３９からの赤色・ラスター色相合成画像データｒｋｉ´が入力する毎に、これらを合成した赤色・ラスター合成画像データｆｋｒｉ´を生成する（総称して赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉ´）。

つまり、図２８（ｃ）に示すように、赤色・ラスター合成画像ＦＫＲＧｉ´は色調整入力ボックス６０に入力された調整値によって、彩度、明度が変更されることになる。

そして、画像出力部４８は、メモリ４４に灰色付き赤色・オルソ色相合成画像（ＫＥＯＳＧｉ´）が生成される毎に、これを仮ラスター立体画像Ｏｒｉとして画面に表示する。

このような新たな色調整値で合成したオルソ立体画像を図２８（ｄ）に示している。

図２９に通常のオルソ画像を示し、図３０にオルソ立体画像を示して比較すると、図２９に示す通常のオルソフォト画像と立体感がないが、上記の処理を行うことによって図３０に示すように立体感があるオルソフォト画像（オルソ立体画像）となる。図３０においは棚田や山の傾斜が良く分かる。

なお、上記実施の形態ではオルソフォト画像をラスター画像の一例として説明したが衛星写真、地質図であってもよい。但し、衛星写真の場合は正射投影変換してメモリ２０に記憶する。

さらに、図３１に示す市街地の地形図を立体化した場合を図３２に示す。図３２は図３１の地形図に赤色立体画像と高度断彩図とを重ねてこれを立体化したものである。

図３１に示すように一般的な地形図では地形の凹凸が分からない。しかし、本処理によって立体化した場合は、図３２に示すように急斜面ほど赤く、低いほど青く、高度が高くなるにつれて緑、黄色、赤にする（高度段彩表現）。但し、北西光による陰影をわずかに加えている。

（赤色立体画像作成部の詳細説明）
次に、赤色立体画像ＫＧｉの生成について詳細に説明する。

図３３は赤色立体画像作成部２７の概略構成図である。図３３に示すように、赤色立体画像作成部２７は以下に説明するコンピュータ機能を備えている。

図３３に示すように地上開度データ作成部１０９と、地下開度データ作成部１１０と、傾斜算出部１０８と、凸部強調画像作成部１１１と、凹部強調画像作成部１１２と、傾斜度強調部１１３と、第１の赤色用合成部１１４と、第２の赤色用合成部１１５とを備えている。

本実施形態では、開度という概念を用いている。この開度について初めに説明する。開度は当該地点が周囲に比べて地上に突き出ている程度及び地下に食い込んでいる程度を数量化したものである。つまり、地上開度は、図３４に示すように、着目する標本地点から距離Ｌの範囲内で見える空の広さを表しており、また地下開度は逆立ちをして地中を見渡す時、距離Ｌの範囲における地下の広さを表している。

開度は距離Ｌと周辺地形に依存している。図３５は９種の基本地形についての地上開度
及び地下開度を、方位毎の地上角及び地下角の８角形グラフで示したものである。一般に
地上開度は周囲から高く突き出ている地点ほど大きくなり、山頂や尾根では大きな値をとり窪地や谷底では小さい。

逆に地下開度は地下に低く食い込んでいる地点ほど大きくなり、窪地や谷底では大きな値をとり山頂や尾根では小さい。実際には、距離Ｌの範囲内でも種々の基本地形が混在しているために、地上角及び地下角の８角形グラフは変形され開度も種々の値をとることが多い。

前述のように DφL 及び DψL がＬに対して非増加特性をもっていることから、ΦL及びΨLもまたＬに対して非増加特性を持っている。

また、開度図は計算距離の指定によって、地形規模に適合した情報抽出が可能であり、方向性及び局所ノイズに依存しない表示が可能である。

つまり、尾根線及び谷線の抽出に優れており、豊富な地形・地質情報が判読できるものであり、図３６に示すように、一定範囲のＤＥＭデータ上（地表面：立体：図３６の（ａ））において、設定した標本地点Ａから８方向のいずれか一方を見たときに最大頂点となる標本地点Ｂを結ぶ直線Ｌ１と、水平線とがなす角度ベクトルを求める。

この角度ベクトルの求め方を８方向に渡って実施し、これらを平均化したものを地上開度θｉ（浮上度）と称し、一定範囲のＤＥＭデータ上（地表面：立体）に空気層を押し当てた立体（図３６の（ｂ））を裏返した反転ＤＥＭデータ（図３６の（ｃ））の標本地点Ａから８方向のいずれか一方を見たときに最大頂点となる標本地点Ｃ（一番深い所に相当する）を結ぶ直線Ｌ２と、水平線とがなす角度θｐを求める。

この角度を８方向に渡って求めて平均化したのを地下開度（沈下度）と称している。

すなわち、地上開度データ作成部１１９は、着目点から一定距離までの範囲に含まれるＤＥＭデータ上において、８方向毎に地形断面を生成し、それぞれの地点と着目点を結ぶ線（図３６の（ａ）のＬ１）の傾斜の最大値（鉛直方向から見たとき）を求める。

このような処理を８方向に対して行う。傾斜の角度は天頂からの角度（平坦なら９０度、尾根や山頂では９０度以上、谷底や窪地では９０度以下）である。

また、地下開度データ作成部１１０は、反転ＤＥＭデータの着目点から一定距離までの範囲において、８方向毎に地形断面を生成し、それぞれの地点と着目点を結ぶ線の傾斜の最大値（図３６の（ａ）の地表面の立体図において鉛直方向からＬ２を見たときには最小値）を求める。このような処理を８方向に対して行う。

図３６の（ａ）の地表面の立体図において鉛直方向からＬ２を見たときの角度は、平坦なら９０度、尾根や山頂では９０度以下、谷底や窪地では９０度以上である。

つまり、地上開度と地下開度は、図３７に示すように、２つの標本地点Ａ（ｉA，ｊA，ＨA）とＢ（ｉB，ｊB，ＨB）を考える。標本間隔が１ｍであることからＡとＢの距離は、
P= {(iA−iB)2 +(jA−jB)2}1/2 …(1)
となる。

図３７の（ａ）は標高０ｍを基準として、標本地点のＡとＢの関係を示したものである。標本地点Ａの標本地点Ｂに対する仰角θは、
θ＝ｔａｎ-1｛（ＨB −ＨA ）／Ｐ
で与えられる。θの符号は（１）ＨA＜ＨB の場合には正となり、（２）ＨA＞ＨB の場合には負となる。

着目する標本地点から方位Ｄ距離Ｌの範囲内にある標本地点の集合をDＳLと記述して、これを「着目する標本地点のＤ−Ｌ集合」を呼ぶことにする。ここで、
DβL：着目する標本地点のDＳLの各要素に対する仰角のうちの最大値
DδL：着目する標本地点のDＳLの各要素に対する仰角のうちの最小値
として（図３７の（ｂ）参照）、次の定義をおこなう。

定義Ｉ：着目する標本地点のＤ−Ｌ集合の地上角及び地下角とは、各々
DφL＝９０−DβL
及び
DψL＝９０＋ DδL
を意味するものとする。

DφL は着目する標本地点から距離Ｌ以内で方位Ｄの空を見ることができる天頂角の最大値を意味している。一般に言われる地平線角とはＬを無限大にした場合の地上角に相当している。また、DψLは着目する標本地点から距離Ｌ以内で方位Ｄの地中を見ることができる天底角の最大値を意味している。

Ｌを増大させると、DＳLに属する標本地点の数は増加することから、 DβL に対して非減少特性を持ち、逆に DδL は非増加特性を持つ。

したがってDφL及びDψ1は共にＬに対して非増加特性を持つことになる。

測量学における高角度とは、着目する標本地点を通過する水平面を基準にして定義される概念であり、θとは厳密には一致しない。また地上角及び地下角を厳密に議論しようとすれば、地球の曲率も考慮しなければならず、定義Ｉは必ずしも正確な記述ではない。定義ＩはあくまでもＤＥＭを用いて地形解析をおこなうことを前提として定義された概念である。

地上角及び地下角は指定された方位Ｄについての概念であったが、これを拡張したものとして、次の定義を導入する。

定義II：着目する標本地点の距離Ｌの地上開度及び地下開度とは、各々
ΦL＝（0φL＋45φL＋90φL＋135φL＋180φL＋225φL＋270φL＋315φL）／８
及び
ΨL＝（０ψL＋45ψL＋90ψL＋135ψL＋180ψL＋225ψL＋270ψL＋315ψL）／８
を意味するものとする。

地上開度は着目する標本地点から距離Ｌの範囲内で見える空の広さを表しており、また地下開度は逆立ちをして地中を見渡す時、距離Ｌの範囲における地下の広さを表している（図３４参照）。

（各部の説明）
傾斜算出部１０８は、メモリ２４のＤＥＭデータを正方形にメッシュ化し、このメッシュ上の着目点と隣接する正方形の面の平均傾斜を求める。隣接する正方形は４通り存在しており、いずれか一つを着目正方形とする。そして、この着目正方形の４隅の高度と平均傾斜とを求める。

平均傾斜は最小二乗法を用いて４点から近似した面の傾きである。

凸部強調画像作成部１１１は、尾根、谷底を明るさで表現するための第１のグレイスケールを備え、地上開度データ作成部１１９が地上開度（着目点からＬの範囲を８方向見たときの、平均角度：高いところにいるかを判定するための指標）を求める毎に、この地上開度θｉの値に対応する明るさ（明度）を算出する。

例えば、地上開度の値が４０度から１２０度程度の範囲に収まる場合は、５０度から１１０度を第１のグレイスケールに対応させ、２５５諧調に割り当てる。つまり、尾根の部分（凸部）の部分ほど地上開度の値が大きいので、色が白くなる。

そして、凸部強調画像作成部１１１が地上開度画像Ｄｐを読み、着目点（座標）を有するメッシュ領域（ＤＥＭデータの同じＺ値を繋いだ等高線を正方形でメッシュ化し（例えば１ｍ）、このメッシュの４隅のいずれかの点を着目点としている場合）に、第１のグレイスケールに基づく色データを割り付け、これをメモリに保存（地上開度画像Ｄｐ）する。

次に、凸部強調画像作成部１１１の諧調補部（図示せず）がこの地上開度画像Ｄｐの色諧調を反転させた地上開度画像Ｄｐを保存する。つまり、尾根が白くなるように調整した地上開度画像Ｄｐを得ている。

凹部強調画像作成部１１２は、谷底、尾根を明るさで表現するための第２のグレイスケールを備え、地下開度データ作成部１１０が地下開度（着目点から８方向の平均）を求める毎に、この地下開度の値に対応する明るさを算出する。

例えば、地下開度の値が４０度から１２０度程度の範囲に収まる場合は、５０度から１１０度を第２のグレイスケールに対応させ、２５５諧調に割り当てる。

つまり、谷底の部分（凹部）の部分ほど地下開度の値が大きいので、色が黒くなることになる。

そして、凹部強調画像作成部１１２は、地下開度画像Ｄｑを読み、着目点（座標）を有するメッシュ領域（ＤＥＭデータの同じＺ値を繋いだ等高線を正方形でメッシュ化し（例えば１ｍ）、このメッシュの４隅のいずれかの点を着目点としている場合）に、第２のグレイスケールに基づく色データを割り付け、これを保存する。次に地下開度画像Ｄｑの色諧調を補正する。

色が黒くなり過ぎた場合は、トーンカーブを補正した度合いの色にする。これを地下開度画像Ｄｑと称して保存（メモリ）する。

傾斜度強調部１１３は、傾斜の度合いを明るさで表現するに応じたで表現するための第３のグレイスケールを備え、傾斜算出部８が傾斜度（着目点から４方向の平均）を求める毎に、この傾斜度の値に対応する第３のグレイスケールの明るさ（明度）を算出する。

例えば、傾斜αｉの値が０度から７０度程度の範囲に収まる場合は、０度から５０度を第３のグレイスケールに対応させ、２５５諧調に割り当てる。つまり、０度が白、５０度以上が黒。傾斜αｉの大きい地点ほど色が黒くなる。

そして、傾斜度強調部１１３は、地下開度画像Ｄｑと地上開度画像Ｄｐとの差画像を斜度画像Ｄｒａとして保存する。

このとき、着目点（座標）を有するメッシュ領域（ＤＥＭデータの同じＺ値を繋いだ等高線を正方形でメッシュ化し（例えば１ｍ）、このメッシュの４隅のいずれかの点を着目点としている場合）に、第３のグレイスケールに基づく色データを割り付ける。次に、赤色処理がＲＧＢカラーモード機能でＲを強調する。つまり、傾斜が大きいほど赤が強調された傾斜強調画像Ｄｒを得る。

第１の赤色用合成部１１４は、地上開度画像Ｄｐと地下開度画像Ｄｑとを乗算して合成した合成画像Ｄｈ（Ｄｈ＝Ｄｐ＋Ｄ1 ）を得る。このとき、谷の部分が潰れないように両方のバランスを調整する。

前述の「乗算」というのは、フォトショップ（photoshop）上のレイヤーモードの用語で、数値処理上はＯＲ演算となる。
このバランス調整は、地上開度と地下開度の値の配分は、ある地点を中心として一定の半径（Ｌ／２）の地表面を切り取る。

空全体が一様な明るさの場合に地表面から見上げる空の広さが地面の明るさを与える。

つまり、地上開度が明るさとなる。しかし、光が回り込むことまで考えると、地下開度の値も考慮するべきである。

この両者の比をどのようにするべきかで、地形の尾根の部分を強調したり、任意に変化
させることができる。谷の中の地形を強調したいときはｂの値を大きくする。

明るさの指標＝ａ×地上開度−ｂ×地下開度
但し、ａ＋ｂ＝１
すなわち、図３８に示すように、地上開度画像Ｄｐ（尾根を白強調）と地下開度画像Ｄｑ（底を黒く強調）と乗算合成した灰色の諧調表現の合成画像を得る（Ｄｈ＝Ｄ
ｐ＋Ｄ1 ）。

一方、第２の赤色用合成部１１５は、ファイルの傾斜強調画像Ｄｒと第１の赤色用合成部１１４で合成して得た合成画像Ｄｈと合成した尾根が赤色で強調された赤色立体画像ＫＧｉを得てメモリ２６に保存する。

すなわち、図３８に示すように、地上開度画像Ｄｐ（尾根を白強調）と地下開度画像Ｄｑ（底を黒く強調）と乗算合成した灰色の諧調表現の合成画像Ｄｈを得ると共に、斜度画像Ｄｒａに対して傾斜が多きほど赤が強調された傾斜強調画像Ｄｒを得る。

そして、この傾斜強調画像Ｄｒと合成画像Ｄｈとを合成することで、尾根が赤色で強調された赤色立体画像ＫＧｉを得ている。

なお、上記実施の形態では赤色立体画像を用いて説明したが、図３９に示すＬａｂカラーを施した赤色立体画像であってもよい（特開２０１１−０４８４９５号公報）。

この図３９に示すＬａｂカラーを施した赤色立体画像は、Ｌａｂカラーモデルを用いて生成している。例えば、地上開度画像Ｄｐにａ^＊チャンネルを割りあて、地下開度画像Ｄｑにｂ^＊チャンネルを割りあて、傾斜強調画像ＤｒにＬ^＊チャンネルを割りあてることで地上開度画像Ｄｐと地下開度画像Ｄｑと傾斜強調画像ＤｒのＬａｂ画像を得る。

そして、地上開度画像Ｄｐと地下開度画像Ｄｑと傾斜強調画像Ｄｒとを重ね合わせた合成画像（Ｋｉ）とＬａｂ画像と合成して得ている。この画像は、より違和感無く立体感を出せると共に水系を容易にたどれることが可能である。

また、海底図の場合には、赤色以外の例えば青色、紫色、緑色を施した立体地図であってもよい。

さらに、上記実施の形態の乗算合成は、図４０に示すようにして乗算合成するのが好ましい。

２３ メッシュサイズ合わせ部２３
２５ 陰影図作成部
２７ 赤色立体画像作成部
３０ 傾斜度読込部
３２ 第１のＨＳＶ変換部
３６ 第２のＨＳＶ変換部
３９ 第１の合成部
４１ 第２の合成部
４３ 第３の合成部
５１ 色調整部

Claims (12)

1. ＤＥＭデータを記憶した第１の記憶手段と、
   前記ＤＥＭデータを得た領域のラスター画像を記憶した第２の記憶手段と、
   表示部と、
   （Ａ）．前記ＤＥＭデータ及び前記ラスター画像のメッシュのサイズを合せる手段と、
   （Ｂ）．前記ＤＥＭデータから地上開度画像と地下開度画像並びに傾斜度の値が大きいほどに色が強調される色を割り付けた傾斜強調画像を得て、これらを合成した立体視覚化画像を得る手段と、
   （Ｃ）．前記地上開度画像と地下開度画像とを得たときのパラメータである浮沈度及び前記傾斜強調画像を得たときの傾斜度を読み込む手段と、
   （Ｄ）．色相Ｈを「０」に固定し、前記浮沈度を明度（Ｖａ）に前記傾斜度を彩度（Ｓａ）に各々変換し、これを第１の変換画像として出力する第１のＨＳＶ変換手段と、
   （Ｅ）．前記ラスター画像をＨＳＶ変換し、これを第２の変換画像として出力する第２のＨＳＶ変換手段と、
   （Ｆ）．前記第２の変換画像の色相（Ｈ）を読込み、この色相（Ｈ）と前記第１の変換画像とを合成した第１のカラー合成画像を得る手段と、
   （Ｇ）．前記第１のカラー合成画像と前記第２の変換画像とを合成した第２のカラー合成画像を生成し、これを前記表示部の画面に表示する手段と
   を有することを特徴とするラスター画像立体化処理装置。
2. （Ｈ）．前記第１のカラー合成画像のＨＳＶ値、前記第２のカラー合成画像のＨＳＶ値を入力させる色調整値入力画面を前記画面に表示する手段と、
   （Ｉ）．前記色調整値入力画面に入力された前記第１のカラー合成画像のＨＳＶ値を前記第１のＨＳＶ変換部に設定すると共に、前記色調整値入力画面に入力された前記第２のカラー合成画像のＨＳＶ値を前記第２のＨＳＶ変換部に設定する手段と、
   （Ｊ）．前記設定に伴って前記（Ａ）〜（Ｇ）手段を起動させる手段と
   を有することを特徴とする請求項１記載のラスター画像立体化処理装置。
3. （Ｋ）．前記ＤＥＭデータの陰影画像を生成する手段と、
   （Ｌ）．前記陰影画像と前記第２の変換画像の彩度（Ｓｂ）と明度（Ｖｂ）とを合成し、これを前記第２の変換画像とする手段と
   を有することを特徴とする請求項１又は２記載のラスター画像立体化処理装置。
4. 前記立体視覚化画像は、傾斜度の値が大きいほどに赤が強調された色を、尾根には明るい色をそれぞれ割り付けた赤色立体画像であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のラスター画像立体化処理装置。
5. ＤＥＭデータを記憶した第１の記憶手段と、
   前記ＤＥＭデータを得た領域のラスター画像を記憶した第２の記憶手段と
   表示部とを用意し、
   コンピュータが、
   （Ａ）．前記ＤＥＭデータ及び前記ラスター画像のメッシュのサイズを合せるステップと、
   （Ｂ）．前記ＤＥＭデータから地上開度画像と地下開度画像並びに傾斜度の値が大きいほどに色が強調される色を割り付けた傾斜強調画像を得て、これらを合成した立体視覚化画像を得るステップと、
   （Ｃ）．前記地上開度画像と地下開度画像とを得たときのパラメータである浮沈度及び前記傾斜強調画像を得たときの傾斜度を読み込むステップと、
   （Ｄ）．色相Ｈを「０」に固定し、前記浮沈度を明度Ｖａに前記傾斜度を彩度Ｓａに各々変換し、これを第１の変換画像として出力する第１のＨＳＶ変換ステップと、
   （Ｅ）．前記ラスター画像をＨＳＶ変換し、これを第２の変換画像として出力する第２のＨＳＶ変換ステップと、
   （Ｆ）．前記第２の変換画像の色相Ｈを読込み、この色相Ｈと前記第１の変換画像とを合成した第１のカラー合成画像を得るステップと、
   （Ｇ）．前記第１のカラー合成画像と前記第２の変換画像とを合成した第２のカラー合成画像を生成し、これを前記表示部の画面に表示するステップと
   を行うことを特徴とするラスター画像立体化方法。
6. コンピュータが、
   （Ｈ）．前記第１のカラー合成画像のＨＳＶ値、前記第２のカラー合成画像のＨＳＶ値を
   入力させる色調整値入力画面を前記画面に表示するステップと、
   （Ｉ）．前記色調整値入力画面に入力された前記第１のカラー合成画像のＨＳＶ値を前記
   第１のＨＳＶ変換ステップに設定すると共に、前記色調整値入力画面に入力された前記第２のカラー合成画像のＨＳＶ値を前記第２のＨＳＶ変換ステップに設定するステップと、
   （Ｊ）．前記設定に伴って前記（Ａ）〜（Ｇ）ステップを実行させるステップと
   を行うことを特徴とする請求項５記載のラスター画像立体化方法。
7. コンピュータが、
   （Ｋ）．前記ＤＥＭデータの陰影画像を生成するステップと、
   （Ｌ）．前記陰影画像と前記第２の変換画像の彩度（Ｓｂ）と明度（Ｖｂ）とを合成し、これを前記第２の変換画像とするステップと
   を行うことを特徴とする請求項５又は６記載のラスター画像立体化方法。
8. コンピュータが、
   前記立体視覚化画像は、傾斜度の値が大きいほどに赤が強調された色を、尾根には明るい色をそれぞれ割り付けた赤色立体画像とすることを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載のラスター画像立体化方法。
9. ＤＥＭデータを記憶した第１の記憶手段と、
   前記ＤＥＭデータを得た領域のラスター画像を記憶した第２の記憶手段と
   表示部とを用意し、
   コンピュータに、
   （Ａ）．前記ＤＥＭデータ及び前記ラスター画像のメッシュのサイズを合せる手段、
   （Ｂ）．前記ＤＥＭデータから地上開度画像と地下開度画像並びに傾斜度の値が大きいほどに色が強調される色を割り付けた傾斜強調画像を得て、これらを合成した立体視覚化画像を得る手段、
   （Ｃ）．前記地上開度画像と地下開度画像とを得たときのパラメータである浮沈度及び前記傾斜強調画像を得たときの傾斜度を読み込む手段、
   （Ｄ）．色相Ｈを「０」に固定し、前記浮沈度を明度（Ｖａ）に前記傾斜度を彩度（Ｓａ）に各々変換し、これを第１の変換画像として出力する第１のＨＳＶ変換手段、
   （Ｅ）．前記ラスター画像をＨＳＶ変換し、これを第２の変換画像として出力する第２のＨＳＶ変換手段、
   （Ｆ）．前記第２の変換画像の色相Ｈを読込み、この色相Ｈと前記第１の変換画像とを合成した第１のカラー合成画像を得る手段、
   （Ｇ）．前記第１のカラー合成画像と前記第２の変換画像とを合成した第２のカラー合成画像を生成し、これを前記表示部の画面に表示する手段
   としての機能を実行させるためのラスター画像立体化プログラム。
10. コンピュータに、
    （Ｈ）．前記第１のカラー合成画像のＨＳＶ値、前記第２のカラー合成画像のＨＳＶ値を
    入力させる色調整値入力画面を前記画面に表示する手段、
    （Ｉ）．前記色調整値入力画面に入力された前記第１のカラー合成画像のＨＳＶ値を前記
    第１のＨＳＶ変換ステップに設定すると共に、前記色調整値入力画面に入力された前記第２のカラー合成画像のＨＳＶ値を前記第２のＨＳＶ変換ステップに設定する手段、
    （Ｊ）．前記設定に伴って前記（Ａ）〜（Ｇ）ステップを実行させる手段
    としての機能を実行させるための請求項９記載のラスター画像立体化プログラム。
11. コンピュータに、
    （Ｋ）．前記ＤＥＭデータの陰影画像を生成する手段、
    （Ｌ）．前記陰影画像と前記第２の変換画像の彩度（Ｓｂ）と明度（Ｖｂ）とを合成し、これを前記第２の変換画像とする手段
    としての機能を実行させるための請求項９又は１０記載のラスター画像立体化プログラム。
12. 前記立体視覚化画像は、傾斜度の値が大きいほどに赤が強調された色を、尾根には明るい色をそれぞれ割り付けた赤色立体画像であることを特徴とする請求項９乃至１１のいずれかに記載のラスター画像立体化プログラム。