JP2022133328A - 画像処理装置、及び、画像処理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】対空標識を撮影した撮影画像から、対空標識を精度良く検出することができるようにする。【解決手段】飛行体の飛行経路及び対空標識が配置される標識位置を含む所定の飛行経路に基づいて、前記飛行体の飛行が制御され、前記飛行経路と前記標識位置に基づいて、少なくとも一つの撮影画像が撮像され、前記撮像された撮影画像に含まれる前記対空標識が検出され、検出された前記対空標識の情報が出力される。本技術は、例えば、空撮した撮影画像から、地上に設置された対空標識を検出する場合等に適用できる。【選択図】図２

Description

本技術は、画像処理装置、及び、画像処理方法に関し、特に、例えば、対空標識を撮影した撮影画像から、対空標識を精度良く検出することができるようにする画像処理装置、及び、画像処理方法に関する。
例えば、対空標識を設置して撮影し、その撮影により得られる撮影画像に映る対空標識が設置された標定点に基づいて、３次元モデルを作成することで、実空間内の建物その他の計測を容易に行う技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
特開2005-140550号公報
対空標識を撮影し、その対空標識を撮影した撮影画像を用いて、建物や土量その他の計測を行うにあたっては、撮影画像から対空標識を精度良く検出することが要請される。
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、対空標識を撮影した撮影画像から、対空標識を精度良く検出することができるようにするものである。
本技術の画像処理装置は、飛行体の飛行経路及び対空標識が配置される標識位置を含む所定の飛行経路に基づいて、前記飛行体の飛行を制御する制御部と、前記飛行体に備えられ、前記飛行経路と前記標識位置に基づいて、少なくとも一つの撮影画像を撮像する撮像部と、前記撮像された撮影画像に含まれる前記対空標識を検出し、検出した前記対空標識の情報を出力する検出部とを有する画像処理装置である。
本技術の画像処理方法は、制御部と、撮像部と、検出部とを有する画像処理装置の前記制御部が、飛行体の飛行経路及び対空標識が配置される標識位置を含む所定の飛行経路に基づいて、前記飛行体の飛行を制御し、前記撮像部が、前記飛行体に備えられ、前記飛行経路と前記標識位置に基づいて、少なくとも一つの撮影画像を撮像し、前記検出部が、前記撮像された撮影画像に含まれる前記対空標識を検出し、検出した前記対空標識の情報を出力する画像処理方法である。
本技術の画像処理装置、及び、画像処理方法においては、飛行体の飛行経路及び対空標識が配置される標識位置を含む所定の飛行経路に基づいて、前記飛行体の飛行が制御され、前記飛行経路と前記標識位置に基づいて、少なくとも一つの撮影画像が撮像され、前記撮像された撮影画像に含まれる前記対空標識が検出され、検出された前記対空標識の情報が出力される。
なお、検出部は、飛行体が備えてもよいし、飛行体が備えていなくてもよい。
対空標識は、半径が異なる複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、前記複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる対空標識であってよい。
画像処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。
画像処理装置の構成要素は、複数の装置に分散して内蔵させることができる。
プログラムを伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。
本技術によれば、対空標識を撮影した撮影画像から、対空標識を精度良く検出することができる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
本技術を適用した土量計測システムの一実施の形態の概要を説明する図である。 土量計測システムで行われる土量計測の作業フローの例を説明するフローチャートである。 対空標識１０の第１の例を示す平面図である。 対空標識１０の第２の例を示す平面図である。 対空標識１０の第３の例を示す平面図である。 対空標識１０としての第２の複数円型標識の例を示す斜視図である。 対空標識１０の色彩を説明する図である。 所定の２色の混色の発生の有無を説明する図である。 クラウドサーバ３０としてのコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。 画像処理装置（検出装置）として機能するクラウドサーバ３０の機能的な構成例を示すブロック図である。 対空標識１０を検出する検出処理の例を説明するフローチャートである。 撮影画像の各画素の２値化の詳細な処理の例を説明するフローチャートである。 対空標識１０（の円１１及び１２）のテンプレート画像の例を示す図である。 候補領域及びテンプレート画像それぞれの、円１１及び１２に付された色彩を強調するフィルタの例を示す図である。 特徴量として、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFを抽出する処理の例を説明するフローチャートである。 ドローン２０の構成例を示すブロック図である。 本技術を適用した土量計測システムの他の一実施の形態の概要を説明する図である。 複数円型標識の対空標識１０の第１の変形例を示す平面図である。 複数円型標識の対空標識１０の第２の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第３の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第４の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第５の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第６の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第７の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第８の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第９の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第１０の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第１１の変形例を示す斜視図である。 複数円型標識の対空標識１０の第１２の変形例を示す平面図である。 複数円型標識の対空標識１０の第１３の変形例を示す斜視図である。 HLS色空間を示す図である。 輝度を用いた対空標識１０の検出の概要を説明する図である。 対空標識１０が、円１１ないし１３を有する場合の、輝度を用いた対空標識１０の検出の概要を説明する図である。 検出処理の他の例を説明するフローチャートである。 ステップＳ１３１－１で行われる撮影画像の各画素の２値化の詳細な処理の例を説明するフローチャートである。 ステップＳ１３２で行われる特徴量抽出処理において、特徴量として、円１１及び１２それぞれの輝度の距離を抽出する処理の例を説明するフローチャートである。
＜本技術を適用した土量計測システムの一実施の形態＞
図１は、本技術を適用した土量計測システムの一実施の形態の概要を説明する図である。
図１の土量計測システムでは、UAV(Unmanned Aerial Vehicle)による土量計測が行われる。
図１において、地上には、対空標識１０が設置されている。対空標識１０は、人手によって設置することや、ドローン等の無人航空機や人が操縦する航空機等の飛行体からばらまくこと等によって設置することができる。さらに、ドローンの背中に対空標識１０を設置することで、対空標識１０そのものが移動するようにしてあってもよい。
対空標識１０は、空撮される。図１では、ドローン２０にカメラ２１が搭載されており、ドローン２０を飛行させ、そのドローン２０に搭載されたカメラ２１で、対空標識１０の撮影（対空標識１０の空撮）が行われる。
カメラ２１で対空標識１０を撮影することにより得られる撮影画像（例えば、静止画）は、無線通信や有線通信によって、例えば、クラウドサーバ３０に送信される。
クラウドサーバ３０は、カメラ２１からの撮影画像の画像処理を行うことで、撮影画像に映る対空標識１０を検出する。さらに、クラウドサーバ３０は、対空標識１０の検出結果を用いて、地上の地形の３次元モデルを作成し、その３次元モデルから、地上の地形等の土量計測を行って、その土量計測の計測結果を出力する。
なお、上述のクラウドサーバ３０が行う処理は、クラウドサーバ３０ではなく、ドローン２０で行うことができる。また、上述のクラウドサーバ３０が行う処理は、ドローン２０とクラウドサーバ３０とで分担することができる。
さらに、対空標識１０の空撮の方法は、ドローン２０を用いる方法に限定されるものではない。すなわち、対空標識１０の空撮は、ドローン２０のような無人機を用いる方法の他、例えば、人が搭乗して操縦する飛行体や、人工衛星等を用いて行うことができる。
また、対空標識１０としては、所定の図形を印刷した紙やプラスチック等を採用することができる。また、対空標識１０としては、所定の形状のプラスチックやゴム等の平板状の材料を重ねたものを採用することができる。さらに、対空標識１０としては、所定の図形を表示するLCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等の表示パネルを採用することができる。また、対空標識１０としては、レフ板のような広げて展開するものも採用することができる。
図２は、図１の土量計測システムで行われる土量計測の作業フローの例を説明するフローチャートである。
ステップＳ１１において、例えば、土量計測を行う管理者によって、土量計測の事前計画がたてられる。事前計画では、ドローン２０の飛行ルートの決定や、対空標識１０を設置する標定点（となる位置）の決定等が行われる。
ステップＳ１２において、事前計画に従い、例えば、数百メートル程度の間隔等で設定された標定点に、対空標識１０が設置される。対空標識１０の設置は、例えば、人手や移動可能なロボット等によって行うことができる。さらに、対空標識１０そのものが移動可能なロボットであってもよい。
ステップＳ１３において、対空標識１０が設置された標定点の水平位置（緯度及び経度）と標高とが計測される。
ステップＳ１４において、事前計画に従い、ドローン２０を飛行させ、そのドローン２０に搭載されたカメラ２１によって、対空標識１０の空撮、すなわち、対空標識１０が設置された地上（土量計測の対象としての所定の地表範囲）の撮影が行われる。
対空標識１０の空撮では、１枚以上の撮影画像が撮影画像データとして撮影される。さらに、対空標識１０の空撮は、すべての撮影画像に映る撮影範囲を集めたときに、その撮影範囲の集まりに、対空標識１０が設置された範囲の全体が映るように行われる。
また、対空標識１０の空撮は、ある撮影画像に映る撮影範囲と、他の撮影画像に映る撮影範囲との一部が重複するように行われる。
ステップＳ１５において、地上に設置された対空標識１０が回収されるとともに、カメラ２１で対空標識１０を撮影した撮影画像データが、クラウドサーバ３０にアップロード（送信される）。
ステップＳ１６において、クラウドサーバ３０は、カメラ２１が撮影した撮影画像から、その撮影画像に映る対空標識１０（の画像）を検出する検出処理を行う。
ステップＳ１７において、クラウドサーバ３０は、ステップＳ１３で計測された標定点の水平位置及び標高と、ステップＳ１６で行われた検出処理で得られる対空標識１０の検出結果データを用いて、地上の３次元モデルデータを生成する処理を行う。
ステップＳ１８において、クラウドサーバ３０は、地上の３次元モデルデータを用いて、土量計測処理を行い、その土量計測の計測結果データを出力する処理を行う。
＜対空標識１０＞
図３は、対空標識１０の第１の例を示す平面図である。
図３の対空標識１０は、星型、エックス(X)型、プラス(+)型とそれぞれ呼ばれる対空標識である。
星型、エックス型、及び、プラス型の対空標識１０では、隣接する２つの領域に、色相がない白色及び黒色が、それぞれ付されている。
ここで、地上に設置された対空標識１０の空撮では、なるべく高い高度から、対空標識１０の撮影を行った方が広い範囲を撮影することができ、撮影画像の枚数を少なくすることができる。
撮影画像の枚数を少なくすることにより、ある撮影画像に映る撮影範囲と、他の撮影画像に映る撮影範囲とで重複する範囲や、撮影画像をクラウドサーバ３０にアップロードする時間、クラウドサーバ３０が撮影画像を処理するときの負荷等を削減することができる。
但し、高い高度から、対空標識１０の撮影を行う場合には、撮影画像に映る対空標識１０（の画像）は小さくなる。
さらに、対空標識１０が、星型、エックス型、又は、プラス型の対空標識のように、白色及び黒色が付された標識である場合、撮影画像において、白色の膨張、及び、黒色の収縮等が生じることや、積雪によって、地面の黒い土と雪の白とにより似たようなパターンを生じる可能性があり、これにより、撮影画像から対空標識１０を検出する検出精度が低下することがある。
また、星型、エックス型、又は、プラス型の対空標識１０については、白色と黒色と（が付された領域）の境界線（の延長線）どうしの交点が、対空標識１０の中心として検出される。そのため、白色の膨張、及び、黒色の収縮が生じると、対空標識１０の中心を検出する検出精度が低下することがある。
図４は、対空標識１０の第２の例を示す平面図である。
図４の対空標識１０では、白色の矩形内に、黒色の円が配置されている。
図４の対空標識１０は、図３の対空標識１０に比較して、シンプルな構成であるため、撮影画像に、黒丸状に映る物体が、誤って、対空標識１０として検出されることがあり得る。
ここで、図４の対空標識１０は、１個の円を有するので、単一円型標識ということができる。
図５は、対空標識１０の第３の例を示す平面図である。
図５の対空標識１０は、半径が異なる複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、複数の円のうちの隣接する円の色相が異なる標識になっている。
ここで、平面形状とは、物体を平面図に表したときに、その平面図に描かれる物体の形状を意味する。
図５の対空標識１０は、複数の円を有するので、複数円型標識ということができる。
複数円型標識の対空標識１０によれば（図４の単一円型標識も同様）、撮影画像に映る対空標識の１０の向き（回転）を考慮せずに、対空標識１０の検出を行うことができ、クラウドサーバ３０での、対空標識１０を検出する検出処理の負荷を軽減することができる。さらに、対空標識１０の中心を、容易に検出することができる。
図５のＡは、対空標識１０としての第１の複数円型標識の例を示す平面図である。
図５のＡの対空標識１０は、半径が異なる３つの円１１，１２、及び、１３が同心円状に配置され、かつ、その３つの円１１ないし１３を包含する、例えば、正方形や長方形等の矩形の枠領域１４が配置された平面形状を有する。
図５では、円１１ないし１３の順で、半径が大きくなっている。
さらに、図５では、円１１ないし１３のうちの隣接する円の色相が異なっている。
すなわち、図５では、半径が最小の円１１の色彩は、例えば、有彩色（色相がある色）の１つである青色になっており、半径が２番目に小さい円１２の色彩は、例えば、有彩色の他の１つである赤色になっている。さらに、半径が３番目に小さい（最も大きい）円１３の色彩は、例えば、無彩色の１つである黒色になっている。
なお、対空標識１０としての複数円型標識では、隣接する円の色相が異なっていれば良く、したがって、隣接する円１１及び１２の色相が異なるとともに、隣接する円１２及び１３の色相が異なっていれば、隣接しない円１１及び１３の色相は、同一であっても良い。
すなわち、円１１ないし１３の色彩としては、それぞれ、例えば、無彩色の黒色、有彩色の赤色、無彩色の黒色を採用することができる。
枠領域１４は、例えば、矩形状の紙やプラスチック等で構成することができる。
枠領域１４を、矩形状の紙やプラスチック等で構成する場合、対空標識１０は、例えば、紙やプラスチック等の枠領域１４に、円１１ないし１３を印刷することにより構成することができる。
また、円１１ないし１３、及び、枠領域１４は、例えば、プラスチックやゴム等の平板状の材料で構成することができる。この場合、対空標識１０は、円１１ないし１３、及び、枠領域１４としての平板状の材料を、枠領域１４、円１３，１２，１１に順で、下から上に重ねることにより構成することができる。
その他、対空標識１０は、例えば、LCDや有機ELディスプレイ等の表示パネルで構成し、その表示パネルに、円１１ないし１３、及び、枠領域１４を表示させることで、対空標識１０として機能させることができる。
なお、枠領域１４の、円１１ないし１３以外の領域には、対空標識１０の設置の日付その他のコメントを記述することができる。
図５のＢは、対空標識１０としての第２の複数円型標識の例を示す平面図である。
図５のＢの対空標識１０は、図５のＡの複数円型標識に対して、枠領域１４を設けていない構成になっている。したがって、図５のＢの対空標識１０は、半径が異なる３つの円１１ないし１３が同心円状に配置された構成になっている。
図５のＣは、対空標識１０としての第３の複数円型標識の例を示す平面図である。
図５のＣの対空標識１０は、図５のＡの複数円型標識に対して、円１３及び枠領域１４を設けていない構成になっている。したがって、図５のＣの対空標識１０は、半径が異なる２つの円１１及び１２が同心円状に配置された構成になっている。
図５のＤは、対空標識１０としての第４の複数円型標識の例を示す平面図である。
図５のＤの対空標識１０は、図５のＡの複数円型標識に対して、円１１及び枠領域１４を設けていない構成になっている。したがって、図５のＤの対空標識１０は、半径が異なる２つの円１２及び１３が同心円状に配置された構成になっている。
なお、対空標識１０としては、その他、例えば、図５のＣやＤの複数円型標識に、枠領域１４が設けられた構成や、半径が異なる４つ以上の円が同心円状に配置された構成を採用することができる。
図６は、図５のＢの対空標識１０としての第２の複数円型標識の例を示す斜視図である。
ここで、第２の複数円型標識は、平面形状が３つの円１１ないし１３で構成されるので、以下、３円型標識ともいう。
図６の対空標識１０としての３円型標識は、円１１となる高さの低い円柱状の部材（以下、円柱状部材１１ともいう）、円１２となる平板状の円状の部材（以下、円状部材１２ともいう）、及び、円１３となる平板状の円状の部材（以下、円状部材１３ともいう）で構成される。
すなわち、図６の対空標識１０は、円柱状部材１１、円状部材１２及び１３を、円状部材１３，１２、円柱状部材１１の順で、下から上に重ねて構成されている。
円柱状部材１１は、例えば、プラスチック（ABS樹脂）等で構成することができる。さらに、円柱状部材１１は、内部を空洞に構成し、対空標識１０（上）の照度を検出する照度センサを含む照度検出装置、無線通信を行うアンテナ及び回路を含む通信装置、さらには、照度検出装置で検出された情報を時系列に記録する半導体などの記録媒体を含む記録装置等（いずれも図示せず）を内蔵させることができる。なお対空標識１０は対空標識の円柱状部材１１以外の一部にこれらの照度検出装置等を内蔵してもよい。また対空標識１０は円柱状部材１１やその他の部材に照度センサ以外のその他のセンサを内蔵し、当該センサにより検出した対空標識に関するデータを通信装置で送信したり、記録装置で記録してもよい。
例えば、円柱状部材１１に、照度検出装置と、通信装置とを内蔵させる場合には、対空標識１０において、照度検出装置で検出された照度の情報を、通信装置で送信することができる。
対空標識１０から送信される照度等の情報は、クラウドサーバ３０で受信し、クラウドサーバ３０での処理に役立てることができる。
なお、円柱状部材１１に、照度検出装置、通信装置等を内蔵させない場合には、円柱状部材１１は、円状部材１２や１３と同様に、平板状の円状に構成することができる。また、円柱状部材１１に内蔵させる装置は、充電等のために、円柱状部材１１から取り出す（はずす）ことができる。
円状部材１２は、例えば、ゴム等の、紫外線によって変色しにくい部材等で構成することができる。円状部材１２を、紫外線によって変色しにくい部材で構成することにより、対空標識１０の検出に、円状部材１２に付された色彩の色相を用いた場合に、円状部材１２の変色によって、対空標識１０の検出精度が低下することを抑制することができる。
円状部材１３は、例えば、ポリプロピレン等の絶縁体等で構成することができる。円状部材１３を絶縁体で構成することにより、円状部材１２や、円柱状部材１１、さらには、円柱状部材１１に内蔵される通信装置等と、地上（アース）とが、電気的に接続されることを防止することができる。
ここで、後述するように、対空標識１０の識別（のための、撮影画像からの、対空標識１０の候補となる候補領域の抽出）には、円状部材１２の色彩の、少なくとも色相が用いられる。
対空標識１０が、円状部材１３を設けずに構成される場合、対空標識１０が地上に設置されたときに、円状部材１２が地上と接する。対空標識１０の設置場所の色彩としては、様々な色彩が存在し得るため、対空標識１０の設置場所の色彩によっては、撮影画像において、円状部材１２の色彩と、対空標識１０の設置場所の色彩との間に、程度の大きな混色が発生し、対空標識１０の識別が、混色の程度に応じた影響を受ける。
そこで、対空標識１０を、円状部材１３を設けて構成することにより、円状部材１２の色彩と、対空標識１０の設置場所の色彩との間の混色の発生を防止することができる。
なお、この場合、円状部材１２及び１３それぞれの色彩の間の混色が、対空標識１０の識別に影響を与える。
但し、円状部材１３を設けずに対空標識１０を構成する場合には、円状部材１２の色彩と対空標識１０の設置場所の色彩との間の混色の程度は、対空標識１０の設置場所の色彩によって変動する。したがって、円状部材１２の色彩と対空標識１０の設置場所の色彩との間の混色が、対空標識１０の識別に影響を与える程度は、対空標識１０の設置場所の色彩によって変動する。
これに対して、円状部材１３を設けて対空標識１０を構成する場合には、円状部材１２及び１３それぞれの色彩の間の混色の程度は、対空標識１０の設置場所の色彩によっては変動しない。したがって、円状部材１２及び１３それぞれの色彩の間の混色が、対空標識１０の識別に影響を与える程度は、対空標識１０の設置場所の色彩によっては変動しない。
以上のように、円状部材１３によれば、対空標識１０の設置場所の色彩によって、円状部材１２の色彩との間で生じる混色の程度が変動することを防止することができる。
ここで、対空標識１０としての複数円型標識のサイズとしては、人が対空標識１０を設置する場合の、対空標識１０の持ち運びを考慮し、人が、ある程度の数の対空標識１０を携帯することができるように、例えば、10ないし30cm四方の正方形等の直径30cm程度のサイズを採用することができる。
図７は、対空標識１０の色彩を説明する図である。
ここで、クラウドサーバ３０は、図１及び図２で説明したように、空撮により得られた撮影画像から、その撮影画像に映る対空標識１０を検出する。
クラウドサーバ３０は、対空標識１０の検出を、例えば、円（円状部材）１２の色相を用いて行う。すなわち、クラウドサーバ３０は、例えば、円１２の色相そのものや、円１２の色相と、円１２に隣接する円１１の色相との距離等を用いて、対空標識１０を検出する。
対空標識１０の検出を、円１２の色相そのものや、隣接する円１１及び１２それぞれの色相の距離を用いて行うことに着目すると、円１１及び１２それぞれの色彩は、ある程度の高度、すなわち、例えば、空撮が予定されている高度から撮影したときに、混色が発生しにくい色彩（混色の程度が小さい色彩）であることが有効である。
本件発明者が行った実験によれば、例えば、円１１及び円１２の色彩の組み合わせとして、円１１の色彩を黒色とするとともに、円１２の色彩を、黒色と色相が異なる色とする組み合わせを採用した場合に、混色が抑制されることが確認されている。
例えば、円１１及び円１２の色彩の組み合わせとして、円１１の色彩を黒色とするとともに、円１２の色彩を赤色とする組み合わせを採用した場合、高度65mから空撮を行った撮影画像で、円１１の黒色及び円１２の赤色を視認することができる程度に、混色が留まることが確認されている。
なお、円１１が、円１２との比較で大きすぎると、撮影画像に映る円１２の彩度が低くなり、円１２を識別しづらくなる。一方、円１１が、円１２との比較で小さすぎると、撮影画像に映る円１１の明度が低くなり、円１２を識別しづらくなる。
そこで、円１１及び１２のサイズは、円１２の識別性が高くなるサイズに設定することが有効である。
本件発明者が行った実験によれば、円１２の、円１１を除いた部分の面積を、円１１の面積の略1.0ないし3.0倍程度とすることにより、円１２の識別性が高くなることが確認されている。
対空標識１０の検出を、隣接する円１１及び１２それぞれの色相の距離を用いて行うことに着目すると、円１１及び１２それぞれの色彩の組み合わせは、自然界に存在する可能性がなるべく小さい組み合わせであることが有効である。
さらに、円１１及び１２それぞれの色彩の組み合わせは、それぞれの色彩の色相がなるべく異なる組み合わせであることが有効である。
また、円１１及び１２それぞれの色彩の組み合わせは、ある程度の高度から撮影したときに、混色の程度がなるべく低い組み合わせ、すなわち、例えば、撮影画像から得られる円１１の色相と円１２の色相との距離がなるべく大きい組み合わせであることが有効である。
図７は、対空標識１０を撮影した撮影画像から得られる、円１１及び１２それぞれの画素の色相のヒストグラムの例を示している。
ここで、円１２とは、特に断らない限り、円１２としての円全体のうちの、円１１を除いた円環状の部分を意味する。
図７のヒストグラムでは、撮影画像から、円１１（と推定される領域）の画素と、円１２（と推定される画素）とが検出され、それらの円１１及び１２の画素を対象として、各色相を有する画素の度数（画素数）が示されている。
なお、図７において、横軸は、色相を表し、縦軸は、度数を表す。
撮影画像から検出された円１１及び１２の画素を対象とする色相のヒストグラム（以下、色相ヒストグラムともいう）には、例えば、図７に示すように、第１の色相をピークとする分布と、第２の色相をピークとする分布との２つの分布が存在する。
円１１及び１２それぞれの色相の距離としては、例えば、色相ヒストグラムに存在する２つの分布それぞれのピークどうしの距離（ピークどうしの色相の違い）を採用することができる。
また、円１１及び１２それぞれの色相の距離としては、例えば、撮影画像から検出された円１１及び１２の画素それぞれの色相の平均値等の積算値の違いを採用することができる。
いま、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFとして、例えば、撮影画像から検出された円１１及び１２の画素それぞれの色相の平均値の違いを採用することとすると、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFは、式（１）で表される。
Figure 2022133328000002
 ・・・（１）
式（１）において、Hi,jは、撮影画像の位置(i,j)の画素の色相を表す。N1及びN2は、撮影画像から検出された円１１及び１２の画素の画素数をそれぞれ表す。右辺第１項のサメーション（Σ）は、撮影画像から検出された円１１の画素（(i,j)∈Area1の画素）を対象とするサメーションを表し、右辺第２項のサメーション（Σ）は、撮影画像から検出された円１２の画素（(i,j)∈Area2の画素）を対象とするサメーションを表す。
なお、撮影画像の画素の画素値が、RGB色空間のR(Red)値、G(Green)値、及び、B(Blue)値で表される場合、そのR値、G値、及び、B値は、式（２）に従って、HLS空間の色相H(Hue)、彩度S(Saturation)、及び、輝度L(Lightness)に変換することができる。
Figure 2022133328000003
 ・・・（２）
式（２）において、max(A,B,C)は、A,B,Cの中の最大値を表し、min(A,B,C)は、A,B,Cの中の最小値を表す。式（２）に示すように、色相Hについては、R値、G値、及び、B値のうちのいずれが最小値mであるかによって、RGBからの変換式が異なる。
円１１及び１２それぞれの色相の距離DFは、円１１及び１２それぞれの色彩の混色の程度を表し、距離DFが大であるほど、混色の程度が小さい。
そこで、色相の距離DFが所定の閾値TH以上になる所定の２色を、混色が発生しにくい色彩（混色の程度が小さい色彩）であるとして、円１１及び１２それぞれの色彩に採用することができる。
以下、説明を簡単にするため、色相の距離DFが所定の閾値TH以上になる２色を、混色が発生しない色彩ともいい、色相の距離DFが所定の閾値TH以上にならない２色を、混色が発生する色彩ともいうこととする。
図８は、所定の２色の混色の発生の有無を説明する図である。
なお、色相の距離DFとしては、例えば、式（１）の色相の平均値の違い（差分絶対値）を採用することとする。
図８に示すように、色相が異なる所定の２色c1及びc2のうちの一方の色c1と他方の色c2とが隣接する２つの領域に付された、例えば、対空標識１０と同程度のサイズの標識を、カメラで撮影し、標識が映った撮影画像を得る。標識が映った撮影画像の撮影は、例えば、対空標識１０の空撮を行う場合と同程度の距離だけ離れて行うことができる。
さらに、標識が映った撮影画像から、標識（の領域）を検出し、その標識から、色c1が付された（付されていると推定される）領域A1と、色c2が付された領域A2とを特定する。
そして、領域A1及びA2それぞれの色相の距離DFを、領域A1及びA2それぞれの画素の画素値を用い、式（１）に従って算出する。
距離DFが、閾値TH以上でない場合（DF<TH）、色c1及びc2を、混色が発生する（発生しやすい）２色として、その２色は、円１１及び１２の色彩として採用しないこととすることができる。
一方、距離DFが、閾値TH以上である場合（DF>=TH）、色c1及びc2を、混色が発生しない（発生しにくい）２色として、円１１及び１２の色彩として採用することができる。
距離DFの閾値THとしては、例えば、式（３）で表される閾値THを採用することができる。
Figure 2022133328000004
 ・・・（３）
式（３）において、H1は、色c1単体の近接撮影（例えば、最短合焦距離での撮影）を行った場合に得られる撮影画像に映る、色c1が付された領域の画素の色相の平均値を表す。同様に、H2は、色c2単体の近接撮影を行った場合に得られる撮影画像に映る、色c2が付された領域の画素の色相の平均値を表す。
近接撮影を行った場合に得られる撮影画像に映る、色c1及びc2が付された領域の画素の色相の平均値は、それぞれ、例えば、色c1及びc2の理論上の色相になることが期待される。したがって、H1及びH2としては、色c1及びc2の理論上の色相を採用することもできる。
式（３）の閾値THによれば、色相の距離DFが、色c1及びc2の色相の違い|H1-H2|の0.5倍以上である場合に、色c1及びc2が、円１１及び１２の色彩（色）として採用され得る。
以上のように、距離DFが閾値TH以上となる２色を、円１１及び１２の色彩として採用することにより、隣接する円１１及び１２に付された色彩の混色に起因する、対空標識１０の検出精度の低下を抑制し、対空標識１０を精度良く検出することができる。
なお、以上の点、隣接する円１１及び１２の色彩の他、隣接する円１２及び１３の色彩についても同様である。すなわち、円１１及び１２の色彩として、距離DFが閾値TH以上となる２色を採用し、円１２及び１３の色彩としても、距離DFが閾値TH以上となる２色を採用することで、円１１及び１２の色彩として、距離DFが閾値TH以上となる２色を採用するだけの場合と比較して、対空標識１０の検出精度をより向上させることができる。
ここで、図８では、領域A1及びA2として、矩形状の領域を採用したが、領域A1及びA2としては、その他、例えば、円１１及び１２と同様の円形の領域を、それぞれ採用することができる。
＜クラウドサーバ３０の構成例＞
図９は、図１のクラウドサーバ３０としてのコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
クラウドサーバ３０は、CPU(Central Processing Unit)３２を内蔵しており、CPU３２には、バス３１を介して、入出力インタフェース４０が接続されている。
CPU３２は、入出力インタフェース４０を介して、ユーザ（オペレータ）等によって、入力部３７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)３３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、CPU３２は、ハードディスク３５に格納されたプログラムを、RAM(Random Access Memory)３４にロードして実行する。なおCPU３２は1または複数の処理回路により構成される。
これにより、CPU３２は、各種の処理を行い、クラウドサーバ３０を所定の機能を有する装置として機能させる。そして、CPU３２は、各種の処理の処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース４０を介して、出力部３６から出力、あるいは、通信部３８から送信、さらには、ハードディスク３５に記録等させる。
なお、入力部３７は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部３６は、LCDやスピーカ等で構成される。
また、CPU３２が実行するプログラムは、クラウドサーバ３０に内蔵されている記録媒体としてのハードディスク３５やROM３３に予め記録しておくことができる。
あるいはまた、プログラムは、リムーバブル記録媒体４１に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体４１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。ここで、リムーバブル記録媒体４１としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリ等がある。
また、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体４１からクラウドサーバ３０にインストールする他、通信網や放送網を介して、クラウドサーバ３０にダウンロードし、内蔵するハードディスク３５にインストールすることができる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、クラウドサーバ３０に無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、クラウドサーバ３０に有線で転送することができる。
CPU３２は、上述したように、プログラムを実行することにより、クラウドサーバ３０を所定の機能を有する装置として機能させる。
例えば、CPU３２は、クラウドサーバ３０を、カメラ２１からの撮影画像の画像処理を行う画像処理装置として機能させる。この場合、画像処理装置としてのクラウドサーバ３０は、撮影画像に映る対空標識１０を検出する検出処理を行う。したがって、クラウドサーバ３０は、そのような検出処理を行う検出装置であるということもできる。
図１０は、以上のような画像処理装置（検出装置）として機能するクラウドサーバ３０の機能的な構成例を示すブロック図である。
図１０において、クラウドサーバ３０は、候補領域抽出部６１、特徴量抽出部６２、及び、識別部６３を有する。候補領域抽出部６１、特徴量抽出部６２、及び、識別部６３は例えば図９のCPU３２により構成される。
カメラからの撮影画像は、候補領域抽出部６１及び識別部６３に供給される。
候補領域抽出部６１は、カメラ２１からの、対空標識１０を撮影した撮影画像から、対空標識１０（の円１２）が映る領域の候補である候補領域を抽出し、特徴量抽出部６２に供給する。
特徴量抽出部６２は、候補領域抽出部６１からの候補領域から、その候補領域の特徴量を抽出し、識別部６３に供給する。
識別部６３は、特徴量抽出部６２からの候補領域の特徴量に基づいて、撮影画像に映る対空標識１０（の円１２）（が映る領域）を識別する。
すなわち、識別部６３は、候補領域の特徴量に基づいて、その候補領域が、対空標識１０であるかどうかを識別する。
そして、識別部６３は、対空標識１０の識別結果に基づき、カメラ２１からの撮影画像から、対空標識１０を検出し、その検出結果（例えば、対空標識１０の画像や、撮影画像内の対空標識１０の位置等）を出力する。
＜検出処理＞
図１１は、図１０の画像処理装置としてのクラウドサーバ３０のCPU３２が行う、対空標識１０を検出する検出処理の例を説明するフローチャートである。
ステップＳ３１において、候補領域抽出部６１は、カメラ２１からの撮影画像から、候補領域を抽出する候補領域抽出処理を行う。
候補領域抽出処理では、ステップＳ３１－１において、候補領域抽出部６１は、対空標識１０の円１２に付された色彩の画素であるか、又は、その色彩以外の色彩の画素であるかによって、撮影画像の各画素（の画素値）を２値化する。
例えば、対空標識１０の円１２に付された色彩が赤色である場合、候補領域抽出部６１は、円１２の色彩である赤色のHSV空間の色相H(Hue)を色相を利用し、その赤色の色相Hとみなせる、例えば、320ないし360（度）の範囲の色相Hの画素を、円１２に付された色彩の画素であると判定して、その画素値を0及び1のうちの一方である、例えば、1に設定する。
また、候補領域抽出部６１は、色相Hが320ないし360の範囲以外の画素（円１２に付された色彩の画素であると判定されない画素）を、円１２に付された色彩の画素ではない画素であると判定して、その画素値を0及び1のうちの他方である0に設定する。
なお、撮影画像の画素の２値化は、円１２の色彩のHSV空間の色相Hの他、彩度S(Saturation)や、明度（輝度）V(Value)をも利用して行うことができる。
例えば、対空標識１０の円１２に付された色彩が赤色である場合、HSV空間の色相Hが320ないし360の範囲であり、かつ、彩度Sが30ないし255の範囲の画素を、円１２に付された色彩の画素であると判定することができる。
あるいは、HSV空間の色相Hが320ないし360の範囲であり、彩度Sが30ないし255の範囲であり、かつ、明度Vが50ないし255の範囲の画素を、円１２に付された色彩の画素であると判定することができる。
以上のように、候補領域抽出処理では、円１２の色彩の色相、彩度、及び、明度のうちの、少なくとも色相を利用して、候補領域を抽出するための２値化を行うことができる。
また、候補領域抽出処理において、円１２の色相の他、彩度や明度のうちの、少なくとも色相を利用して、候補領域を抽出するための２値化を行うことにより、対空標識１０が映る領域として、より確からしい候補領域を抽出し、ひいては、対空標識１０の検出精度を向上させることができる。
候補領域抽出処理では、ステップＳ３１－２において、候補領域抽出部６１は、撮影画像の２値化により得られる２値化画像のerosion処理（浸食処理）を行い、２値化画像のノイズを抑制する。
さらに、候補領域抽出処理では、ステップＳ３１－３において、候補領域抽出部６１は、erosion処理後の２値化画像のdilation処理（膨張処理）を行う。
その後、候補領域抽出処理では、ステップＳ３１－４において、候補領域抽出部６１は、dilation処理後の２値化画像において、画素値が1になっている画素の領域、すなわち、撮影画像において、円１２が映っていると推定される画素の領域の輪郭を検出する輪郭検出処理を行う。
そして、候補領域抽出処理では、ステップＳ３１－５において、候補領域抽出部６１は、輪郭検出処理により検出された輪郭に外接する最小の矩形に対応する領域を、撮影画像から候補領域として抽出し、特徴量抽出部６２に供給する。
輪郭検出処理により検出された輪郭が複数である場合には、その複数の輪郭それぞれに対して、候補領域が抽出される。
ステップＳ３２において、特徴量抽出部６２は、候補領域抽出部６１からの候補領域それぞれについて、その候補領域の特徴量を抽出する特徴量抽出処理を行い、その特徴量抽出処理により得られる候補領域の特徴量を、識別部６３に供給する。
特徴量抽出部６２は、特徴量抽出処理において、例えば、以下のような候補領域の特徴量を抽出することができる。
すなわち、特徴量抽出部６２は、候補領域の特徴量として、例えば、候補領域のサイズと、撮影画像に対空標識１０が映っている場合の、その対空標識１０（の円１２）のサイズを推定した推定サイズとの比（以下、サイズ比ともいう）とを求めることができる。
ここで、カメラ２１で撮影された撮影画像は、例えば、EXIF(Exchangeable Image File Format)形式でファイルに記録される。EXIF形式のファイルには、撮影のメタデータとして、撮影日時や、焦点距離、撮影位置の緯度や、経度、標高（高度）等のGPS情報等が記録される。
特徴量抽出部６２は、例えば、EXIF形式のファイルに記録された撮影位置の標高と焦点距離から、撮影画像に対空標識１０が映っている場合の、その対空標識１０のサイズを推定する。
サイズ比によれば、サイズが大きすぎる、又は、小さすぎる候補領域を、対空標識１０（の円１２の領域）に識別することを抑制することができる。例えば、サイズ比率が1.0に近いほど、候補領域は、対空標識１０（の円１２）に識別されやすくなる。
特徴量抽出部６２は、候補領域の特徴量として、例えば、候補領域のアスペクト比を求めることができる。
候補領域のアスペクト比によれば、横長又は縦長の候補領域を、対空標識１０に識別することを抑制することができる。例えば、候補領域のアスペクト比が1.0に近いほど、候補領域は、対空標識１０に識別されやすくなる。
特徴量抽出部６２は、候補領域の特徴量として、例えば、候補領域と、対空標識１０（の円１１及び１２）のテンプレート画像との相関（類似度）を求めることができる。例えば、候補領域とテンプレート画像との相関が大きい（相関性がある）ほど、候補領域は、対空標識１０に識別されやすくなる。
なお、対空標識１０のテンプレート画像は、あらかじめ用意される。
また、相関としては、例えば、相関係数や、差分の自乗和の平均値等を採用することができる。
特徴量抽出部６２は、候補領域の特徴量として、例えば、候補領域と、その候補領域を回転した回転画像との相関を求めることができる。候補領域と回転画像との相関が大きいほど、候補領域は、対空標識１０に識別されやすくなる。
対空標識１０は、円１１ないし１３が同心円状に配置されているため、対称性を有する。候補領域の特徴量として、候補領域と、その候補領域を回転した回転画像との相関を用いて、対空標識１０を識別する場合には、対空標識１０の対称性を用いて、対空標識１０の識別精度を向上させることができる。
なお、回転画像を求めるときの候補画像の回転は、２πの整数倍以外の所定の角度だけ行われる。
特徴量抽出部６２は、例えば、候補領域、及び、テンプレート画像に対して、円１１及び１２に付された色彩を強調するフィルタ（関数）を適用し、そのフィルタの適用後の候補領域とテンプレート画像との相関を、候補領域の特徴量として求めることができる。例えば、フィルタ適用後の候補領域とテンプレート画像との相関が大きいほど、候補領域は、対空標識１０に識別されやすくなる。
なお、候補領域、及び、テンプレート画像に対して適用するフィルタとしては、円１１及び１２に付された色彩を強調するフィルタの他、例えば、円１１及び１２のいずれか一方に付された色彩だけを強調するフィルタ等を採用することができる。
特徴量抽出部６２は、候補領域の特徴量として、円１１及び１２それぞれの色相の距離を求めることができる。
すなわち、特徴量抽出部６２は、候補領域が、円１２に外接する領域であると仮定して、候補領域に存在するであろう円１１及び１２が映る画素の色相を用いて、図７で説明した円１１及び１２それぞれの色相の距離、例えば、式（１）の距離DFを、候補領域の特徴量として求めることができる。
例えば、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFが、式（３）の閾値TH以上である場合、候補領域は、対空標識１０に識別されやすくなる。
ステップＳ３３において、識別部６３は、各候補領域について、特徴量抽出部６２からの候補領域の特徴量に基づいて、撮影画像から、その撮影画像に映る対空標識１０（の円１２）（が映る領域）を識別する。
すなわち、識別部６３は、候補領域の特徴量に基づいて、その候補領域が、対空標識１０であるかどうかを識別する。
さらに、識別部６３は、候補領域が対空標識１０であると識別された場合、その識別結果に基づき、カメラ２１からの撮影画像から、対空標識１０を検出し、その検出結果を出力する。
クラウドサーバ３０では、図２で説明したように、以上のようにして得られる対空標識１０の検出結果を用いて、地上の３次元モデルが作成される。
ここで、識別部６３において、候補領域の特徴量に基づいて、その候補領域が、対空標識１０であるかどうかを識別する識別方法としては、任意の方法を採用することができる。例えば、候補領域の各特徴量を閾値処理し、その閾値処理の処理結果の多数決や、その処理結果を表す点数の重み付け加算等によって、候補領域が、対空標識１０であるかどうかを識別することができる。また、例えば、候補領域の各特徴量を、あらかじめ学習を行ったニューラルネットワーク等で構成される識別器に入力し、その入力に対する識別器の出力に基づいて、候補領域が、対空標識１０であるかどうかを識別することができる。
なお、特徴量抽出部６２で抽出する候補領域の特徴量は、上述した特徴量に限定されるものではない。
但し、候補領域の特徴量に、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFを含めることで、対空標識１０を、より精度良く検出することができる。
すなわち、例えば、円１２の色彩が赤色である場合、候補領域抽出部６１は、円１２の、すくなくとも色相を用いて、候補領域の検出（のための２値化）を行うので、例えば、赤色のパイロンが映る領域が候補領域として抽出されることがあり得る。この場合、候補領域の特徴量に、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFを含めないときには、誤って、パイロンが映る候補領域が対空標識１０であると識別される可能性が高くなる。
一方、候補領域の特徴量に、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFを含めるときには、誤って、パイロンが映る候補領域が対空標識１０であると識別される可能性を抑制し、対空標識１０の検出精度を向上させることができる。
なお、図６で説明したように、対空標識１０の円柱状部材１１が、対空標識１０の照度を検出する照度検出装置、無線通信を行う通信装置等を内蔵する場合には、クラウドサーバ３０は、対空標識１０から、照度検出装置で検出された対空標識１０の照度（対空標識１０の照度（輝度）の分布）に関する照度情報を利用して、図１１の検出処理を行うことができる。
例えば、候補領域抽出部６１は、照度情報を利用して、候補領域を抽出することができる。
例えば、候補領域抽出部６１は、照度情報を利用して、撮影画像に映る対空標識１０の円１２の色彩の色相や、彩度、明度の範囲を推定し、その範囲内の色相や、彩度、明度を有する画素を、円１２が映る画素であると判定して、候補領域の抽出（のための２値化）を行うことができる。
また、例えば、識別部６３は、照度情報を利用して、対空標識１０の識別を行うことができる。
具体的には、例えば、識別部６３は、候補領域の特徴量としての、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFと、式（３）の閾値THとを比較し、その比較結果に基づき、距離DFが閾値TH以上である場合に、候補領域が対空標識１０であると識別する可能性を高くして、対空標識１０の識別を行うことができる。
識別部６３では、以上のような対空標識１０の識別に用いる閾値THを、照度情報を利用して設定することができる。
すなわち、識別部６３は、照度情報が表す照度の条件下で、対空標識１０を撮影した場合に得られる、円１１及び１２それぞれの画素の色相を推定し、その推定により得られる円１１及び１２それぞれの画素の色相（の推定値）の平均値を、式（３）のH1及びH2として用いて、式（３）の閾値THを設定することができる。
以上のように、照度検出装置で検出された対空標識１０の照度情報を利用して、候補領域の抽出や、対空標識１０の識別を行うことにより、対空標識１０の検出精度を向上させることができる。
図１２は、図１１のステップＳ３１－１で行われる撮影画像の各画素の２値化の詳細な処理の例を説明するフローチャートである。
ステップＳ５１において、候補領域抽出部６１は、撮影画像の画素のうちの、まだ、注目画素に選択していない画素の１つを、注目画素に選択し、処理は、ステップＳ５２に進む。
ステップＳ５２では、候補領域抽出部６１は、注目画素の色相Hを求めることにより取得し、処理は、ステップＳ５３に進む。
ステップＳ５３では、候補領域抽出部６１は、注目画素の色相Hが、円１２の色彩の色相とみなせるかどうか、すなわち、注目画素の色相Hが、式α＜H、及び、式H＜βを満たすかどうかを判定する。
ここで、α及びβは、円１２の色彩の色相とみなせる範囲の最小値及び最大値を、それぞれ表す。
ステップＳ５３において、注目画素の色相Hが、式α＜H、及び、式H＜βを満たすと判定された場合、処理は、ステップＳ５４に進む。ステップＳ５４では、候補領域抽出部６１は、注目画素が、円１２の色相の画素であるとして、注目画素の画素値を、円１２の色相の画素であることを表す1に設定し、処理は、ステップＳ５６に進む。
また、ステップＳ５３において、注目画素の色相Hが、式α＜H、及び、式H＜βのうちの少なくとも一方を満たさないと判定された場合、処理は、ステップＳ５５に進む。ステップＳ５５では、候補領域抽出部６１は、注目画素が、円１２の色相の画素でないとして、注目画素の画素値を、円１２の色相の画素でないことを表す0に設定し、処理は、ステップＳ５６に進む。
ステップＳ５６では、候補領域抽出部６１は、撮影画像の全画素を注目画素に選択したかどうかを判定する。
ステップＳ５６において、撮影画像の全画素を、まだ、注目画素に選択していないと判定された場合、処理は、ステップＳ５１に戻る。ステップＳ５１では、候補領域抽出部６１は、撮影画像の画素のうちの、まだ、注目画素に選択していない画素の１つを、注目画素に新たに選択し、以下、同様の処理が繰り返される。
また、ステップＳ５６において、撮影画像の全画素を、注目画素に選択したと判定された場合、２値化の処理は終了する。
図１３は、特徴量抽出部６２において候補領域の特徴量の抽出に用いられる、対空標識１０（の円１１及び１２）のテンプレート画像の例を示す図である。
いま、係数a，μ、及び、σで定義されるガウス関数を、式（４）に示すように、Gaussian（a，μ，σ）と表すこととする。
Figure 2022133328000005
 ・・・（４）
円１１及び１２の色彩として、例えば、青色及び赤色を、それぞれ採用する場合には、テンプレート画像としては、例えば、図１３に示す、ガウス関数で定義される画像を採用することができる。
図１３のＡは、テンプレート画像の第１の例を示しており、図１３のＢは、テンプレート画像の第２の例を示している。
いま、テンプレート画像の画素値としての色相を、yと表すとともに、式（４）のガウス関数Gaussian（a，μ，σ）の変数xが、テンプレート画像の中心からの距離を表すこととする。
この場合、図１３のＡのテンプレート画像の色相yは、式y＝360－Gaussian（a＝50，μ＝0，σ＝0.3）で表される。また、図１３のＢのテンプレート画像の色相yは、式y＝360－Gaussian（a＝100，μ＝0，σ＝0.3）で表される。
図１４は、図１１のステップＳ３２の特徴量抽出処理において、候補領域及びテンプレート画像それぞれの、円１１及び１２に付された色彩を強調する場合に用いられるフィルタの例を示す図である。
例えば、円１１及び１２に付された色彩が、それぞれ、青色及び赤色であるとすると、円１１に付された色彩を強調するフィルタは、青色を強調する青フィルタであり、円１２に付された色彩を強調するフィルタは、赤色を強調する赤フィルタである。
いま、フィルタの出力としての色相を、yと表すとともに、式（４）のガウス関数Gaussian（a，μ，σ）の変数xが、フィルタに入力される色相を表すこととする。
この場合、赤フィルタは、式y=Gaussian（a＝255，μ＝10，σ＝20）（但し、xが、10<=x<=180の範囲の値の場合）、式y=Gaussian（a＝255，μ＝350，σ＝20）（但し、xが、180<=x<=350の範囲の値の場合）、及び、式y=255（xが他の範囲の値の場合）で表される。
また、青フィルタは、式y=Gaussian（a＝128，μ＝270，σ＝40）で表される。
なお、図１４において、実線は、赤フィルタの入出力特性を表し、点線は、青フィルタの入出力特性を表す。
また、図１４において、画像P1は、円１２が映る候補領域であって、画素値として色相Hを採用した候補領域を、横×縦を50×50画素にリサイズして、中心の30×30画素を抽出した画像である。さらに、画像Q1は、円１２が映っていない候補領域であって、画素値として色相Hを採用した候補領域を、50×50画素にリサイズして、中心の30×30画素を抽出した画像である。
画像P2及びQ2は、それぞれ、画像P1及びQ1に、青フィルタを適用した画像であり、画像P3及びQ3は、それぞれ、画像P1及びQ1に、赤フィルタを適用した画像である。
図１５は、図１１のステップＳ３２で行われる特徴量抽出処理において、特徴量として、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFを抽出する処理の例を説明するフローチャートである。
ステップＳ７１において、特徴量抽出部６２は、候補領域が、円１２に外接する領域であると仮定して、候補領域に存在する円１１及び１２それぞれが映る画素（映っているはずの画素）（以下、それぞれを、円１１の領域の画素、及び、円１２の領域の画素ともいう）を検出し、処理は、ステップＳ７２に進む。
ステップＳ７２では、特徴量抽出部６２は、円１１の領域の画素それぞれの色相Hを求めることにより取得するとともに、円１２の領域の画素それぞれの色相Hを求めることにより取得し、処理は、ステップＳ７３に進む。
ステップＳ７３では、特徴量抽出部６２は、式（１）に従い、円１１の領域の画素それぞれの色相Hの平均値（式（１）右辺第１項のΣHi,j／N1）と、円１２の領域の画素それぞれの色相Hの平均値（式（１）右辺第２項のΣHi,j／N2）との差分絶対値を、円１１及び１２それぞれの色相の距離DFとして求め、処理は終了する。
なお、対空標識１０としては、例えば、図４の単一円型標識と、図５や図６の複数円型標識とを混在して設置し、単一円型標識を十分な精度で検出することができる場合には、複数円型標識の検出を行わずに、単一円型標識の検出を行い、単一円型標識を十分な精度で検出することができない場合には、複数円型標識の検出を行うことができる。
＜ドローン２０の構成例＞
図１６は、図１のドローン２０の構成例を示すブロック図である。
図１６では、ドローン２０は、通信部１１１、制御部１１２、駆動制御部１１３、及び、飛行機構１１４を有する。
通信部１１１は、制御部１１２の制御に従い、クラウドサーバ３０や、ドローン２０を操縦する図示せぬコントローラ（プロポーショナルコントロールシステム）、その他の任意の装置との間で、無線又は有線による通信を行う。
制御部１１２は、図示せぬCPUやメモリ等で構成され、通信部１１１や、駆動制御部１１３、カメラ２１を制御する。
また、制御部１１２は、カメラ２１で撮影された撮影画像を、通信部１１１に送信させる。
駆動制御部１１３は、制御部１１２の制御に従い、飛行機構１１４の駆動を制御する。
飛行機構１１４は、ドローン２０を飛行させるための機構で、例えば、図示せぬモータやプロペラ等を含む。飛行機構１１４は、駆動制御部１１３の制御に従って駆動し、ドローン２０を飛行させる。
以上のように構成されるドローン２０では、制御部１１２が、例えば、通信部１１１で受信された、プロポーショナルコントロールシステムからの信号に従い、駆動制御部１１３を制御することにより、飛行機構１１４を駆動させる。これにより、ドローン２０は、プロポーショナルコントロールシステムの操作に従って飛行する。
また、制御部１１２は、プロポーショナルコントロールシステムからの信号に従い、カメラ２１を制御し、撮影を行わせる。カメラ２１による撮影により得られる撮影画像は、制御部１１２を介して、通信部１１１から送信される。
＜本技術を適用した土量計測システムの他の一実施の形態＞
図１７は、本技術を適用した土量計測システムの他の一実施の形態の概要を説明する図である。
なお、図中、図１の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
図１７の土量計測システムは、対空標識１０、ドローン２０、クラウドサーバ３０、及び、管制装置１２１を有する。
したがって、図１７の土量計測システムは、管制装置１２１が新たに設けられている点で、図１の場合と異なる。
管制装置１２１は、GCS(Ground Control Station)(Ground Station)として機能する専用の装置で構成される。又は、管制装置１２１は、PC(Personal Computer)、タブレット、若しくは、スマートフォン等の通信機能を有する装置が、そのような装置をGCSとして機能させるためのプログラムを実行することで構成される。
管制装置１２１は、操作者の操作に従って、ドローン２０と通信を行い、ドローン２０の飛行の制御や、位置の取得、ドローン２０に搭載されたカメラ２１に対する撮影の指令、カメラ２１で撮影された撮影画像の取得の指令等を行う。
管制装置１２１は、操作者の操作に従って、ドローン２０から取得した撮影画像から、対空標識１０（の画像）を検出する検出処理を行い、その検出処理で得られる対空標識１０の検出結果を表示することができる。操作者は、対空標識１０の検出結果から、対空標識１０の撮影が適切に行われたかを確認することができる。
対空標識１０の撮影が適切に行われていない場合、例えば、検出処理で対空標識１０を検出することができなかった場合、操作者は、管制装置１２１を操作することにより、ドローン２０を再度飛行させ、対空標識１０の撮影を行わせることができる。
なお、管制装置１２１は、ドローン２０から取得した撮影画像を、クラウドサーバ３０にアップロードすることができる。
また、例えば、図６等で説明したように、対空標識１０が、照度検出装置等を内蔵し、照度検出装置で検出された照度情報を送信する場合には、その照度情報は、管制装置１２１で受信することができる。
＜複数円型標識の対空標識１０の変形例＞
図１８は、複数円型標識の対空標識１０の第１の変形例を示す平面図である。
図１８の対空標識１０は、円１１及び１２（又は円１２及び１３）並びに枠領域１４から構成され、図５のＡの対空標識１０に対して、円１３（又は円１１）を設けていない構成となっている。
なお、図１８の対空標識１０は、図５のＣ（又はＤ）の対空標識１０に対して、枠領域１４が設けられた構成になっている。
図１８において、円１１及び１２（又は円１２及び１３）並びに枠領域１４の色彩としては、それぞれ、例えば、無彩色の黒色、有彩色の赤色、無彩色の黒色を採用することができる。
図１９は、複数円型標識の対空標識１０の第２の変形例を示す斜視図である。
図１９の対空標識１０は、例えば、円１１となる所定の高さ（厚み）の円柱状の部材２０１、円１２となる所定の高さの略円環状の部材２０２、及び、円１３となる所定の高さの略円環状の部材２０３で構成される。
図１９では、部材２０１ないし２０３の高さは同一になっている。
そして、部材２０２は、所定の高さの円柱の中心部分を円柱状にくり抜いた略円環状になっており、円柱状の部材２０１は、部材２０２の円柱状にくり抜かれた空洞部分に嵌め込まれている。
同様に、部材２０３は、所定の高さの円柱の中心部分を円柱状にくり抜いた略円環状になっており、略円環状の部材２０２は、部材２０３の円柱状にくり抜かれた空洞部分に嵌め込まれている。
図１９の対空標識１０では、部材２０１，２０２、又は、２０３の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０１，２０２、又は、２０３に内蔵させることができる。
また、照度検出装置等は、部材２０１ないし２０３の複数に亘って内蔵させることができる。
図６の対空標識１０では、円１１となる円柱状の部材の高さ（厚み）が、円１２となる円状の部材や、円１３となる円状の部材に比較して突出している。そのため、太陽光の向きによっては、円１１となる円柱状の部材の影が、円１２上に大きく形成され、対空標識１０の検出精度が劣化することがあり得る。
一方、図１９の対空標識１０では、部材２０１ないし２０３の高さは同一になっているため、図６の場合のように、円１１となる部材２０１の影が円１２上に形成されることがなく、対空標識１０の検出精度が劣化することを抑制することができる。
なお、図１９の対空標識１０は、円柱状の部材２０１、略円環状の部材２０２及び２０３で構成する他、例えば、所定の高さの円柱状の１つの部材の上面に、円１１ないし円１３となる着色を施して構成することができる。
その他、図１９の対空標識１０は、例えば、所定の高さの円柱状の１つの部材に、円１１及び１２の着色を施し、その部材を、略円環状の部材２０３に嵌め込むことや、略円環状の部材に、円１２及び１３の着色を施し、部材２０１を嵌め込むこと等によって構成することができる。
ここで、以下では、円１１ないし１３の色彩としては、それぞれ、例えば、無彩色の黒色、有彩色の赤色、無彩色の黒色を採用することとする。
図２０は、複数円型標識の対空標識１０の第３の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図１９の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２０の対空標識１０は、例えば、円１１となる所定の高さの円柱状の部材２０１、円１２となる所定の高さの略円環状の部材２０２、及び、円１３となる所定の高さの略円環状の部材２１３で構成される。
したがって、図２０の対空標識１０は、部材２０３に代えて、部材２１３が設けられている点で、図１９の場合と相違する。
部材２１３は、所定の高さの円柱の中心部分を、底板２１３Ａを残す形で円柱状にくり抜いた略円環状、又は、所定の高さの円柱の中心部分を円柱状にくり抜き、底板２１３Ａを設けた略円環状になっている。
そして、略円環状の部材２０２は、部材２０３の円柱状にくり抜かれた空洞部分に嵌め込まれており、円柱状の部材２０１は、部材２０２の円柱状にくり抜かれた空洞部分に着脱可能なように構成されている。
なお、底板２１３Ａは、円柱状の部材２０１が取り外された状態の対空標識１０において、部材２０２の空洞部分から露出する底板２１３Ａが円１１として機能するように、部材２０１と同一の色彩、すなわち、ここでは、無彩色の黒色になっている。
また、部材２１３の円柱状にくり抜かれた空洞部分の深さは、部材２０１及び２０２の高さと同様の深さになっている。したがって、部材２１３の空洞部分に、部材２０２（及び部材２０１）が嵌め込まれたときに、対空標識１０の上面は平面になる。
図２０の対空標識１０では、部材２０１の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０１に内蔵させることができる。
照度情報が必要である場合には、円柱状の部材２０１を、部材２０２の円柱状にくり抜かれた空洞部分に装着して、対空標識１０を使用することができる。
一方、照度情報が必要でない場合には、対空標識１０から、円柱状の部材２０１を取り外して、対空標識１０を使用することができる。
円柱状の部材２０１を取り外した状態の対空標識１０では、露出した底板２１３Ａに、部材２０２の影が形成され得るが、ここでは、底板２１３Ａの色彩は、黒色であるため、露出した底板２１３Ａに形成され得る部材２０２の影は、対空標識１０の検出精度に（ほぼ）影響しない。
なお、図２０の部材２０２及び２１３の部分は、例えば、所定の高さの円柱状の１つの部材の中心部分を、底板２１３Ａを残す形で円柱状に、部材２０１を着脱可能なようにくり抜いたような部材に、円１１ないし円１３となる着色を施して構成することができる。
図２１は、複数円型標識の対空標識１０の第４の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図２０の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２１の対空標識１０は、部材２０２、及び、部材２１３で構成される。
したがって、図２１の対空標識１０は、着脱可能な部材２０１が設けられていないことを除き、図２０の場合と同様に構成される。
図２１の対空標識１０では、部材２０２又は２１３の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０２又は２１３に内蔵させることができる。
また、照度検出装置等は、部材２０２及び２１３に亘って内蔵させることができる。
図２１の対空標識１０では、図２０の、円柱状の部材２０１を取り外した状態の対空標識１０と同様に、露出した底板２１３Ａに、部材２０２の影が形成され得るが、ここでは、底板２１３Ａの色彩は、黒色であるため、露出した底板２１３Ａに形成され得る部材２０２の影は、対空標識１０の検出精度に影響しない。
図２２は、複数円型標識の対空標識１０の第５の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図１９の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２２の対空標識１０は、部材２０１及び２０２、並びに、円１３となる平板状の円状の部材２２３で構成される。
したがって、図２２の対空標識１０は、部材２０３に代えて、部材２２３が設けられていることを除き、図１９の場合と同様に構成される。
図２２の対空標識１０は、例えば、部材２０１を部材２０２にはめ込み、その部材２０１を嵌め込んだ部材２０２（又は、円１１及び１２として構成された１つの円柱状の部材）を、部材２２３に重ねることで構成される。
図２２の対空標識１０では、部材２０１又は２０２の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０１又は２０２に内蔵させることができる。
また、照度検出装置等は、部材２０１及び２０２に亘って内蔵させることができる。
図２２の対空標識１０では、部材２０２の影が、部材２２３上に形成され得るが、ここでは、円１３となる部材２２３の色彩は、黒色であるため、部材２２３に形成され得る部材２０２の影は、対空標識１０の検出精度に影響しない。
図２３は、複数円型標識の対空標識１０の第６の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図２２の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２３の対空標識１０は、部材２０１及び２０２、並びに、部材２２３で構成される。
但し、部材２０１は、部材２０２の円柱状にくり抜かれた空洞部分に着脱可能なように構成されている。
また、部材２０１が、部材２０２の空洞部分から取り外されると、その空洞部分から、部材２２３の一部としての円形部分２２３Ａが露出するが、その円形部分２２３Ａは、円１１として機能するように、部材２０１と同一の色彩、すなわち、ここでは、無彩色の黒色になっている。
図２３の対空標識１０では、部材２０１の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０１に内蔵させることができる。
照度情報が必要である場合には、円柱状の部材２０１を、部材２０２の円柱状にくり抜かれた空洞部分に装着して、対空標識１０を使用することができる。
一方、照度情報が必要でない場合には、対空標識１０から、円柱状の部材２０１を取り外して、対空標識１０を使用することができる。
円柱状の部材２０１を取り外した状態の対空標識１０では、露出した円形部分２２３Ａに、部材２０２の影が形成され得る。また、部材２０１の着脱にかかわらず、部材２０２の影が、部材２２３上に形成され得る。
但し、ここでは、円形部分２２３Ａを含む部材２２３の色彩は、黒色であるため、円形部分２２３Ａを含む部材２２３に形成され得る部材２０２の影は、対空標識１０の検出精度に影響しない。
図２４は、複数円型標識の対空標識１０の第７の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図２３の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２４の対空標識１０は、着脱可能な部材２０１が設けられていないことを除き、図２３の場合と同様に構成される。
図２４の対空標識１０では、部材２０２の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０２に内蔵させることができる。
図２４の対空標識１０では、図２３の場合と同様に、部材２０２の影が、円形部分２２３Ａや部材２２３上に形成され得るが、円形部分２２３Ａを含む部材２２３の色彩は、黒色であるため、部材２０２の影は、対空標識１０の検出精度に影響しない。
図２５は、複数円型標識の対空標識１０の第８の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図２０の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２５の対空標識１０は、部材２１３で構成される。
部材２１３は、図２０で説明したように、所定の高さの円柱の中心部分を、底板２１３Ａを残す形で円柱状にくり抜いた略円環状、又は、所定の高さの円柱の中心部分を円柱状にくり抜き、底板２１３Ａを設けた略円環状になっている。
但し、図２５では、部材２１３の底板２１３Ａには、その底板２１３Ａが、円１１及び１２として機能するように、色彩が付されている。すなわち、ここでは、底板２１３Ａの中心部分の円形の領域が、円１１として機能するように、黒色になっており、その円形の周囲の領域が、円１２として機能するように、赤色になっている。
図２５の対空標識１０では、部材２１３（の円１３として機能する部分）の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２１３に内蔵させることができる。
図２６は、複数円型標識の対空標識１０の第９の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図２５の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２６の対空標識１０は、円１１及び１２となる所定の高さの円柱状の部材２３１、及び、部材２１３で構成される。
部材２３１は、例えば、図１９の部材２０１が嵌め込まれた部材２０２と同様の形状（円柱形状）になっている。また、部材２３１には、その部材２３１を円１１及び１２として機能させるように、円１１及び１２となる着色が施されている。
図２６の対空標識１０では、部材２３１は、部材２１３の空洞部分に対して着脱可能になっている。
図２６の対空標識１０では、部材２３１の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２３１に内蔵させることができる。
照度情報が必要である場合には、部材２３１を、部材２１３の空洞部分に装着して、対空標識１０を使用することができる。
一方、照度情報が必要でない場合には、対空標識１０から、部材２３１を取り外して、対空標識１０を使用することができる。
なお、部材２３１は、１つの円柱状の部材で構成する他、例えば、図１９の部材２０１及び２０２で構成することができる。
図２７は、複数円型標識の対空標識１０の第１０の変形例を示す斜視図である。
なお、図中、図１９、又は、図２５の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜、省略する。
図２７の対空標識１０は、例えば、部材２１３の底板２１３Ａの、円１１となる領域に、部材２０１を重ねることで構成される。
図２７の対空標識１０では、部材２０１又は部材２１３（の円１３として機能する部分）の内部を空洞に構成し、図６等で説明した照度検出装置等を、部材２０１又は部材２１３に内蔵させることができる。
また、図２７の対空標識１０では、部材２０１及び２１３の内部を空洞に構成し、照度検出装置等を、部材２０１及び２１３に分けて内蔵させることができる。
なお、図２７に示すように、円１１及び１３が、ある程度の厚みを持つ対空標識１０は、上述した構成に限定されるものではない。すなわち、円１１及び１３が、ある程度の厚みを持つ対空標識１０は、例えば、円１１となる部分及び円１３となる部分のうちの一方又は両方が着脱可能となるように構成することができる。
図２８は、複数円型標識の対空標識１０の第１１の変形例を示す斜視図である。
図２８の対空標識１０は、ある程度の厚みのある平板形状の部材２５０で構成される。
部材２５０の上面には、円１１ないし円１３が印刷等によって描かれている。
部材２５０は、例えば、白色等の半透明の材料で構成し、内部を空洞に構成することができる。
部材２５０には、例えば、図示せぬ照明装置を内蔵させることができる。
この場合、照明装置を点灯することで、対空標識１０を発光させることができる。
対空標識１０を発光させることにより、夜間等の暗い状況でも、対空標識１０を検出可能な状態で撮影することや、対空標識１０を、ドローン２０の着陸の際の目印等に利用することができる。
図２９は、複数円型標識の対空標識１０の第１２の変形例を示す平面図である。
図２９の対空標識１０では、例えば、赤色の円１２の部分と、白色の枠領域１４の部分とが、例えば、LED(Light Emitting Diode)等の発光体で構成される。
赤色の円１２の部分と、白色の枠領域１４の部分とを発光させることにより、夜間等の暗い状況でも、対空標識１０を検出可能な状態で撮影することや、対空標識１０を、ドローン２０の着陸の際の目印等に利用することができる。
図３０は、複数円型標識の対空標識１０の第１３の変形例を示す斜視図である。
図３０の対空標識１０は、ドローン用のランディングパッドに、対空標識１０の図柄が印刷等によって描かれており、したがって、対空標識として機能するとともに、ランディングパッドとしても機能する。
ここで、ランディングパッドは、ドローンの離着陸時に、地面の砂等が巻き上がって、ドローンのモータ等に入ることを防止することや、ドローンの着陸場所の明確化等のために使用される。
図３０の対空標識１０によれば、ドローン２０において、撮影画像から、対空標識１０となっているランディングパッドの位置を検出することが可能となる。
さらに、図３０の対空標識１０によれば、ドローン２０において、カメラ２１の取り付け位置を考慮の上、常に、カメラ２１で撮影される撮影画像に映る対空標識１０が一定位置となるように、飛行状態を制御することで、対空標識１０に対して、垂直に離着陸を行うことが可能となり、対空標識１０となっているランディングパッドの利便性を高めることができる。
また、図３０の対空標識１０によれば、撮影画像に映る対空標識１０としての図柄の変化や、ドローン２０の離着陸を認識し、その離着陸の時刻を記録に残すことができる。かかる時刻は、土量計測等の報告書の自動作成等に活用することができる。
＜その他の実施の形態＞
以上においては、対空標識１０として、半径が異なる複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、複数の円のうちの隣接する円の色相が異なる標識を採用することとしたが、対空標識１０としては、半径が異なる複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる標識を採用することができる。
すなわち、図１ないし図３０の実施の形態については、「色相」を、「輝度又は色相」に読み替えることができる。
例えば、図５等において、円１１ないし１３としては、隣接する円の輝度又は色相が異なる円を採用することができる。
なお、対空標識１０では、隣接する円の輝度又は色相が異なっていれば良く、したがって、隣接する円１１及び１２の輝度又は色相が異なるとともに、隣接する円１２及び１３の輝度又は色相が異なっていれば、隣接しない円１１及び１３の輝度又は色相は、同一であっても良い。
また、対空標識１０において、隣接する円については、輝度だけ又は色相だけが異なっていても良いし、輝度及び色相の両方が異なっていても良い。
対空標識１０の検出を、隣接する円１１及び１２それぞれの輝度の距離、さらには、必要に応じて色相の距離を用いて行う場合、円１１及び１２それぞれの色彩の組み合わせは、自然界に存在する可能性がなるべく小さい組み合わせであることが有効である。
さらに、円１１及び１２それぞれの色彩の組み合わせは、それぞれの色彩の輝度又は色相がなるべく異なる組み合わせであることが有効である。
また、円１１及び１２それぞれの色彩の組み合わせは、ある程度の高度から撮影したときに、混色の程度がなるべく低い組み合わせ、すなわち、例えば、撮影画像から得られる円１１の輝度又は色相と円１２の輝度又は色相との距離がなるべく大きい組み合わせであることが有効である。
ここで、円１１及び１２それぞれの色相の距離としては、図７で説明したように、色相ヒストグラムに存在する２つの分布それぞれのピークどうしの距離（ピークどうしの色相の違い）を採用することができる。
同様に、円１１及び１２それぞれの輝度の距離としては、撮影画像から検出された円１１及び１２の画素を対象とする輝度のヒストグラムに現れる第１の輝度をピークとする分布と、第２の輝度をピークとする分布との２つの分布それぞれのピークどうしの距離（ピークどうしの輝度の違い）を採用することができる。
また、円１１及び１２それぞれの色相の距離としては、その他、例えば、図７で説明したように、撮影画像から検出された円１１及び１２の画素それぞれの色相の平均値等の積算値の違い（例えば、式（１）のDF等）を採用することができるが、円１１及び１２それぞれの輝度の距離としても、同様に、撮影画像から検出された円１１及び１２の画素それぞれの輝度の平均値等の積算値の違いを採用することができる。
以下、輝度、さらには、必要に応じて色相を用いて行われる対空標識１０の検出について説明する。
図３１は、HLS色空間を示す図である。
HLS色空間３００において、縦軸は、輝度Lを表し、輝度Lの軸（以下、輝度軸ともいう）に垂直は2次元平面上の、輝度軸からの距離は、彩度Sを表す。また、輝度軸回りの角度は色相Hを表す。輝度軸の点が、無彩色を表す。
図３２は、輝度を用いた対空標識１０の検出の概要を説明する図である。
図１０の画像処理装置は、撮影画像に映る対空標識１０の円１１及び１２（の領域と仮定（推定）される領域）それぞれの輝度の距離（輝度差）を用いて、候補領域から、対空標識１０の領域と、そうでない領域とを判別することができる。
例えば、円１１が黒色で、円１２が赤色である場合、円１１及び１２それぞれの輝度の距離を用いて、候補領域から、対空標識１０の領域と、そうでない領域とを、比較的精度良く判別することができる。
また、図１０の画像処理装置は、円１１及び１２それぞれの輝度の距離が小である場合、撮影画像に映る対空標識１０の円１１及び１２それぞれの色相の距離（色相差）を用いて、候補領域から、対空標識１０の領域と、そうでない領域とを判別することができる。
例えば、円１１が青色等の有彩色で、円１２が赤色等の他の有彩色である場合に、円１１及び１２それぞれの輝度の距離が小であれば、画像処理装置は、円１１及び１２それぞれの色相の距離を用いて、候補領域から、対空標識１０の領域と、そうでない領域とを判別することができる。
輝度を用いた対空標識１０の検出は、隣接する円１１及び１２それぞれの輝度の距離を用いて行う他、さらに、隣接する円１２及び１３それぞれの輝度の距離や、隣接しない円１１及び１３それぞれの輝度の距離をも用いて行うことができる。
図３３は、対空標識１０が、円１１ないし１３を有する場合の、輝度を用いた対空標識１０の検出の概要を説明する図である。
ここで、円１１ないし１３としては、黒色、赤色、及び、黒色の円を、それぞれ採用することができる。
対空標識１０が、円１１ないし１３を有する場合には、円１１及び１２それぞれの輝度の距離Ａ、円１１及び１３それぞれの輝度の距離Ｂ、並びに、円１２及び１３それぞれの輝度の距離Ｃを用いて、対空標識１０の検出を行うことができる。
そして、距離ＡないしＣのうちの、例えば、距離Ａ及びＣのうちの一方又は両方が小である場合には、円１１及び１２それぞれの色相の距離、円１１及び１３それぞれの色相の距離、並びに、円１２及び１３それぞれの色相の距離を用いて、対空標識１０の検出を行うことができる。
図３４は、図１０の画像処理装置としてのクラウドサーバ３０のCPU３２が行う、対空標識１０を検出する検出処理の他の例を説明するフローチャートである。
ステップＳ１３１において、候補領域抽出部６１は、カメラ２１からの撮影画像から、候補領域を抽出する候補領域抽出処理を行う。
候補領域抽出処理では、ステップＳ１３１－１において、候補領域抽出部６１は、対空標識１０の円１２の画素であるかどうかによって、撮影画像の各画素（の画素値）を１又は０に２値化する。
ステップＳ１３１－１の２値化は、例えば、画素の輝度や色相を閾値処理することで行うことができる。
候補領域抽出処理では、ステップＳ１３１－２において、候補領域抽出部６１は、撮影画像の２値化により得られる２値化画像のerosion処理（浸食処理）を行い、２値化画像のノイズを抑制する。
さらに、候補領域抽出処理では、ステップＳ１３１－３において、候補領域抽出部６１は、erosion処理後の２値化画像のdilation処理（膨張処理）を行う。
その後、候補領域抽出処理では、ステップＳ１３１－４において、候補領域抽出部６１は、dilation処理後の２値化画像において、画素値が、例えば、1になっている画素の領域、すなわち、撮影画像において、円１２が映っていると推定される画素の領域の輪郭を検出する輪郭検出処理を行う。
そして、候補領域抽出処理では、ステップＳ１３１－５において、候補領域抽出部６１は、輪郭検出処理により検出された輪郭に外接する最小の矩形に対応する領域を、撮影画像から候補領域として抽出し、特徴量抽出部６２に供給する。
輪郭検出処理により検出された輪郭が複数である場合には、その複数の輪郭それぞれに対して、候補領域が抽出される。
ステップＳ１３２において、特徴量抽出部６２は、候補領域抽出部６１からの候補領域それぞれについて、その候補領域の特徴量を抽出する特徴量抽出処理を行い、その特徴量抽出処理により得られる候補領域の特徴量を、識別部６３に供給する。
特徴量抽出部６２は、ステップＳ１３２の特徴量抽出処理において、図１１のステップＳ３２の場合と同様の特徴量の他、例えば円１１及び１２それぞれの輝度の距離を求める。
すなわち、ステップＳ１３２の特徴量抽出処理では、特徴量抽出部６２は、円１１及び１２それぞれの色相の距離に代えて、円１１及び１２それぞれの輝度の距離を求め、その輝度の距離が小である場合には、円１１及び１２それぞれの色相の距離を求める。
ここで、例えば、図１１及び１２それぞれの輝度の距離が、式（３）の閾値THと同様にして求められる輝度の距離の閾値以上である場合、候補領域は、対空標識１０に識別されやすくなる。
ステップＳ１３３において、識別部６３は、各候補領域について、特徴量抽出部６２からの候補領域の特徴量に基づいて、撮影画像から、その撮影画像に映る対空標識１０（の円１２）（が映る領域）を識別する。
すなわち、識別部６３は、候補領域の特徴量に基づいて、その候補領域が、対空標識１０であるかどうかを、図１１のステップＳ３３の場合と同様に識別する。
さらに、識別部６３は、候補領域が対空標識１０であると識別された場合、その識別結果に基づき、カメラ２１からの撮影画像から、対空標識１０を検出し、その検出結果を出力する。
なお、ステップＳ１３３では、識別部６３は、円１１及び１２それぞれの距離が大である場合（閾値以上である場合）には、候補領域が対空標識１０であるかどうかの識別を、円１１及び１２それぞれの色相の距離を用いずに行うことができる。
また、ステップＳ１３３では、識別部６３は、円１１及び１２それぞれの輝度の距離が小である（大でない）場合には、候補領域が対空標識１０であるかどうかの識別に、円１１及び１２それぞれの色彩の距離を用いることができる。
以上のように、候補領域の特徴量に、円１１及び１２それぞれの輝度や色相の距離を含めることで、対空標識１０を、より精度良く検出することができる。
図３５は、図３４のステップＳ１３１－１で行われる撮影画像の各画素の２値化の詳細な処理の例を説明するフローチャートである。
なお、ここでは、対空標識１０の円１２の色については、自然界の色との区別をつけやすくするため、輝度L及び色相Hの両方が存在する有彩色（例えば、赤色）を用いることとする。
ステップＳ１５１において、候補領域抽出部６１は、撮影画像の画素のうちの、まだ、注目画素に選択していない画素の１つを、注目画素に選択し、処理は、ステップＳ１５２に進む。
ステップＳ１５２では、候補領域抽出部６１は、注目画素の輝度L及び色相Hを求めることにより取得し、処理は、ステップＳ１５３に進む。
ステップＳ１５３では、候補領域抽出部６１は、注目画素の色相Hが、円１２の色彩の色相とみなせるかどうか、すなわち、注目画素の色相Hが、式α＜H、及び、式H＜βを満たすかどうかを判定する。
ここで、α及びβは、円１２の色彩の色相とみなせる範囲の最小値及び最大値を、それぞれ表し、あらかじめ設定される。
さらに、ステップＳ１５３では、候補領域抽出部６１は、注目画素の輝度Lが、円１２の輝度とみなせるかどうか、すなわち、注目画素の輝度Lが、式γ＜H、及び、式H＜δを満たすかどうかを判定する。
ここで、γ及びδは、円１２の輝度とみなせる範囲の最小値及び最大値を、それぞれ表し、あらかじめ設定される。
ステップＳ１５３において、注目画素の色相Hが、式α＜H、及び、式H＜βを満し、かつ、注目画素の輝度Lが、式γ＜H、及び、式H＜δを満たすと判定された場合、処理は、ステップＳ１５４に進む。
ステップＳ１５４では、候補領域抽出部６１は、注目画素が、円１２の輝度及び色相の画素であるとして、注目画素の画素値を、円１２の輝度及び色相の画素であることを表す1に設定し、処理は、ステップＳ１５６に進む。
また、ステップＳ１５３において、注目画素の色相Hが、式α＜H、及び、式H＜βのうちの少なくとも一方を満たさないか、又は、注目画素の輝度Lが、式γ＜H、及び、式H＜δのうちの少なくとも一方を満たさないと判定された場合、処理は、ステップＳ１５５に進む。
ステップＳ１５５では、候補領域抽出部６１は、注目画素が、円１２の輝度及び色相の画素でないとして、注目画素の画素値を、円１２の輝度及び色相の画素でないことを表す0に設定し、処理は、ステップＳ１５６に進む。
ステップＳ１５６では、候補領域抽出部６１は、撮影画像の全画素を注目画素に選択したかどうかを判定する。
ステップＳ１５６において、撮影画像の全画素を、まだ、注目画素に選択していないと判定された場合、処理は、ステップＳ１５１に戻る。ステップＳ１５１では、候補領域抽出部６１は、撮影画像の画素のうちの、まだ、注目画素に選択していない画素の１つを、注目画素に新たに選択し、以下、同様の処理が繰り返される。
また、ステップＳ１５６において、撮影画像の全画素を、注目画素に選択したと判定された場合、２値化の処理は終了する。
図３６は、図３４のステップＳ１３２で行われる特徴量抽出処理において、特徴量として、円１１及び１２それぞれの輝度の距離を抽出する処理の例を説明するフローチャートである。
ステップＳ１７１において、特徴量抽出部６２は、候補領域が、円１２に外接する領域であると仮定して、候補領域に存在する円１１及び１２それぞれが映る画素（映っているはずの画素）（円１１の領域の画素、及び、円１２の領域の画素）を検出し、処理は、ステップＳ１７２に進む。
ステップＳ１７２では、特徴量抽出部６２は、円１１の領域の画素それぞれの輝度を求めることにより取得するとともに、円１２の領域の画素それぞれの輝度を求めることにより取得し、処理は、ステップＳ１７３に進む。
ステップＳ１７３では、特徴量抽出部６２は、円１１の領域の画素それぞれの輝度の平均値と、円１２の領域の画素それぞれの輝度の平均値との差分絶対値を、円１１及び１２それぞれの輝度の距離として求め、処理は終了する。
以上のように、撮影画像からの対空標識１０の検出には、対空標識１０の隣接する円どうしの輝度及び色相の距離のうちの一方又は両方を用いて行うことができる。
ここで、本明細書において、クラウドサーバ３０等のコンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
さらに、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
すなわち、本実施の形態では、本技術を、土量計測システムに適用した場合について説明したが、本技術は、土量計測システム以外の、例えば、建物その他の、対空標識の空撮を利用する任意の計測を行うシステムに適用することができる。
さらに、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
なお、本技術は、以下の構成をとることができる。
＜１＞
複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、
前記複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる
対空標識を撮影した撮影画像から、前記対空標識が映る領域の候補である候補領域を抽出する候補領域抽出部と、
前記候補領域の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量に基づいて、前記対空標識を識別する識別部と
を備える画像処理装置。
＜２＞
前記候補領域抽出部は、前記複数の円のうちの、半径が２番目に小さい円の色相、彩度、及び、明度のうちの、少なくとも色相を利用して、前記候補領域を抽出する
＜１＞に記載の画像処理装置。
＜３＞
前記特徴量抽出部は、前記特徴量として、前記複数の円のうちの、半径が最小の円の輝度又は色相と、半径が２番目に小さい円の輝度又は色相との距離を抽出する
＜１＞又は＜２＞に記載の画像処理装置。
＜４＞
前記特徴量抽出部は、前記特徴量として、前記候補領域と、その候補領域を、２πの整数倍以外の所定の角度だけ回転した回転画像との相関を抽出する
＜１＞ないし＜３＞のいずれかに記載の画像処理装置。
＜５＞
前記特徴量抽出部は、前記候補領域、及び、前記対空標識のテンプレート画像に対して、前記円に付された色彩を強調するフィルタを適用し、前記フィルタの適用後の前記候補領域と前記テンプレート画像との相関を、前記特徴量として抽出する
＜１＞ないし＜４＞のいずれかに記載の画像処理装置。
＜６＞
前記対空標識は、前記対空標識に関する情報を取得する検出装置を内蔵し、
前記候補領域抽出部は、前記検出装置で検出された前記対空標識に関する情報を利用して、前記候補領域を抽出する
＜１＞ないし＜５＞のいずれかに記載の画像処理装置。
＜７＞
前記対空標識は、照度を検出する照度検出装置を内蔵し、
前記特徴量抽出部は、前記特徴量として、前記複数の円のうちの、半径が最小の円の輝度又は色相と、半径が２番目に小さい円の輝度又は色相との距離を抽出し、
前記識別部は、前記距離と、所定の閾値とを比較し、その比較結果に基づいて、前記候補領域が前記対空標識であるかどうかを識別するのに用いる前記所定の閾値を、前記照度検出装置で検出された前記対空標識の照度を利用して設定する
＜１＞ないし＜６＞のいずれかに記載の画像処理装置。
＜８＞
前記対空標識の識別結果を用いて、3次元モデルを作成する
＜１＞ないし＜７＞のいずれかに記載の画像処理装置。
＜９＞
前記3次元モデルから土量計測を行う
＜８＞に記載の画像処理装置。
＜１０＞
複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、
前記複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる
対空標識を撮影した撮影画像から、前記対空標識が映る領域の候補である候補領域を抽出することと、
前記候補領域の特徴量を抽出することと、
前記特徴量に基づいて、前記対空標識を識別することと
を含む画像処理方法。
＜１１＞
複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、
前記複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる
対空標識を撮影した撮影画像から、前記対空標識が映る領域の候補である候補領域を抽出する候補領域抽出部と、
前記候補領域の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量に基づいて、前記対空標識を識別する識別部と
して、コンピュータを機能させるためのプログラム。
＜１２＞
半径が異なる複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、
前記複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる
対空標識。
＜１３＞
前記複数の円として、２つの円を有する
＜１２＞に記載の対空標識。
＜１４＞
前記複数の円として、３つの円を有する
＜１２＞に記載の対空標識。
＜１５＞
前記複数の円のうちの隣接する２つの円の色彩は、前記２つの円の色彩が隣接する２つの領域に付された標識を撮影した撮影画像から得られる前記２つの領域それぞれの輝度又は色相どうしの距離が所定の閾値以上になる所定の２色である
＜１２＞ないし＜１４＞のいずれかに記載の対空標識。
＜１６＞
前記複数の円のうちの、半径が最小の円、及び、半径が２番目に小さい円の色彩が、前記所定の２色である
＜１５＞に記載の対空標識。
＜１７＞
前記半径が２番目に小さい円の、前記半径が最小の円を除いた部分の面積は、前記半径が最小の円の面積の略1.0ないし3.0倍である
＜１６＞に記載の対空標識。
＜１８＞
前記複数の円が同心円状に配置され、かつ、前記複数の円を包含する矩形が配置された平面形状を有する
＜１２＞ないし＜１７＞のいずれかに記載の対空標識。
＜１９＞
前記複数の円のうちの、半径が最小の円の部分に、照度を検出する照度検出装置を内蔵する
＜１２＞ないし＜１８＞のいずれかに記載の対空標識。
１０ 対空標識， １１ 円（円柱状部材）， １２，１３ 円（円状部材）， １４ 枠領域， ２０ ドローン， ２１ カメラ， ３０ クラウドサーバ， ３１ バス， ３２ CPU， ３３ ROM， ３４ RAM， ３５ ハードディスク， ３６ 出力部， ３７ 入力部， ３８ 通信部， ３９ ドライブ， ４０ 入出力インタフェース， ４１ リムーバブル記録媒体， ６１ 候補領域抽出部， ６２ 特徴量抽出部， ６３ 識別部， １１１ 通信部， １１２ 制御部， １１３ 駆動制御部， １１４ 飛行機構， １２１ 管制装置， ２０１ないし２０３，２１３，２２３，２３１，２５０ 部材 ，３００ HLS色空間

Claims (14)

  1. 飛行体の飛行経路及び対空標識が配置される標識位置を含む所定の飛行経路に基づいて、前記飛行体の飛行を制御する制御部と、
    前記飛行体に備えられ、前記飛行経路と前記標識位置に基づいて、少なくとも一つの撮影画像を撮像する撮像部と、
    前記撮像された撮影画像に含まれる前記対空標識を検出し、検出した前記対空標識の情報を出力する検出部と
    を有する
    画像処理装置。
  2. 前記検出部は、前記飛行体に備えられる
    請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記検出部は、
    前記撮影画像から、前記対空標識が映る領域の候補である候補領域を抽出する候補領域抽出部と、
    前記候補領域の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量に基づいて、前記対空標識を識別する識別部と
    を有する請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 前記特徴量抽出部は、前記候補領域、及び、前記対空標識のテンプレート画像の相関を前記候補領域の特徴量として抽出する
    請求項３に記載の画像処理装置。
  5. 前記対空標識は、複数の円が同心円状に配置された平面形状を有し、前記複数の円のうちの隣接する円の輝度又は色相が異なる
    請求項３に記載の画像処理装置。
  6. 前記候補領域抽出部は、前記複数の円のうちの、半径が２番目に小さい円の色相、彩度、及び、明度のうちの、少なくとも色相を利用して、前記候補領域を抽出する
    請求項５に記載の画像処理装置。
  7. 前記特徴量抽出部は、前記特徴量として、前記複数の円のうちの、半径が最小の円の輝度又は色相と、半径が２番目に小さい円の輝度又は色相との距離を抽出する
    請求項５に記載の画像処理装置。
  8. 前記特徴量抽出部は、前記特徴量として、前記候補領域と、その候補領域を、２πの整数倍以外の所定の角度だけ回転した回転画像との相関を抽出する
    請求項５に記載の画像処理装置。
  9. 前記特徴量抽出部は、前記候補領域、及び、前記対空標識のテンプレート画像に対して、前記円に付された色彩を強調するフィルタを適用し、前記フィルタの適用後の前記候補領域と前記テンプレート画像との相関を、前記特徴量として抽出する
    請求項３に記載の画像処理装置。
  10. 前記対空標識は、前記対空標識に関する情報を取得する検出装置を内蔵し、
    前記候補領域抽出部は、前記検出装置で検出された前記対空標識に関する情報を利用して、前記候補領域を抽出する
    請求項３に記載の画像処理装置。
  11. 前記対空標識は、照度を検出する照度検出装置を内蔵し、
    前記特徴量抽出部は、前記特徴量として、前記複数の円のうちの、半径が最小の円の輝度又は色相と、半径が２番目に小さい円の輝度又は色相との距離を抽出し、
    前記識別部は、前記距離と、所定の閾値とを比較し、その比較結果に基づいて、前記候補領域が前記対空標識であるかどうかを識別するのに用いる前記所定の閾値を、前記照度検出装置で検出された前記対空標識の照度を利用して設定する
    請求項５に記載の画像処理装置。
  12. 前記対空標識の識別結果を用いて、3次元モデルを作成する
    請求項３に記載の画像処理装置。
  13. 前記3次元モデルから土量計測を行う
    請求項１２に記載の画像処理装置。
  14. 制御部と、
    撮像部と、
    検出部と
    を有する画像処理装置の
    前記制御部が、飛行体の飛行経路及び対空標識が配置される標識位置を含む所定の飛行経路に基づいて、前記飛行体の飛行を制御し、
    前記撮像部が、前記飛行体に備えられ、前記飛行経路と前記標識位置に基づいて、少なくとも一つの撮影画像を撮像し、
    前記検出部が、前記撮像された撮影画像に含まれる前記対空標識を検出し、検出した前記対空標識の情報を出力する
    画像処理方法。
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