JP2017534046A - 建物高さの計算方法、装置及び記憶媒体 - Google Patents

建物高さの計算方法、装置及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

本発明の実施例は建物高さの計算方法、装置及び記憶媒体を開示する。当該方法は、建物画像を含む原画像を取得するステップと、原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成するステップと、投影画像における建物画像にエッジ検出を行って建物画像のピクセルの高さを取得するステップと、建物のピクセルの高さに基づいて、所定球体において投影される投影角を決定するステップと、投影角と、原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、建物高さを決定するステップと、を含む。本発明の実施例によれば、建物画像を含む原画像に基づいて建物の投影角を決定し、当該投影角と、原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、建物高さを決定することにより、画像に基づいて建物高さを自動的で迅速に取得でき、手動での収集が不要になり、取得効率を向上させるとともに取得コストを削減した。

Description

(関連出願の参照)
本特許出願は、2015年9月29日に提出された、出願番号が201510631698.1であり、出願人が百度在線網絡技術(北京)有限公司(BAIDU ONLINE NETWORK TECHNOLOGY (BEIJING) CO., LTD.)であり、発明名称が「建物高さの計算方法及び装置」の中国特許出願の優先権を主張し、当該特許出願の全文を援用するように本願に組み込んだ。
本発明は電子地図表示の分野に関し、特に建物高さの計算方法、装置及び記憶媒体に関する。
インテリジェント端末機器の普及、及びマイカーで帰省したり、冒険したり、旅行したりするユーザーの増加に伴って、ユーザーは電子地図をますます頻繁に使用している。電子地図を使用することによってユーザーがターゲット位置を簡単に測位でき、また、電子地図にキーワードを入力することにより、自分が関心を持つ商店や観光名所等の関連情報を検索できる。
従来の技術では、インテリジェント端末の画面サイズが一定であるため、電子地図の表示領域のサイズも一定である。従って、電子地図は比較的に好適な関心点(POI)を選択してユーザーに優先的に表示すべきである。好適な関心点の選択ルールとして、高層建物の重要性が低層建物の重要性よりも高い。従って、建物高さは、建物が好適な関心点とすることができるか否かを評価する重要な要素となる。
現在、建物高さのデータは通常、手動で収集することにより取得される。しかしながら、手動で収集することによれば建物高さを取得する方法は効率が低く、コストが高い問題がある。
上記事情に鑑みて、本発明の実施例は、建物高さをより迅速に取得でき、取得効率を向上させるとともに取得コストを削減することができる建物高さの計算方法、装置及び記憶媒体を提供する。
第1態様において、本発明の実施例は建物高さの計算方法を提供し、この方法は、
建物画像を含む原画像を取得するステップと、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成するステップと、
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得するステップと、
前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定するステップと、
前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定するステップと、を含む。
第2態様において、本発明の実施例はさらに建物高さの計算装置を提供し、この装置は、
建物画像を含む原画像を取得するための原画像取得モジュールと、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成するための投影モジュールと、
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得するエッジ検出モジュールと、
前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定する投影角決定モジュールと、
前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定する建物高さ決定モジュールと、を備える。
第3態様において、本発明の実施例は不揮発性コンピュータ記憶媒体を提供し、このコンピュータ記憶媒体に1つ又は複数のモジュールが記憶され、前記1つ又は複数のモジュールが建物高さの計算方法を実行する機器により実行される場合に、前記機器に、
建物画像を含む原画像を取得し、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成し、
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得し、
前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定し、
前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定するようにさせる。
本発明の実施例に係る建物高さの計算方法、装置及び記憶媒体によれば、建物画像を含む原画像に基づいて建物の投影角を決定し、さらに当該投影角及び原画像における収集位置と建物との距離に基づいて、建物高さを決定することにより、画像に基づいて建物高さを自動的で迅速に取得でき、手動による介入が不要になり、取得効率を向上させるとともに取得コストを削減する。
本発明の実施例の技術案をより明確に説明するために、以下、実施例の説明に必要な図面を簡単に説明する。勿論、以下の図面は本発明のいくつかの実施例であり、当業者にとっては、創造的労働なしにこれらの図面に変更や置換を施すことができる。
図1Aは、本発明の実施例1に係る建物高さの計算方法のフローチャートである。
図1Bは、本発明の実施例に適用される二次元パノラマ画像である。
図1Cは、本発明の実施例に適用される所定球体の球心Oを撮影ビューポートとして設定する原理図である。
図1Dは、本発明の実施例に適用される撮影ビューポートにマッピングされて広角歪みを解消した画像である。
図1Eは、本発明の実施例に適用される投影画像にエッジ検出を行った画像である。
図1Fは、本発明の実施例に適用される投影角θと、原画像における収集位置と建物との距離Lとに基づいて建物高さHを決定する原理図である。
図2Aは、本発明の実施例2に係る建物高さの計算方法のフローチャートである。
図2Bは、本発明の実施例に適用される投影画像に色ピクセル分離を行い、青色チャネル画像の青色ピクセルを処理ピクセルとして抽出した画像である。
図2Cは、本発明の実施例に適用されるガウスアルゴリズムにより投影画像にフィルタリングノイズ除去を行った画像である。
図3は、本発明の実施例3に係る建物高さの計算方法のフローチャートである。
図4Aは、本発明の実施例4に係る建物高さの計算装置の構成模式図である。
図4Bは、本発明の実施例4に係る建物高さを分析する装置におけるエッジ検出モジュールの構成模式図である。
図5は、本発明の実施例6に係る建物高さの計算方法を実行する機器のハードウェア構成模式図である。
以下、図面を参照しながら本発明の実施例の技術案を明確で完全に説明する。勿論、後述する実施例は本発明の一部の実施例であり、全部の実施例ではない。これらの具体的な実施例は本発明の原理を説明するためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明の実施例に基づいて、当業者が創造的な労働なしに取得するほかの実施例はいずれも本発明の保護範囲に属する。
実施例1
図1Aは本発明の実施例1に係る建物高さの計算方法のフローチャートである。当該方法は、ソフトウェア及び/又はハードウェアにより実現され一般的には画像処理機能を有するサーバに集積される建物高さ計算装置により実行可能である。
図1Aを参照し、本実施例の方法はS101〜S105を含む。
S101:建物画像を含む原画像を取得する。
上記ステップでは、原画像は少なくとも1台のカメラにより建物を撮影した写真であってもよい。1台のカメラが建物を撮影する場合、撮影した二次元写真を原画像とし、或いは、2台以上のカメラが異なる角度でそれぞれ建物を撮影する場合、まず撮影した建物画像を含む一連の写真を処理して合併して建物全体を表示できるパノラマ画像を取得し、当該二次元パノラマ画像を原画像とする。
好ましくは、本実施例の前記原画像は建物を下から上に撮影したパノラマ画像である。
S102:前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する。
上記二次元原画像をテクスチャとして所定の球体三次元モデルの表面に付着して投影画像を形成する。
なお、二次元原画像における画像に広角歪みに起因する歪みがある。図1Bに示すように、二次元パノラマ画像における画像に広角歪み現象があるため、大きな歪みが発生してしまう。また、原画像に広角歪み現象があるため、当該原画像を直接利用して建物の実際の高さを算出することができない。この場合、当該原画像を利用して建物の実際の高さを算出する前に、まず当該原画像をテクスチャとして所定の球体モデルの表面に付着して投影画像を形成し、それにより後続の操作において原画像における画像の広角歪みに起因する歪みを簡単に解消できる。
好ましくは、前記原画像を所定球体の表面に投影する前に、原画像の収集位置と建物との距離に基づいて、原画像の前記所定球体における投影仰角を決定し、当該距離と投影仰角との関係については、距離が遠いほど、必要な投影仰角が大きくなる。また、距離が一定である場合、投影仰角は一般的には経験に基づいて許容範囲内に柔軟に選択できる。投影仰角を決定する主な作用は撮影中で原画像の下エッジが必ずしも建物画像の下エッジではなく、つまり原画像における建物画像の下エッジが原画像の下エッジに一致しない問題を解決し、それにより、原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する時に、投影画像における建物画像の下エッジが投影画像の下エッジにほぼ一致することを確保する。例えば、画像収集車両と建物との距離が既知である場合、収集車両より下から上に建物のパノラマ画像を撮影し、パノラマ画像における建物と画像の下エッジの距離を大体推定でき、当該距離に基づいて投影仰角を決定し、投影により建物と画像の下エッジとの距離を除去できる。非常に正確ではないが、建物全体の高さに対してこの誤差は許容範囲内にある。
さらに、前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成した後に、前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定し、前記投影画像を当該撮影ビューポートにマッピングし、それにより二次元原画像の広角歪みを解消する。図1Cに示すように、二次元パノラマ画像をテクスチャとして球体三次元モデルの表面に付着して投影画像を形成した後に、当該球体の球心点Oを撮影ビューポートとし、当該投影画像を当該ビューポートにマッピングする。図1Dはマッピングして広角歪みを解消した投影画像を示す。
ビューポートはカメラ結像用の撮影ウィンドウに相当するため、上記操作はカメラの結像原理により、投影画像を撮影して広角歪みを解消することに相当する。
S103:前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得する。
上記ステップでは、前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行うことにより、建物画像の上端境界を決定し、さらに建物画像の上端境界と投影画像の下エッジとの距離を決定し、当該距離を建物画像のピクセルの高さとして、後続で建物の実際の高さを分析することに使用する。
前記エッジ検出とは、投影画像における画像エッジの輝度値の不連続性を検出することであり、この不連続性は一般的には画像における画像の一次導関数又は二次導関数を求めることにより決定され、前記画像の一次導関数とは画像のピクセル勾配である。つまり、画像の一次導関数を求める方法により画像エッジを検出してもよく、画像の二次導関数を求める方法により画像エッジを検出してもよい。ここで、画像の一次導関数を求める方法により画像エッジを検出することは、画像のピクセル勾配により画像エッジを検出することである。
好ましくは、本実施例では、画像のピクセル勾配により投影画像における建物画像のエッジを検出することは、具体的には、
前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算するステップと、当該ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、当該上エッジを前記建物画像の上端境界とするステップと、前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を建物画像のピクセルの高さとするステップと、を含む。図1Eは建物画像のピクセル勾配を計算することにより建物画像の上端境界を決定する模式図を示す。
なお、建物画像の上エッジを検出する際に、投影画像の中心点より上から下に検索する方法に限定されず、投影画像のある辺より上から下に又は下から上に検索してもよい。しかし、一般的には、建物画像を含む原画像を撮影する時に、どの角度で撮影しても、原画像における建物画像の完全性をできるだけ確保するように、建物が原画像の中央位置に優先的に配置される。従って、計算された建物画像のピクセル勾配に基づいて、通常、投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、それによりある領域をより絞って検索でき、検索時間を短縮させ、建物高さの取得効率を向上させる。
建物画像の上エッジを検索した後に、当該上エッジを建物画像の上端境界として決定し、それにより当該上端境界と投影画像の下エッジとの距離を利用して建物画像のピクセルの高さを決定する。例えば、当該上端境界の三次元球モデルビューポートにおける座標を(x1,y1,z1)、投影画像における当該上端境界のx軸座標及びy軸座標と同一の下エッジの座標を(x1,y1,z2)とすると、|z1−z2|は建物のピクセルの高さを示す。
さらに、前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を建物のピクセルの高さとする前に、好ましくは、前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定し、前記所定領域の色が異なる場合に、前記投影画像を破棄し、前記所定領域の色が同一である場合に、後続の操作を継続的に実行する。
一般的には、建物画像の上端に連続した固定色の領域を有し、当該上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定することにより、建物の上端境界の決定に影響を与える木の葉や街灯柱等の小さな物体の有無を検出できる。
S104:前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定する。
投影画像に対する建物画像のピクセルの高さの割合と、投影画像を球体に投影する時に対応する投影角とに基づいて、球体モデルにおける建物画像の投影角θを決定できる。典型的には、ビューポートを設定する時に、ビューポートに対応する投影角度を決定し、さらに画像全体の高さに対する建物のピクセルの高さの割合に基づいて、ビューポートにおける投影角の割合を計算して決定し、さらに建物画像に対応する投影角を算出する。
S105:前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定する。
図1Fに示すように、球体モデルにおける建物画像の投影角θを決定した場合、原画像の収集位置と建物との距離Lに基づいて、建物高さH、距離Lから構成される直角三角形において、正接関数により建物高さHを決定でき、すなわち、H=L*tanθである。
本実施例の技術案によれば、建物画像を含む原画像を取得し、当該原画像を所定の球体モデルに投影して投影画像を形成し、建物画像のエッジ検出によりそのピクセルの高さを取得し、さらに当該ピクセルの高さに基づいて、球体モデルにおいて投影される時の投影角を決定し、最終的に、取得した投影角と、原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて建物高さを算出する。当該方法によれば、画像に基づいて建物高さを自動的で迅速に取得でき、手動での収集が不要になり、取得効率を向上させるとともに取得コストを削減した。
実施例2
図2Aは本発明の実施例2に係る建物高さ計算方法のフローチャートであり、前記建物高さの分析方法は、上記実施例1をもとにして、建物のピクセルの高さを決定する前に、画像を前処理し、画像における干渉を除去し、計算の精度を高める。前処理の方式は様々であり、単独に使用してもよく、組み合わせて使用してもよい。
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行う前に、さらにS201〜S206を含む。
S201:前記投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出する。
ピクセルは通常、赤、緑、青の三原色を使用するため、この3種類の異なる色ピクセルの各濃淡値を抽出できる。
S202:異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算する。
投影画像は建物画像以外、建物周辺のほかの画像を含む可能性がある。例えば、投影画像では、建物画像の上方に青空がある可能性があるが、歩道橋等のほかの妨げる建物の画像がある可能性もある。歩道橋等のほかの大型人工構造物である場合に、ターゲット建物高さの推定に影響を与える可能性があるため、背景が青空の画像の方は建物高さをより正確に推定できる。従って、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算することにより、青空を識別する。
前記投影画像の上端の所定領域とは、青空画像又はほかの妨げる建物画像を含む可能性がある領域であり、当該領域は経験に基づいて設定でき、大きすぎると計算量が増加し、小さすぎると青空を識別できないおそれがある。
具体的には、上記青色ピクセルの濃淡値とほかの色ピクセルとの濃淡値を比較計算し、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を取得し、後続の操作では当該濃淡値の差を利用して当該投影画像が要求を満たすか否かをさらに判定する。当該投影画像が要求を満たす場合に、青色ピクセルの濃淡値がほかの色ピクセルの濃淡値よりも遥かに大きいはずであり、且つ青色ピクセルの濃淡値とほかの色ピクセルの濃淡値がゼロよりも大きいが、ゼロに近くない。
S203:当該濃淡値の差が所定閾値よりも大きいか否かを判定し、当該濃淡値の差が所定閾値よりも大きい場合に、ステップS204〜S205を実行し、当該濃淡値の差が所定閾値よりも大きくない場合に、ステップS206を実行する。
前記所定閾値とは、予め設定された、投影画像が要求を満たすか否かを判定するための濃淡値である。投影画像が要求を満たすか否かを正確に判定するように、当該所定閾値を設定する。
なお、濃淡値の差がゼロよりも大きいか否かに基づいて、投影画像が要求を満たすか否かを判定し、当該投影画像が要求を満たす場合に、投影画像の上端領域が青空の画像であるはずであり、この時に、青色ピクセルの濃淡値がほかの色ピクセルの濃淡値よりも遥かに大きく、すなわち濃淡値の差がゼロよりも大きい。なお、青色ピクセルの濃淡値とほかの色ピクセルの濃淡値が存在するが、各ピクセルの濃淡値の差が極めて小さい場合に、濃淡値の差がゼロに近く、後続の操作では建物画像の上端境界を正確に決定できなく、この時の投影画像が要求を満たさない。従って、本実施例では、好ましくは、所定閾値を予め決定し、濃淡値の差が所定閾値よりも大きいか否かを判定することにより、投影画像が要求を満たすか否かを正確に決定する。
S204:前記投影画像に色ピクセル分離を行い、その青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出する。
検出した前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きい場合に、前記投影画像に色ピクセル分離を行い、三原色画像、すなわち青色チャネル画像、赤色チャネル画像及び緑色チャネル画像を取得し、そのうちの青色チャネル画像の青色ピクセルを処理ピクセルとして抽出し、雲、降水等の自然現象の干渉を解消することに用いる。また、当該操作では、投影画像のサイズを同時に調整でき、後続の計算と操作を簡単に実行できる。図2Bは青色チャネル画像を処理して雲、降水等の自然現象の干渉を解消した画像を示す。
S205:前記投影画像をファジィ処理して前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現する。
画像の形成、伝送及び変換過程で、鳥類、送電線等の細かい物体のような種々のランダムなノイズの影響を受けて、画像が粗くなり、品質が低下し、ひどい場合に画像における主要特徴が覆われてしまう。ノイズを低減させ、リアルな画像を復元するために、画像にフィルタリングとノイズ除去を行う必要がある。画像にフィルタリングとノイズ除去を行う方法として、線形フィルタリングアルゴリズム、非線形フィルタリングアルゴリズム又はウィナーフィルタリングアルゴリズムなど様々挙げられ、線形フィルタリングアルゴリズムにおけるガウスアルゴリズムは最も一般的である。本実施例では、好ましくは、ガウスアルゴリズムで前記投影画像をファジィ処理することによりフィルタリングとノイズ除去を実現し、パノラマ画像の形成時の鳥類、送電線等の細かい物体が画像品質に対する影響を解消する。図2Cは本実施例がガウスアルゴリズムにより投影画像にフィルタリングとノイズ除去を行った画像を示す。
S206:当該投影画像を破棄し、今回の識別動作を停止する。
検出された前記濃淡値の差が所定閾値よりも小さい場合に、識別した前記投影画像の上方に橋などの妨げる建物があると判定し、又は、識別した前記投影画像における建物画像が不完全に撮影されたと判定する。それにより、後続の操作では建物画像の上エッジを正確に検出できなく、さらに建物画像の上端境界を決定できないので、建物のピクセルの高さを決定できない。この時に、当該投影画像を直接に破棄し、今回の識別動作を停止する。
本実施例の技術案によれば、投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を比較計算することにより、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を取得し、当該濃淡値の差に基づいてさらに投影画像が要求を満たすか否かを判定し、要求を満たすと当該投影画像に後続の操作を実行し、要求を満たさないと当該投影画像を直接に破棄する。当該方法は、投影画像における建物画像にエッジ検出を行う前に、異なる色ピクセルの濃淡値により当該投影画像が要求を満たすか否かを判定し、さらに要求を満たす投影画像のみにエッジ検出を行って、それにより後続の操作の処理対象をさらに絞り、建物高さの取得効率をさらに向上させる。
実施例3
図3は本発明の実施例に係わる建物高さ計算方法のフローチャートである。本実施例は上記各実施例をもとにして、好ましい実施例を提供する。
図3を参照し、本実施例の方法はS301〜S316を含む。
S301:建物画像を含む原画像を取得する。
S302:前記原画像の収集位置と前記建物との距離に基づいて、前記原画像の前記所定球体における投影仰角を決定する。
S303:前記原画像をテクスチャとして所定球体の表面に付着して投影画像を形成する。
S304:前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定し、前記投影画像を前記投影ビューポートにマッピングして前記パノラマ画像の広角歪みを解消する。
S305:前記投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出する。
S306:異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算する。
S307:前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きいか否かを判定し、前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きいである場合に、ステップS308〜S312を実行し、前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きくない場合に、ステップS316を実行する。
S308:前記投影画像に色ピクセル分離を行い、その青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出する。
S309:前記投影画像をファジィ処理することにより前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現する。
S310:前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算する。
S311:前記ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、当該上エッジを前記建物画像の上端境界とする。
S312:前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定し、前記上端境界の所定領域の色が同一である場合に、ステップS313〜S315を実行し、前記上端境界の所定領域の色が異なる場合に、ステップS316を実行する。
S313:前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとする。
S314:前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定する。
S315:前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定する。
S316:前記投影画像を破棄する。
本好ましい実施例によれば、建物画像を含む原画像を取得し、当該原画像をテクスチャとして所定の球体モデルに付着して投影画像を形成し、球体モデルの球心をビューポートとして設定し、当該投影画像を当該ビューポートにマッピングし、それにより建物画像の上端境界を決定し、当該上端境界を利用して建物画像のピクセルの高さを決定し、さらに当該ピクセルの高さに基づいて球体モデルにおいて投影される時の投影角を決定し、最終的に、取得した投影角と、原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、建物高さを算出する。当該方法によれば、画像に基づいて建物高さを自動的で迅速に取得でき、手動での収集が不要になり、取得効率を向上させるとともに取得コストを削減した。
また、一方では、建物画像のピクセルの高さを決定する前に、建物画像の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出し、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差に基づいて、投影画像が要求を満たすか否かを判定し、要求を満たさないと当該投影画像を破棄し、他方では、建物画像のピクセルの高さを決定する前に、建物画像の上端境界の所定領域の色が要求を満たすか否かを判定し、要求を満たさないと当該投影画像を破棄する。当該方法によれば、要求を満たす投影画像のみにエッジ検出を行うように最適化し、それにより処理対象をさらに絞り、建物高さの取得効率をさらに向上させる。
実施例4
図4Aは本発明の実施例4に係る建物高さ計算装置の構成模式図である。
図4Aを参照し、当該実施例に係る装置は、具体的に、原画像取得モジュール41、投影モジュール42、エッジ検出モジュール43、投影角決定モジュール44及び建物高さ決定モジュール45を備える。
前記原画像取得モジュール41は、建物画像を含む原画像を取得することに用いられ、
投影モジュール42は、前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成することに用いられ、
エッジ検出モジュール43は、前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得することに用いられ、
投影角決定モジュール44は、前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定することに用いられ、
建物高さ決定モジュール45は、前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離にと基づいて、前記建物高さを決定することに用いられる。
上記技術案をもとにして、前記装置は、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成した後に、前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定するビューポート設定モジュール46と、
前記投影画像を前記投影ビューポートにマッピングして前記パノラマ画像の広角歪みを解消するマッピングモジュール47と、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する前に、前記原画像の収集位置と前記建物との距離に基づいて、前記原画像の前記所定球体における投影仰角を決定する投影仰角決定モジュール48と、
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行う前に、前記投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出する濃淡値抽出モジュール49と、
異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算する濃淡値差計算モジュール410と、
前記濃淡値差が所定閾値よりも大きいか否かを判定する第1判定モジュール411と、
前記濃淡値差が所定閾値よりも大きい場合に、前記投影画像に色ピクセル分離を行い、そのうちの青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出する色ピクセル分離モジュール412と、
前記投影画像をファジィ処理することにより前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現するファジィ処理モジュール413と、をさらに備える。
好ましくは、図4Bに示すように、上記エッジ検出モジュール43は、具体的に、
前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算するピクセル勾配計算ユニット431と、
ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、当該上エッジを前記建物画像の上端境界とする上端境界決定ユニット432と、
前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとするピクセル高さ計算ユニット433と、を備える。
さらに、当該装置のエッジ検出モジュール43は、
前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとする前に、前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定する第2判定ユニット434と、
前記所定領域の色が異なる場合に、前記投影画像を破棄する破棄ユニット435と、をさらに備える。
本実施例の技術案に係る建物高さ計算装置によれば、エッジ検出モジュール43により建物画像をエッジ検出して建物画像のピクセルの高さを取得し、投影角決定モジュール44により建物画像のピクセルの高さに基づいて、所定球体において投影される投影角を決定し、建物高さ決定モジュール45により投影角と、原画像の収集位置と建物との距離とに基づいて、最終的に建物高さを決定する。当該装置によれば、画像に基づいて建物高さを自動的で迅速に取得でき、手動での収集が不要になり、取得効率を向上させるとともに取得コストを削減した。
また、さらに第1判定モジュール411により投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値の差が要求を満たすか否かを判定し、要求を満たさないと当該投影画像を破棄し、第2判定ユニット434により投影画像における建物画像の上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定し、要求を満たさないと当該投影画像を破棄する。当該装置によれば、要求を満たす投影画像のみにエッジ検出を行うように最適化し、それにより処理対象をさらに絞り、建物高さの取得効率をさらに向上させる。
実施例5
本実施例は不揮発性コンピュータ記憶媒体を提供し、このコンピュータ記憶媒体に、1つ又は複数のモジュールが記憶され、前記1つ又は複数のモジュールが建物高さ計算方法を実行する機器により実行される場合に、前記機器に、
建物画像を含む原画像を取得し、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成し、
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得し、
前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定し、
前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定する。
上記記憶媒体に記憶されたモジュールが前記機器により実行される時に、好ましくは、前記原画像は前記建物を下から上に撮影したパノラマ画像である。
上記記憶媒体に記憶されたモジュールが前記機器により実行される時に、前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成した後に、前記方法は、
前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定するステップと、
前記投影画像を前記投影ビューポートにマッピングして前記パノラマ画像の広角歪みを解消するステップと、をさらに含んでもよい。
上記記憶媒体に記憶されたモジュールが前記機器により実行される時に、前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する前に、前記方法は、
前記原画像の収集位置と前記建物との距離に基づいて、前記原画像の前記所定球体における投影仰角を決定するステップをさらに含んでもよい。
上記記憶媒体に記憶されたモジュールが前記機器により実行される時に、前記投影画像における建物画像をエッジ検出する前に、前記方法は、
前記投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出するステップと、
異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算するステップと、
前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きい場合に、前記投影画像に色ピクセル分離を行い、そのうちの青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出するステップと、
前記投影画像をファジィ処理することにより前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現するステップと、をさらに含んでもよい。
上記記憶媒体に記憶されたモジュールが前記機器により実行される時に、前記投影画像における建物画像をエッジ検出して前記建物画像のピクセルの高さを取得するステップにおいては、好ましくは、
前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算するステップと、
前記ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、当該上エッジを前記建物画像の上端境界とするステップと、
前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとするステップと、をさらに含む。
上記記憶媒体に記憶されたモジュールが前記機器により実行される時に、前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとする前に、前記方法は、
前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定し、前記所定領域の色が異なる場合に、前記投影画像を破棄し、前記所定領域の色が同一である場合に、後続の操作を継続的に実行するステップをさらに含んでもよい。
実施例6
図5は本発明の実施例6に係る建物高さの計算方法を実行する機器のハードウェア構成模式図である。
当該機器は、1つ又は複数のプロセッサ510(図5では1つのプロセッサ510を例とする)、メモリ520、及び1つ又は複数のモジュールを備える。
前記機器は、入力装置530及び出力装置540をさらに備えてもよい。前記機器のプロセッサ510、メモリ520、入力装置530及び出力装置540はバス又はほかの方式により接続され、図5ではバスによる接続を例とする。
メモリ520はコンピュータ可読記憶媒体として、ソフトウェアプログラム、コンピュータ実行可能プログラム及びモジュール、例えば本発明の実施例に係る建物高さ計算方法に対応するプログラム命令/モジュール(例えば、図面4Aに示される原画像取得モジュール41、投影モジュール42、エッジ検出モジュール43、投影角決定モジュール44及び建物高さ決定モジュール45)を記憶できる。プロセッサ510はメモリ520に記憶されたソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することにより、サーバの種々の機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例に係る建物高さの計算方法を実現する。
メモリ520は、オペレーティングシステム、少なくとも1つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶するプログラム記憶領域、及び端末機器の使用に基づいて作成されるデータ等を記憶するデータ記憶領域を含んでもよい。また、メモリ520は高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、少なくとも1つのディスクメモリ、フラッシュメモリやほかの不揮発性ソリッドステートメモリのような不揮発性メモリを含んでもよい。特定の実施例では、メモリ520はプロセッサ510に対して遠隔に設置されたネットワークを介して端末機器に接続されるメモリをさらに含んでもよい。上記ネットワークの例として、インターネット、イントラネット、LAN、移動体通信網、及びそれらの組み合わせを含むが、それらに限定されない。
入力装置530は入力された数字又は文字情報を受信し、端末のユーザー設定及び機能制御に関連するキー信号入力を生成する。出力装置540はディスプレイ等の表示装置を備えるようにしてもよい。
前記1つ又は複数のモジュールは前記メモリ520に記憶され、前記1つ又は複数のプロセッサ510により実行される場合に、
建物画像を含む原画像を取得し、
前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成し、
前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得し、
前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定し、
前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定する。
さらに、前記原画像は具体的には、前記建物を下から上に撮影したパノラマ画像であってもよい。
さらに、前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成した後に、前記方法は、
前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定するステップと、
前記投影画像を前記投影ビューポートにマッピングして前記パノラマ画像の広角歪みを解消するステップと、をさらに含んでもよい。
さらに、前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する前に、前記方法は、
前記原画像の収集位置と前記建物との距離に基づいて、前記原画像の前記所定球体における投影仰角を決定するステップをさらに含んでもよい。
さらに、前記投影画像における建物画像をエッジ検出する前に、前記方法は、
前記投影画像の上端の所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出するステップと、
異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算するステップと、
前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きい場合に、前記投影画像に色ピクセル分離を行い、そのうちの青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出するステップと、
前記投影画像をファジィ処理することにより前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現するステップと、をさらに含んでもよい。
さらに、前記投影画像における建物画像をエッジ検出して前記建物画像のピクセルの高さを取得するステップにおいては、
前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算するステップと、
前記ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、当該上エッジを前記建物画像の上端境界とするステップと、
前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとするステップと、を含む。
さらに、前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、当該距離を前記建物のピクセルの高さとする前に、前記方法は、
前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定し、前記所定領域の色が異なる場合に、前記投影画像を破棄し、前記所定領域の色が同一である場合に、後続の操作を継続的に実行するステップをさらに含んでもよい。
当業者は、以上の実施形態についての説明からわかるように、本発明をソフトウェア及び必要な汎用ハードウェアにより実現でき、勿論、ハードウェアにより実現できるが、多くの場合は、前者が好ましい実施形態である。このような理解を踏まえて、本発明の技術案は実質的には又は従来技術に貢献する部分をソフトウェア製品の形態で実現でき、当該コンピュータソフトウェア製品はコンピュータ可読記憶媒体、例えばコンピュータのフロッピーディスク、読み出し専用メモリ(Read−Only Memory、ROM)、ランダムアクセスメモリ(Random Access Memory、RAM)、フラッシュ(FLASH)、ハードディスクや光ディスク等に記憶され、コンピュータ機器(パソコン、サーバ、又はネットワーク機器等が挙げられる)に本発明の各実施例に係る方法を実行させる複数の命令を含む。
なお、上記建物高さ計算装置の実施例に含まれる各ユニットとモジュールは機能ロジックに応じて区画されたが、上記の区画に限定されず、対応する機能を実現できればよい。また、各機能ユニットの具体的な名称、単に区別を容易にするためのものであり、本発明の保護範囲を限定するものではない。
以上で説明したのは、本発明の具体的な実施形態だけであり、本発明の保護範囲は、これらに限定されるものではない。本技術分野をよく知っている当業者のいずれも、本発明に開示された技術範囲内に容易に想到できる変更または置換の全ては、本発明の保護範囲内に含まれるべきである。従って、本発明の保護範囲は、付いている特許請求の範囲を基準としているものである。

Claims (15)

  1. 建物画像を含む原画像を取得するステップと、
    前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成するステップと、
    前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得するステップと、
    前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定するステップと、
    前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定するステップと、を含む
    ことを特徴とする建物高さの計算方法。
  2. 前記原画像は前記建物を下から上に撮影したパノラマ画像である
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成した後に、
    前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定するステップと、
    前記投影画像を前記投影ビューポートにマッピングして前記パノラマ画像の広角歪みを解消するステップと、をさらに含む
    ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  4. 前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する前に、
    前記原画像の収集位置と前記建物との距離に基づいて、前記原画像の、前記所定球体における投影仰角を決定するステップをさらに含む
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  5. 前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行う前に、
    前記投影画像の上端における所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出するステップと、
    異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算するステップと、
    前記濃淡値の差が所定閾値よりも大きい場合に、前記投影画像に色ピクセル分離を行い、そのうちの青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出するステップと、
    前記投影画像にファジィ処理を行うことにより前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現するステップと、をさらに含む
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  6. 前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得するステップは、
    前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算するステップと、
    前記ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、前記上エッジを前記建物画像の上端境界とするステップと、
    前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、前記距離を前記建物のピクセルの高さとするステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  7. 前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、前記距離を前記建物のピクセルの高さとする前に、
    前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定し、前記所定領域の色が異なる場合に、前記投影画像を破棄し、前記所定領域の色が同一である場合に、後続の操作を継続的に実行するステップをさらに含む
    ことを特徴とする請求項6に記載の方法。
  8. 建物画像を含む原画像を取得する原画像取得モジュールと、
    前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する投影モジュールと、
    前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得するエッジ検出モジュールと、
    前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定する投影角決定モジュールと、
    前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定する建物高さ決定モジュールと、を備える
    ことを特徴とする建物高さ計算装置。
  9. 前記原画像は前記建物を下から上に撮影したパノラマ画像である
    ことを特徴とする請求項8に記載の装置。
  10. 前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成した後に、前記所定球体の球心を撮影ビューポートとして設定するビューポート設定モジュールと、
    前記投影画像を前記投影ビューポートにマッピングして前記パノラマ画像の広角歪みを解消するマッピングモジュールと、をさらに備える
    ことを特徴とする請求項8に記載の装置。
  11. 前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成する前に、前記原画像の収集位置と前記建物との距離に基づいて、前記原画像の、前記所定球体における投影仰角を決定する投影仰角決定モジュールをさらに備える
    ことを特徴とする請求項8に記載の装置。
  12. 前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行う前に、前記投影画像の上端における所定領域の異なる色ピクセルの濃淡値を抽出する濃淡値抽出モジュールと、
    異なる色ピクセルの濃淡値に基づいて、青色ピクセルとほかの色ピクセルとの濃淡値の差を計算する濃淡値差計算モジュールと、
    前記濃淡値差が所定閾値よりも大きいか否かを判定する第1判定モジュールと、
    前記濃淡値差が所定閾値よりも大きい場合に、前記投影画像に色ピクセル分離を行い、そのうちの青色ピクセルを投影画像の処理ピクセルとして抽出する色ピクセル分離モジュールと、
    前記投影画像をファジィ処理することにより前記投影画像に対するフィルタリングとノイズ除去を実現するファジィ処理モジュールと、をさらに備える
    ことを特徴とする請求項8に記載の装置。
  13. 前記エッジ検出モジュールは、
    前記投影画像における建物画像のピクセル勾配を計算するピクセル勾配計算ユニットと、
    前記ピクセル勾配に基づいて、前記投影画像の中心点の上方より上から下に建物画像の上エッジを検索し、前記上エッジを前記建物画像の上端境界とする上端境界決定ユニットと、
    前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、前記距離を前記建物のピクセルの高さとするピクセル高さ計算ユニットと、を備える
    ことを特徴とする請求項8に記載の装置。
  14. 前記エッジ検出モジュールは、
    前記上端境界と前記投影画像の下エッジとの距離を計算し、前記距離を前記建物のピクセルの高さとする前に、前記上端境界に基づいて、前記上端境界の所定領域の色が同一であるか否かを判定する第2判定ユニットと、
    前記所定領域の色が異なる場合に、前記投影画像を破棄する破棄ユニットと、をさらに備える
    ことを特徴とする請求項13に記載の装置。
  15. 1つ又は複数のモジュールが記憶され、
    前記1つ又は複数のモジュールが建物高さの計算方法を実行する機器により実行される場合に、前記機器に、
    建物画像を含む原画像を取得し、
    前記原画像を所定球体の表面に投影して投影画像を形成し、
    前記投影画像における建物画像にエッジ検出を行って前記建物画像のピクセルの高さを取得し、
    前記建物のピクセルの高さに基づいて、前記所定球体において投影される投影角を決定し、
    前記投影角と、前記原画像における収集位置と建物との距離とに基づいて、前記建物高さを決定するようにさせる
    ことを特徴とする不揮発性コンピュータ記憶媒体。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113720283A (zh) * 2021-08-31 2021-11-30 广联达科技股份有限公司 建筑施工高度的识别方法、装置、电子设备及系统

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105737742A (zh) * 2016-04-19 2016-07-06 南京工程学院 一种基于图像处理的测量高度方法
JP6875836B2 (ja) * 2016-11-29 2021-05-26 株式会社明電舎 ワイヤロープ計測装置及び方法
CN107314761A (zh) * 2017-05-24 2017-11-03 上海与德科技有限公司 测量方法及电子设备
CN108645342B (zh) * 2018-04-25 2020-07-07 国交空间信息技术(北京)有限公司 一种基于道路轨迹和高分辨率影像的道路宽度提取方法
CN110595441B (zh) * 2018-06-13 2021-10-12 杭州海康微影传感科技有限公司 瞄具
CN109238225B (zh) * 2018-09-03 2021-02-05 浙江大丰实业股份有限公司 移动式车台实时高度监护平台
CN110503627B (zh) * 2019-07-11 2024-05-10 平安科技(深圳)有限公司 建筑物裂缝检测方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112686832A (zh) * 2019-10-18 2021-04-20 高萍 高度偏差数据辨识系统以及相应终端
CN111179375B (zh) * 2019-12-17 2023-12-01 深圳市华阳国际工程设计股份有限公司 建筑承台的轮廓图形的自动生成方法、装置及计算机存储介质
CN111307046B (zh) * 2020-02-17 2021-06-01 东北林业大学 基于半球图像的树高测量方法
CN111523391B (zh) * 2020-03-26 2021-11-05 上海刻羽信息科技有限公司 建筑物的识别方法、系统、电子设备及可读存储介质
CN111750838B (zh) * 2020-07-07 2022-06-28 中南民族大学 农业用地规划图的生成方法、装置、设备及存储介质
CN111915608B (zh) * 2020-09-11 2023-08-15 北京百度网讯科技有限公司 建筑物提取方法、装置、设备和存储介质
CN113158898A (zh) * 2021-04-22 2021-07-23 宝武集团鄂城钢铁有限公司 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法
CN113401817B (zh) * 2021-05-24 2024-06-11 深圳须弥云图空间科技有限公司 塔吊高度调节方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113344782B (zh) * 2021-05-31 2023-07-18 浙江大华技术股份有限公司 图像拼接方法、装置、存储介质及电子装置
CN113610782B (zh) * 2021-07-21 2024-01-02 武汉理工大学 一种建筑物变形监测方法、设备及存储介质
CN113914736A (zh) * 2021-09-28 2022-01-11 奇瑞汽车股份有限公司 电动尾门的控制方法、装置、设备和存储介质
CN114046749B (zh) * 2021-10-26 2022-07-08 刘红霞 预制混凝土构件点状凹坑结合面粗糙度检测方法及系统
CN114399490B (zh) * 2022-01-13 2023-03-31 如你所视(北京)科技有限公司 建筑物涂刷质量检测方法和装置、计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007004256A (ja) * 2005-06-21 2007-01-11 Toyota Motor Corp 画像処理装置、画像処理方法
CN103217144A (zh) * 2013-04-10 2013-07-24 广东欧珀移动通信有限公司 一种监测建筑物高度及与所述建筑物的距离的方法及装置
JP2015046171A (ja) * 2014-09-29 2015-03-12 株式会社リコー 画像を生成する装置および方法
EP3057062A1 (en) * 2015-02-16 2016-08-17 Application Solutions (Electronics and Vision) Limited Method and device for stabilization of a surround view image

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5796426A (en) * 1994-05-27 1998-08-18 Warp, Ltd. Wide-angle image dewarping method and apparatus
JP2001141430A (ja) 1999-11-16 2001-05-25 Fuji Photo Film Co Ltd 画像撮像装置及び画像処理装置
JP2005164434A (ja) * 2003-12-03 2005-06-23 Fukuoka Institute Of Technology 非接触三次元計測方法および装置
KR100689773B1 (ko) * 2005-07-27 2007-03-08 주식회사 현대오토넷 등산로 안내 기능을 가지는 네비게이션 시스템 및 등산로안내 방법
JP2007322407A (ja) 2006-06-01 2007-12-13 Beru Techno:Kk 背景を基準とする画像処理による変位、位置、姿勢計測方法
US20080101713A1 (en) * 2006-10-27 2008-05-01 Edgar Albert D System and method of fisheye image planar projection
US9812096B2 (en) * 2008-01-23 2017-11-07 Spy Eye, Llc Eye mounted displays and systems using eye mounted displays
US8339456B2 (en) * 2008-05-15 2012-12-25 Sri International Apparatus for intelligent and autonomous video content generation and streaming
CN101672620B (zh) * 2008-09-08 2011-01-05 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 电子设备及测量物体尺寸的方法
CN101476885A (zh) * 2009-01-05 2009-07-08 东南大学 基于单张数码像片的建筑物高度测量方法
CN101545775B (zh) * 2009-05-05 2011-06-08 东南大学 利用数字地图计算像片方位元素和建筑物高度的方法
US20110141321A1 (en) * 2009-12-16 2011-06-16 General Instrument Corporation Method and apparatus for transforming a lens-distorted image to a perspective image in bayer space
JP5639275B2 (ja) * 2010-10-11 2014-12-10 エンパイア テクノロジー ディベロップメント エルエルシー オブジェクトモデリング
TWI468849B (zh) * 2011-04-28 2015-01-11 Inst Information Industry 建築物紋理擷取裝置及其方法
US9404764B2 (en) * 2011-12-30 2016-08-02 Here Global B.V. Path side imagery
CN102661717A (zh) * 2012-05-09 2012-09-12 河北省电力建设调整试验所 铁塔单目视觉测量方法
US9256961B2 (en) * 2012-06-28 2016-02-09 Here Global B.V. Alternate viewpoint image enhancement
JP6065670B2 (ja) 2013-03-13 2017-01-25 株式会社リコー 3次元計測システム、プログラム及び方法。
JP6171849B2 (ja) 2013-10-29 2017-08-02 日産自動車株式会社 移動体位置姿勢角推定装置及び移動体位置姿勢角推定方法
EP3132231B1 (en) * 2014-04-14 2020-09-16 Vricon Systems Aktiebolag A method and system for estimating information related to a vehicle pitch and/or roll angle
US9514524B2 (en) * 2015-02-27 2016-12-06 Sony Corporation Optical distortion compensation
KR101854461B1 (ko) * 2016-10-12 2018-05-03 전자부품연구원 카메라 시스템 및 이의 객체 인식 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007004256A (ja) * 2005-06-21 2007-01-11 Toyota Motor Corp 画像処理装置、画像処理方法
CN103217144A (zh) * 2013-04-10 2013-07-24 广东欧珀移动通信有限公司 一种监测建筑物高度及与所述建筑物的距离的方法及装置
JP2015046171A (ja) * 2014-09-29 2015-03-12 株式会社リコー 画像を生成する装置および方法
EP3057062A1 (en) * 2015-02-16 2016-08-17 Application Solutions (Electronics and Vision) Limited Method and device for stabilization of a surround view image

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113720283A (zh) * 2021-08-31 2021-11-30 广联达科技股份有限公司 建筑施工高度的识别方法、装置、电子设备及系统
CN113720283B (zh) * 2021-08-31 2023-08-25 广联达科技股份有限公司 建筑施工高度的识别方法、装置、电子设备及系统

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