JP3897306B2 - 地理画像間変化領域の抽出の支援方法及び地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラム - Google Patents

Description

本発明は、同一地域を異なる時刻に人工衛星又は航空機などから撮影して得た二つの地理画像間の変化領域を抽出するのを支援する地理画像間変化領域の抽出支援方法及び地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラムに関する。

近年、同じ地域を異なる時刻に撮影して得られた新旧の画像（本明細書では地理画像と呼ぶ）を比較して、家屋、工場等の建築物、道路などを含む建造物の新築、改造、取り壊しなどにより変化した変化領域を抽出して、土地被覆状態の変化を把握する業務に使用することが提案されている。例えば、特許文献１、２参照。ここで、土地被覆状態とは、本明細書では、家屋、工場等の建築物、道路などを含む建造物のための土地利用状態を言う。土地被覆状態の変化は、例えば、家屋、工場等の建築物の新築、改造、取り壊しあるいは道路の新設、改造、取り壊しによって生じる。検出された土地被覆状態の変化は、例えば、地方自治体における固定資産管理を支援するために使用できる。

具体的には、特許文献１では、地理画像に含まれている建築物の影領域の影響を除去する方法が提案されている。すなわち、新旧の地理画像の一方のある領域には建築物の影部分が存在し、他方の画像内の対応する領域には影部分が含まれていないような領域を検出し、上記一方の画像の上記領域の影部分の輝度を、上記他方の画像内の対応する位置にある影がない部分の輝度と同じ輝度になるように補正したうえで、新旧地理画像に対して部分画像相関を計算して、相関の低い部分領域を物体の変化があった領域とする方法が提案されている。

特許文献２では、建築物等の物体の新築、改造又は取壊しなどを検出する目的で、新旧の地理画像から、変化領域を示す二つの２値画像をそれぞれ異なる変化領域抽出方法を用いて生成し、それらの２値画像の論理和をとって最終的な変化領域を示す２値画像を生成する方法が提案されている。より具体的には、新旧の地理画像の間の変化領域抽出の一つの方法として、新旧のマルチバンドの地理画像のそれぞれに対して太陽光の高度、気象条件で変化する色調を補正した後に、それらの色調補正後の新旧のマルチバンドの地理画像のそれぞれを主成分分析によりそれぞれ１バンドの新旧の主成分画像に変換し、得られた新旧の主成分画像の対応する画素の画像値の差の絶対値を算出し、それを適当な閾値で２値化し、得られた２値化画像に対して代表値フィルターの処理をして、変化領域を示す第１の２値化画像を生成している。

もう一つの変化領域抽出方法は、新旧の地理画像をそれぞれＨＳＩ変換、すなわち、それぞれのＲＧＢ画像を３つの色彩属性情報（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｉ：明度）に変換して彩度画像を生成している。彩度画像は、建築物の影の影響を受けにくいと記載されている。得られた新旧の彩度画像のそれぞれに対してソーベルフィルタを適用し、その結果として得られる建物や道路等の構造物の形状を表す新旧の形状画像の対応する画素の画像値の差の絶対値を算出し、それを適当な閾値で２値化して、得られた２値化画像に対して代表値フィルタ処理を施し、変化領域を示す第２の２値化画像を得ている。その後、上記第１、第２の２値画像の論理和を取り、得られた２値画像を最終的に変化領域を表す２値画像として利用している。利用にあたっては、得られた２値画像を複数のブロックに区分し、各ブロック内にある変領域を示す画素の数の割合が小さい場合には、そのブロック内の変化領域は無視するようにしている。
特開平１１−１２０３４９号公報 特開２００１−１０９８７２号公報

地方自治体における固定資産管理を支援するために新旧の地理画像から変化領域を抽出して利用するという目的には、任意の領域の画像の変化を検出しなくても、建築物の新築、既にある建築物の改造又は取壊しなど建築物の存在領域の変化を検出できればそれだけでも非常に有効であると期待される。このためには、輝度に基づいて建物の屋上、屋根等の高輝度の領域が変化した領域を検出できることができれば、それだけでもかなり有効であると期待される。

しかし、本発明者による研究の結果、輝度のみで画像の変化領域を検出する方法では不十分であることが判明した。例えば、今まで建築物がなかった領域に建築物が新築されたが、屋根又はビルの屋上の色が比較的輝度の低い色であるために、この建築物の新築を検出できないことが生じる。したがって、輝度の変化が小さくても輝度以外にカラーに関連する属性が変化した領域があるときには、その領域は変化領域である可能性があるので、変化領域として検出することが望ましい。結局、輝度と輝度以外の色彩に関する属性等の、画素の複数の属性に基づいて新旧地理画像間の変化領域を検出することが望ましい。

しかし、特許文献１では、地理画像の影領域内の輝度を使用しているが、建築物のカラー等の他の属性の利用を考慮していない。一方、特許文献２では、主成分の他に彩度というカラーに関連する属性も利用している。特許文献２では、主成分と彩度という二つの属性について、別々の閾値を設定して、変化領域をそれぞれの閾値を用いて別々に検出して、その後、二つの検出結果を合わせるという方法を使用している。

しかし、特許文献２のように、閾値を使用して変化領域を検出する方法では、閾値を適切に決めるのが難しいのが通常である。例えば、閾値を高く設定すると、変化領域に属すると判断される画素の数が減るが、実際に変化領域に属すべき画素も除外されてしまう恐れがあるという問題が生じる。一方、閾値を低めに設定すると、変化領域に属すると判断されるべきでない画素も変化領域に属すると判断されてしまうという問題が生じる。これらは閾値を利用する限り生じる問題である。

更に、特許文献２のように、各画素に関する複数の属性ごとに閾値を決めて変化領域を求める方法では、変化領域に属する画素を適切に判断できない場合が生じるという問題点があることが本発明者による検討の結果判明した。すなわち、ある画素のある第１の属性がある程度変化し、かつ、他の第２の属性もある程度変化していても、第１の属性の値の変化が第１の属性用に決められた第１の閾値を越えるいなくて、かつ、第２の属性の値の変化が第２の属性用に決められた第２の閾値を越えていないときには、その画素は変化領域に属するとは判断されない。例えば、今まで建築物がなかった領域に建築物が新築されたが、屋根又はビルの屋上の色が比較的輝度が低く、カラーも明確なカラーでない場合、輝度のみの変化に基づいて変化領域を検出してもあるいはカラーのみの変化に基づいて変化領域を検出しても、この建築物の新築を検出できないことが生じる。

したがって、本発明者は、輝度の変化も小さく、色彩の変化も小さいが、両方の変化がある程度以上である領域は、変化領域として検出されるようにすることが望ましいと考えるに至った。より一般的に言えば、新旧地理画像間の、各画素の複数の属性のそれぞれの値の差を総合的に（すなわち、まとめてあるいは組み合わせて）判断して、変化領域を抽出することが望ましい、と考えるに至った。

更に、本発明者の研究の結果、新旧地理画像間の変化領域を利用するにあたり、地上の複数の特定用途用の領域に関連して検出方法を改善することが望ましいことも判明した。例えば、道路が存在する領域である道路領域に関しては以下の問題がある。道路上にある自動車の数と位置は時間とともに変化する。したがって、新旧地理画像間では、道路上の車が存在している領域がそれぞれ変化領域として検出されることになる。すなわち、旧地理画像上の撮影時に道路上にあった複数の自動車が新地理画像の撮影時にその道路上には存在しないときには、これらの自動車が存在した複数の領域がそれぞれ変化領域として検出されることになる。一方、新地理画像の撮影時にはその道路上にはそれらの自動車とは別の複数の自動車が存在すると、これらの複数の自動車の存在領域もそれぞれ変化領域として検出されることになる。しかし、このような道路上の自動車の存在領域は変化領域として検出されないようにすることが望ましい。一方、道路の存在領域自体は頻繁には変化しないが、現に変化したときには、そのような変化が生じた領域を検出できるようにすることが望ましい。

同様な問題が他の用途の領域、例えば、植物が生育している領域である植生領域についても生じることが分かった。すなわち、変化領域を検出するために、輝度と色彩のような複数の属性の値を検出すると、植生領域は、季節に応じてカラー、特に色相が大きく変化して、植生領域が変化領域として検出されることが生じる。しかし、植物の成育状態が変化しただけの場合には、植生領域が変化領域として検出されないようにすることが望ましい。一方、植生領域の形状、大きさ、位置等の、植生領域自体は、頻繁には変化しないが、現に変化したときには、変化が生じた部分を検出できるようにすることが望ましい。

したがって、これらの複数の特定用途領域については、それぞれの領域の内部について通常生じる程度の変化が生じても、その変化に関連する領域を変化領域として検出しないで、それらの特定用途領域自体、すなわち、その位置、形状、大きさ等が変化したときには、その変化に関連する領域を変化領域として検出するようにすることが望ましい。

以上から、新旧地理画像を比較して地表被覆状態が変化した変化領域を抽出して利用に供するにあたっては、新旧地理画像間の、画素の複数の属性の値の差を総合的に判断して変化領域を抽出することが望ましい。更に、変化領域の抽出に当たっては、閾値で変化領域か否かを判断しないようにすることが望ましい。しかし、このような要件を満たす方法で変化領域を自動的に抽出できたとしても、抽出された変化領域が真に土地被覆状態の変化が生じた領域であるとは断定できないのが実情であり、最終的には、新旧地理画像内のその抽出された変化領域の部分を比較して真に変化領域か否かを利用者が確認する作業は必要である。

本発明者は、このような状況を考慮して、新旧地理画像間の画像値の差と閾値を用いて変化領域を自動的に抽出する従来の方法に代えて、新旧地理画像間の画素の複数の属性の値の差に総合的に依存して、新旧地理画像のそれぞれを区分して得られる複数のブロックのうち、土地被覆状態が変化した変化領域が含まれる可能性が大きい複数のブロックを検出して利用者に提示する方法が望ましいと考える至った。
更に、上記変化領域が存在する可能性が大きい複数のブロックを検出するときに、当該ブロック内の画素が上記道路領域や植生領域のような、領域自体が変化していなくても画像が変化する可能性がある特定用途領域に属するか否かも反映させて、それぞれのブロックに変化領域が含まれる可能性が大きい複数のブロックを検出可能にすることが望ましいと考えるに至った。

したがって、本発明の目的は、新旧地理画像の画素の複数の属性のそれぞれの値の差に総合的に依存して、新旧地理画像のうち、変化領域が含まれる可能性が大きい複数のブロックを利用者に提示して、利用者による変化領域の有無のチェックをしやすくする、地理領域間変化領域の抽出支援方法及び地理領域間変化領域の抽出を支援可能なプログラムを提供することである。

本発明のより具体的な目的は、上記変化領域が存在する可能性が大きい複数のブロックを検出するときに、当該ブロック内の画素が上記道路領域や植生領域のような、領域自体が変化していなくても画像が変化する可能性がある特定用途領域に属するか否かにも応じて、それぞれのブロックに変化領域が含まれる可能性の大きさを変更可能にする、地理領域間変化領域の抽出支援方法及び地理領域間変化領域の抽出を支援可能なプログラムを提供することである。

上記目的を達成するために、請求項１に係る地理画像間変化領域の抽出支援方法は、処理装置により実行される、地理画像間変化領域の抽出支援方法であって、建築物等の物体を含む同一の地域を異なる時刻に撮影して得られ、記憶装置にあらかじめ記憶された多値の新旧地理画像に共通に定められた複数のブロックの各々に関して、当該ブロックに属し、前記新旧地理画像の対応する二つの画素からなる一群の画素組のそれぞれについての、それぞれ２値又は多値のいずれかを取る、あらかじめ定められた複数の属性の値の差と、それぞれの属性に対してあらかじめ定められた複数の重みとを用いて、当該ブロックでの土地被覆状態が変化した変化領域の発生の可能性の大きさを表すブロック別変化尤度を決定するブロック別変化尤度の決定ステップと、前記複数のブロックに対して決定された複数のブロック別変化尤度を降順にソートするソートステップと、前記新旧地理画像と、前記ソートされた複数のブロック別変化尤度のうちの少なくとも値が大きな複数のブロック別変化尤度とを表示装置の画面に表示させる表示ステップと、を含むものである。

これにより、各ブロック毎に、そのブロック内に土地被覆状態が変化した変化領域が含まれる可能性の大きさを表すブロック別変化尤度を決定して利用者に提示するので、利用者は、ブロック別変化尤度の大きなブロックから順に、当該ブロック内に真の変化領域が含まれているか否かを判断することが可能になる。この際、ブロック別変化尤度は、画素の複数の属性のそれぞれの値とそれぞれに対してあらかじめ定められた重みに基づいて決定されるので、ブロック内の複数の画素の各々の複数の属性のそれぞれの値の差に総合的に依存して決定される。したがって、上記複数の属性のいずれか一つの値が顕著に変化した場合だけでなく、当該複数の属性のそれぞれの値が同時にある程度変化した場合でも、それらの属性の値の変化量がブロック別変化尤度に反映されるので、利用者は、ブロック別変化尤度の高い順に複数のブロックについて、上記判断を行えばよいことになり、チェックが効率的になる。

請求項２の地理画像間変化領域の抽出支援方法は、請求項１の発明の複数のステップにに加えて、前記旧地理画像の撮影時に前記地域に含まれたあらかじめ定められた少なくとも一つの特定用途用の領域を検出する特定用途領域検出ステップを更に含み、前記ブロック別変化尤度の決定ステップは、前記複数のブロックの各々について、当該ブロックに属する前記新旧地理画像の互いに対応する二つの画素からなる一群の画素組のそれぞれの組に対して、当該組の二つの画素の前記複数の属性の値の差と前記複数の重みと、更に、当該二つの画素のうちの旧地理画像に属する画素が前記特定用途領域に属するときには、当該特定用途領域に対してあらかじめ定められた重みとを使用して、当該ブロックに対するブロック別変化尤度を計算するものである。

これにより、一群の画素組のいずれかの組の旧地理画像内の画素が特定用途領域に属するときには、当該特定用途領域に対して定めた重みを用いてブロック別の変化尤度を計算するので、上記特定用途領域に属する当該画素の属性値の差が変化尤度に及ぼす影響を変更することが可能になる。これらの特定用途領域が、道路領域や植生領域のように、領域自体は変化しなくても、領域内にある物体（すなわち、自動車あるいは植物）が変化したために、当該特定用途領域が含まれるいずれかのブロックの変化尤度が増大するときの増大量を抑えることが可能になる。

請求項３、４に記載の地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラムは、それぞれ請求項１、２に記載の支援方法の複数のステップをコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明によれば、新旧の地理画像の各々を分割して得られる複数のブロックのそれぞれ毎に、当該ブロックに変化領域が含まれる可能性の大きさを示すブロック別変化尤度を決定し、決定された複数のブロック別変化尤度が降順にソートして新旧地理画像と一緒に表示装置の画面に表示されるので、利用者は、表示された変化尤度の大きなブロックから順に、当該ブロック内に真の変化領域が含まれているか否かをチェックでき、チェックが効率的になる。

しかも、ブロック別変化尤度は、対応するブロック内の画素の複数の属性のそれぞれの値の新旧の地理画像間の差とそれぞれの属性毎に定められた重みに総合的に依存して決定されるので、複数の属性のそれぞれの値の変化が総合的に反映されている。したがって、上記複数の属性のいずれか一つの値が顕著に変化した場合だけでなく、当該複数の属性のそれぞれの値が同時に変化した場合でも、それらの属性の値の変化量がブロック別変化尤度に反映されるので、利用者は、ブロック別変化尤度の高い順に複数のブロックについて、上記判断を行えばよいことになる。

更に、本発明の具体的な態様によれば、上記ブロック毎の変化尤度を決定するときに、当該ブロック内の画素が特定用途領域に属するか否かに応じて、当該ブロックの画素の属性の変化量がブロック別変化尤度に及ぼす影響を変えられるように、ブロック別変化尤度を決定できる。例えば、特定用途領域が、道路や植生領域のように、領域自体は変化しなくても、領域内にある物体（すなわち、自動車あるいは植物）が変化したために、当該特定用途領域に属するいずれかのブロックの変化尤度が増大するときの増大量を抑えることが可能になる。

以下、本発明に係る、地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラム及び地理画像間変化領域の抽出支援方法の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明に係る地理画像間の変化領域の抽出を支援可能な装置の一つの実施の形態の概略ブロック図である。符号１は、上記装置の一つの実施の形態の全体を指す。本装置１は、例えばパソコン又はワークステーションにより実現される処理装置１０と、メインメモリとして使用されるＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）（図示せず）及び磁気ディスク記憶装置のような補助記憶装置（図示せず）とを含む記憶装置２０と、入出力装置３０とを備えている。入出力装置３０は、キーボード（図示せず）及びマウス等のポインティングデバイス（図示せず）を含む入力装置３１と、ＣＲＴディスプレイ装置等の表示装置３２又はプリンタ３３などの出力装置を備えている。入力装置３１はパラメータの入力やコマンドの起動などに使われる。表示装置３２又はプリンタ３３は、処理対象の新旧の地理画像と当該新旧の地理画像に対して得られた複数のブロック別変化尤度又はブロック別判定結果の表示又は印字等に使われる。記憶装置２０内にデータが記憶されるときに、当該データが図示しないＲＡＭと図示しない補助記憶装置のいずれに記憶されるかは、あらかじめ当該データ毎に決められている。

処理装置１０には、地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラム４０が組み込まれている。プログラム４０は、記憶装置２０に記憶され処理装置１０により実行されるが、図では分かりやすさのために、プログラム４０とそれを構成する複数のモジュールを処理装置１０を示すブロックの内部に記載している。プログラム４０は、特定用途領域検出部１００と、ＨＳＩ変換部２００と、陰影領域検出部３００と、エッジ検出部４００と、ブロック別変化度決定部５００と、ブロック別変化度表示部６００という複数のモジュールを含み、これらのモジュールは順次実行される。特定用途領域検出部１００は、一例として植生領域検出部１１０と、道路領域検出部１２０とを含む。

処理装置１０は、プログラム４０内の特定用途領域検出部１００、ＨＳＩ変換部２００、陰影領域検出部３００、エッジ検出部４００、ブロック別変化度決定部５００、ブロック別変化度表示部６００が実行されたときに、それぞれ特定用途領域を検出する機能ブロック、新旧地理画像に対してＨＳＩ変換を実行する機能ブロック、新旧地理画像から陰影領域を検出する機能ブロック、新旧の地理画像からエッジを検出する機能ブロック、新旧地理画像を複数のブロックに分割して、各ブロックに対するブロック別変化尤度を決定する機能ブロック、新旧地理画像とブロック別変化尤度を表示装置に表示させ、各ブロックに対して変化領域が含まれているか否かに関して利用者が判定して入力した判定結果を記憶装置２０に保存する機能ブロックという複数の機能ブロックとして動作する。したがって、処理装置１０と、記憶装置２０と、入出力装置３０と、プログラム４０のこれらのモジュールにより、それぞれのモジュールに対応する複数の機能ブロックが実現されることになる。したがって、処理装置１０と、記憶装置２０と、入出力装置３０と、プログラム４０は、本発明に係る、地理画像間の変化領域の抽出を支援可能な装置の一つの実施の形態を実現することになる。

プログラム４０は、本発明に係る、地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラムの一つの実施の形態を実現するものであり、記録媒体に記録してあるいは図示しないネットワークを介して記憶装置２０に記憶され、処理装置１０で実行される。プログラム４０は、図示しない記録媒体に記録されて又はネットワークを介して販売可能である。処理装置１０がプログラム４０を実行して地理画像間の変化領域の抽出を支援する手順は本発明に係る地理画像間変化領域の抽出支援方法の一つの実施の形態を実現する。

記憶装置２０には、旧地理画像データ２１Ａ及び新地理画像データ２１Ｂがプログラム４０の実行前にあらかじめ記憶される。以下では、いろいろな処理により画像データが生成されるかあるいは画像データが記憶装置２０に記憶される処理に言及するときに、簡単化のために単に画像が生成されるあるいは画像が記憶装置２０に記憶されるということがある。上記新旧地理画像データ２１Ａ、２１Ｂは、人工衛星又は航空機などから同一地域を異なる時刻に撮影して得られる地理画像データであり、本実施の形態では、これらの地理画像データは、３原色ＲＧＢの成分と赤外線成分IRとを含むマルチバンドの画像データであると仮定する。

以下に説明する画像データは、プログラム４０の実行の結果生成されるデータである。植生領域画像データ２２ａは、旧地理画像２１Ａの撮影時に当該地理画像の撮影地域内の植物が存在している領域（植生領域）を表す２値の画像データである。道路領域画像データ２２ｂは、旧地理画像２１Ａの撮影時に当該地理画像の撮影地域内の道路が存在している領域（道路領域）を表す２値の画像データである。輝度画像データ２３Ａ、彩度画像データ２４Ａ、色相画像データ２５Ａは、それぞれ、旧地理画像データ２１Ａの各画素の輝度（明度（Ｉ））、彩度（Ｓ）、色相（Ｈ）の値をそれぞれ表す多値の画像データである。陰影領域画像データ２６Ａは、旧地理画像データ２１Ａ内の陰影部領域を表す２値の画像データである。エッジ画像データ２７Ａは、旧地理画像データ２１Ａ内のエッジを表す２値の画像データである。

同様に、輝度画像データ２３Ｂ、彩度画像データ２４Ｂ、色相画像データ２５Ｂは、それぞれ、新地理画像データ２１Ｂの各画素の輝度（明度）、彩度、色相の値をそれぞれ表す多値の画像データである。陰影領域画像データ２６Ｂは、新地理画像データ２１Ｂ内の陰影部領域を表す２値の画像データである。エッジ画像データ２７Ｂは、新地理画像データ２１Ｂ内のエッジを表す２値の画像データである。ブロック別変化度データ２８は、新旧地理画像２１Ａ、２１Ｂを分割して得られる、それらの画像に共通に定められた複数のブロックのそれぞれに関する変化尤度及びその他のデータを含むデータである。ブロック別判定結果データ２９は、各ブロック内について新旧地理画像間の変化領域の有無を利用者が判定した結果及び利用者のコメントを含むデータである。なお、後に説明するような、画像を複数のブロックに分割するためのブロックサイズ、ブロック別変化尤度を検出するための画素の属性別の重み、特定用途領域別の重み等の他のデータも利用者によりあらかじめ指定され、あらかじめ記憶装置２０に記憶されるが、それらのデータは簡単化のために図には示されていない。

以下、プログラム４０の処理を図１を参照して説明する。まず、特定用途領域検出部１００が実行される。特定用途領域検出部１００は、発明が解決しようとする課題の欄に記載したように、植生領域や道路領域のような、その領域自体が変化していないのに、その領域の画像が変化する可能性がある領域を検出するために実行される。本実施の形態では、後に説明するように、各領域自体が変化していないときにはその領域が変化領域として検出されないようにし、それでいてその領域自体が変化したときには、その領域が変化領域として検出されるように、それぞれの領域に属する画素がブロック別変化尤度に及ぼす影響の程度を建築物がある通常の領域の画素とは異ならせる。

特定用途領域検出部１００は、植生領域検出部１１０と道路領域検出部１２０のいずれか一方、例えば植生領域検出部１１０を先に実行する。植生領域検出部１１０は、地上の植物が存在している領域を検出して植生領域画像２２ａを生成するものである。植生領域画像２２ａは、例えば、以下のようにして生成できる。旧地理画像データ２１Ａの各画素の赤の濃度Ｒと赤外線の濃度IRから、植生指数として（IR−Ｒ)／（IR＋Ｒ）を計算し、あらかじめ定めた閾値で２値化して植生領域画像２２ａを生成する。なお、旧地理画像データ２１Ａは赤外線成分を含まないものでもよい。その場合には、植生領域検出部１１０は、別に同じ地域を撮影して得た、赤外線成分を含む画像から植生領域画像２２ａを生成するようにすればよい。あるいは、旧地理画像の撮影時に植生領域画像が利用可能になっている場合には、その画像の生成方法によらないで、当該植生領域画像を利用するようにしてもよい。要するに、植生領域画像２２ａは、旧地理画像の撮影時に撮影対象地域内の植生領域を表す画像であればよい。植生領域画像２２ａは、旧地理画像の撮影時より前に生成され、旧地理画像の撮影対象地域内にあった植生領域を近似する画像であっても、旧地理画像の撮影時における植生領域画像として使用してもよい。図２（ａ）は旧地理画像２１Ａの一例を示し、同図（ｂ）はその画像に対して植生領域検出部１１０が生成した植生領域画像２２ａの例を示す。

図１に戻り、特定用途領域検出部１００は、その後道路領域検出部１２０を実行する。道路領域検出部１２０は、撮影対象となっている地域に関する、記憶装置２０にあらかじめ記憶された地図データ（図示せず）から道路位置の情報を取得して、道路領域を表す２値の道路領域画像データ２２ｂを生成する。図２（ｃ）は旧地理画像２１Ａの他の例を示し、同図（ｄ）はその画像が撮影された地域の地図データから道路領域検出部１２０が生成した道路領域画像２２ｂの例を示す。なお、道路領域の検出を、道路地図を用いないで、旧地理画像２１Ａから特徴領域の一つとして検出するようにすることも可能である。例えば、高木幹雄、下田陽久監修，“画像解析ハンドブック，”1991年1月，財団法人東京大学出版会，PP.180-182を参照。以下、この文献を参考文献１と呼ぶことがある。あるいは旧地理画像の撮影時に利用可能になっている場合には、その画像の生成方法によらないで、当該画像を道路領域画像に利用してもよい。要するに、道路領域画像２２ｂは、植生領域画像２２ａと同じく、旧地理画像の撮影時に撮影対象地域内の道路領域を表す画像であればよい。道路領域画像２２ｂは、旧地理画像の撮影時より前に生成され、旧地理画像の撮影対象地域内にあった道路領域を近似する画像であっても、旧地理画像の撮影時における道路領域画像として使用してもよい。

なお、同じ用途に関する特定用途領域を旧地理画像の撮影時と新地理画像の撮影時に検出することが容易にできれば、旧地理画像の撮影時と新地理画像の撮影時にその特定用途領域を検出して比較することにより、その特定用途領域の変化を検出することができる。しかし、特定用途領域を地理画像から検出することが難しい場合もある。あるいは、特定用途領域を地理画像から検出できても、処理量が多く、時間が掛かる場合がある。したがって、本実施の形態では、特定用途領域として、植生領域は、前述のように、旧地理画像から検出するか、他の地理画像を利用して検出するかあるいは旧地理画像の撮影時に利用可能になっている植生領域画像を利用する。道路領域は、前述のように、旧地理画像の撮影時に利用可能になっている地理データから検出するか、旧地理画像から検出するかあるいは旧地理画像の撮影時に利用可能になっている道路領域画像を利用する。しかし、新地理画像の撮影時には、植生領域、道路領域は直接検出せず、旧地理画像内の植生領域と道路領域のそれぞれの領域変化を、それらの領域以外の領域における領域変化の検出と同じように新旧地理画像を比較して、検出するようになっている。

図１に戻り、プログラム４０は、その後ＨＳＩ変換部２００を実行する。本実施の形態では、地理画像の各画素の濃度に関連する属性と濃度以外の色彩に関する属性という複数の属性を使用して、後に説明するブロック別変化尤度を決定するようになっている。ＨＳＩ変換部２００は、このような複数の属性を示す画像データを生成するために実行される。ＨＳＩ変換部２００は、それ自体周知の方法により、旧地理画像２１ＡのＲＧＢ成分から、明度（本明細書では輝度と呼ぶことがある）と、彩度と色相を決定するＨＳＩ変換を実行して、輝度画像データ２３Ａ、彩度画像データ２４Ａ、色相画像データ２５Ａを生成する。例えば、高木幹雄、下田陽久監修，“画像解析ハンドブック，”1991年1月，財団法人東京大学出版会，PP.485-491を参照。以下、この文献を参考文献２と呼ぶことがある。輝度は、旧地理画像２１Ａが白黒画像の場合の濃度を表す、各画素の属性であり、彩度と色相は、旧地理画像２１Ａの各画素の色彩に関する属性である。プログラム４０は、その後ＨＳＩ変換部２００を再度実行して、新地理画像２１ＢのＲＧＢ成分から輝度画像データ２３Ｂ、彩度画像データ２４Ｂ、色相画像データ２５Ｂを生成する。

なお、ＨＳＩ変換方法は、上記参考文献２に記載のようにいくつかの方法があるが、本実施の形態ではいずれのＨＳＩ変換方法を使用してもよい。更に、ＨＳＩ変換部２００は、見方を変えれば、新旧地理画像のそれぞれを輝度画像とカラー画像に変換すると考えることができるが、カラー画像は、上記の彩度画像と色相画像とは異なるカラー画像でもよい。したがって、ＨＳＩ変換部２００に代えて他の方法で新旧地理画像のそれぞれから輝度画像とカラー画像を生成する他の方法を実行するものを使用してもよい。

プログラム４０は、その後陰影領域検出部３００を実行する。陰影領域は、建物や雲等の物体により太陽光が遮断されて地上に影が投影される領域である影領域と、建物のある部分により太陽光が遮断されたための、その建物の他の部分に太陽光が照射されなくなった領域である陰領域とを含む。本実施の形態では、後に説明するように、新旧地理画像の同じ位置にある一組の画素の少なくとも一方が陰影領域内に位置する場合には、その一組の画素を比較対象から削除するようになっている。そのため、陰影領域検出部３００は、旧地理画像２１Ａから陰影領域を検出して陰影領域画像データ２６Ａを生成する。陰影領域検出部３００による陰影領域画像データ２６Ａの生成は、それ自体公知の多値画像を２値画像に変換する方法、例えばモード法により行うことができる。

モード法は、画像のヒストグラムの谷を利用して２値化する閾値を決める方法である。例えば、井上誠喜、他５著，“Ｃ言語で学ぶ実線画像処理，” 株式会社オーム社，1999年12月，pp. 28-31参照。以下、この文献を参考文献３と呼ぶことがある。すなわち、一般には、２値化すべき対象画像内に輝度の低い部分とそうでない部分の輝度の差がある程度はっきりしている場合、その画像の輝度のヒストグラムを生成すると、ピークが二つある双峰性のヒストグラムが得られる。それらのピークの間の谷に位置する輝度を閾値として、その画像を２値化すればよい。本実施の形態では、上記谷に位置する輝度を閾値として、その閾値より小さい値の輝度を有する画素に対応する２値化後の画素の値を「１」にすれば、陰影領域に属する画素に対して値１を有する画像データが得られ、この画像データを陰影領域画像データ２６Ａとして使用することができる。なお、上記参考文献３に記載のように、上記ヒストグラムの谷に位置する閾値を決める前に、上記ヒストグラムを平坦化し、その平坦化されたヒストグラムの谷を閾値とすることが一般には望ましい。図３（ａ）は、旧地理画像２１Ａの他の例を示し、同図（ｂ）は、その画像に対して生成された陰影領域画像２６Ａの例を示し、同図（ｃ）は、同図（c）の画像から得られた双峰性のヒストグラムの例を示す。このヒストグラムの谷に相当する輝度を閾値として使用可能である。プログラム４０は、その後陰影領域検出部３００を再度実行して新地理画像２１Ｂから同様にして陰影領域画像データ２６Ｂを生成する。

プログラム４０はその後エッジ検出部４００を実行する。本発明者による研究の結果、建築物の屋上や屋根が専有する領域の外形が変更された場合でも、それらの領域の総面積が変化しなかった場合には、輝度の変化だけで変化領域の有無を検出したのでは、新旧地理画像間の変化領域として検出できないことも起こり得ることが判明した。したがって、本実施の形態では、後述するように、このような面積が変更しないが境界（エッジ）の位置が変化するような領域の変化も検出できるように、領域のエッジの位置が新旧地理画像間で変化したか否かを検出するようになっている。画素が画像のエッジ上にあるか否かは、その画素の属性と考えることもできる。その意味では、本実施の形態では、輝度、色彩という属性の他にエッジ上にあるか否かという属性を使用することになる。

エッジ検出部４００は、旧地理画像２１Ａ上のエッジを検出して、エッジの位置を示す２値のエッジ画像データ２７Ａを生成し、その後、プログラム４０は、エッジ検出部４００を再度実行して新地理画像２１Ｂから、２値のエッジ画像データ２７Ｂを生成する。なお、エッジ検出部４００は、画像のエッジの位置の検出をそれ自体公知の方法により行うことができる。

図４は、エッジ検出部４００の処理の一例の概略フローチャートと、旧地理画像２１Ａの例とそれに対するエッジ検出部４００での処理により得られるいくつかの画像の例を示している。まず、ステップＳ４０１において、旧地理画像２１Ａに対してヒストグラムの均等化を施す。画像のヒストグラム均等化とは、全体的に輝度の変化の少ない画像からもエッジが検出できるよう、画像全体又は適当な区画ごとに画素値のヒストグラムを調べ、画素の輝度を変換した後のヒストグラムの各輝度の画素の発生頻度がほぼ同一になるように、画素の輝度を変換する処理である。図において、画像４０１は得られたヒストグラム均等化後の画像の例を示す。

ステップＳ４０２において、画像４０１に対してエッジ検出処理を実行する。エッジ検出法としては、それ自体公知の方法を使用することができる。例えば、キャニー法やソーベルフィルタを使用する方法などがある。キャニー法については、例えば、J. Canny,“A Computational Approach to Edge Detection,”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, vol. PAMI-8, No. 6, pp. 679〜698参照。以下、この文献を参考文献４と呼ぶことがある。ソーベルフィルターによる方法については、例えば、高木幹雄、下田陽久監修，“画像解析ハンドブック，”1991年1月，財団法人東京大学出版会，PP.553-556を参照。以下、この文献を参考文献５と呼ぶことがある。

図４において、画像４０２は、画像４０１に対してキャニー法によりエッジ検出処理を行って得られた多値のエッジ画像の一例を示す。つぎにステップＳ４０３において、エッジ画像４０２を２値化して２値化されたエッジ画像４０３を生成する。２値化のための閾値はあらかじめ決定されているか、エッジ画像４０２全体又はその一部分に関する統計情報（例えばヒストグラム）から決定すればよい。つぎに、ステップＳ４０４において、２値化エッジ画像４０３に対して小エッジの除去処理を行う。小エッジの除去は、２値化画像４０３内の各エッジの長さを調べ、あらかじめ指定した所定値以下の長さのエッジを消去する。画像４０４は、小エッジ除去処理後に得られた画像の一例である。

つぎに、ステップＳ４０５において、画像４０４に対してエッジの強調処理を行う。強調処理は、エッジ等の線分上の各画素と近傍の画素との連結性に基づいて当該線分を太くする処理であり、いわゆる膨張処理とも言われる処理である。この処理は、例えば、モルフォロジー演算により行うことができる。モルフォロジー演算自体は、例えば、間瀬茂、上田修功，“モルフォロジーと画像解析［１］，”電子情報通信学会誌，1991年2月, vol. 74, no. 2, pp. 166〜174参照。以下、本文献を参考文献６と呼ぶことがある。図４において、画像２７Ａは、エッジ強調処理により生成されるエッジ画像の例を示す。この画像が、エッジ検出部４００により旧地理画像２１Ａから検出されたエッジを表すエッジ画像の例である。プログラム４０は、その後エッジ検出部４００を再度実行して新地理画像２１Ｂから同様にしてエッジ画像２７Ｂを生成する。

図１に戻り、プログラム４０は、その後にブロック別変化度決定部５００を実行する。本実施の形態では、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂを、それらに共通に定められた複数のブロックに区分し、各ブロックに対応して、新旧地理画像間の同じブロックの各画素について、その画素の複数の属性の変化量を検出して、検出された複数の属性の変化量から、当該画素が新旧地理画像間で土地被覆状態が変化した領域に属している可能性の大きさを表す画素別変化尤度を決定し、当該ブロックに属する複数の画素の画素別変化尤度から、そのブロックに新旧地理画像間で変化している領域がある可能性の大きさを表すブロック別変化尤度を決定し、決定されたブロック別変化尤度を降順にソートし、表示装置の画面に新旧地理画像と一緒に表示する。この結果、利用者はブロック別変化尤度が大きなブロックから順に新旧地理画像を比較して、そのブロックに変化領域が実際に含まれているか否かを判別できるようになっている。

各ブロック内のｉ番目の画素（以下画素ｉと呼ぶことがある）の画素別変化尤度ｐｉは下記の式１に基づいて決定される。以下では、記号「｜ ｜」は絶対値を表す。変数Ａ、Ｂ、Ｃは、それぞれ輝度用の重み、カラー用の重み、エッジ用の重みを表す。
ｐｉ＝Ａ×|輝度変化量|＋Ｂ×|カラー変化量|＋Ｃ×|エッジ変化量| (１)

画素別変化尤度ｐｉのうち輝度、カラー、エッジの変化による寄与分は、それぞれ式２ａ、２ｂ、２ｃに基づいて表される。
画素別の輝度変化寄与分 ＝Ａ×|輝度変化量| （２ａ）
画素別のカラー変化寄与分＝Ｂ×|カラー変化量| （２ｂ）
画素別のエッジ変化寄与分＝Ｃ×|エッジ変化量| （２ｃ）

式２ａの画素別の輝度変化寄与分は、画素ｉの輝度（明度）Ｉｉという属性の、新旧地理画像間の差の絶対値と輝度用の重みＡとの積であり、画素ｉの輝度が新旧地理画像間で変化したときに、輝度の変化量に応じて画素別変化尤度ｐｉを増大させ、それによりその画素が土地被覆状態が変化した領域に属する可能性を、輝度の変化量に依存して判別可能にするために使用される。旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの各画素の輝度は、ＨＳＩ変換部２００により生成された輝度画像データ２３Ａ、２３Ｂにより与えられる。

式２ｂの画素別のカラー変化寄与分は、画素ｉのカラー属性Ｃｉの、新旧地理画像間の差の絶対値とカラー用の重みＢとの積であり、新旧地理画像間でカラー属性Ｃｉが変化したときに、その変化量に応じて画素別変化尤度ｐｉを増大させ、それによりその画素が土地被覆状態が変化した領域に属する可能性をカラー属性Ｃｉの変化量に依存して判別可能にするために使用される。カラー変化量は、既にある建物の屋上や屋根の色が変更されたが輝度が余り変化していないで色彩が変化した領域、あるいは輝度が余り大きくはないが、色彩が明瞭である屋上や屋根を持つ建物が新設された領域のように、輝度のみでは検出が難しい領域を検出しやすくするために使用される。本実施の形態では、カラー変化量は、彩度Ｓｉの変化量と色相Ｈｉの変化量を利用して、例えば次式３により決定する。

カラー変化量＝｜彩度変化量｜＋｜色相変化量｜ （３）
ここで、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの画素の彩度は、ＨＳＩ変換部２００により既に生成された彩度画像データ２４Ａ、２４Ｂにより与えられ、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの画素の色相は、ＨＳＩ変換部２００により既に生成された色相画像データ２５Ａ、２５Ｂにより与えられる。なお、カラー変化量は、式３の定義に限定されるものではなく、他の計算式により計算してもよく、場合によっては彩度の変化量を省略することも考えられる。

既に説明したように、エッジ検出部４００により旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂからそれぞれ２値のエッジ画像２７Ａ、２７Ｂが生成された。これらの画像内の画素の値は、エッジ上にあるか否かに応じて「１」又は「０」になる。このように画素がエッジ上にあるか否かは、その画素の属性とも考えることができる。以下では、この画素の属性をエッジ属性と呼び、その値をＥｉで表すことがある。

式２ｃにおける画素別のエッジ変化寄与分は、画素ｉのエッジ属性Ｅｉの、新旧地理画像間の差の絶対値とエッジ用の重みＣとの積であり、新旧地理画像間でエッジ属性Ｅｉが変化したときに、その変化量に応じて画素別変化尤度ｐｉを増大させ、それによりその画素が土地被覆状態が変化した領域に属する可能性をエッジ属性Ｅｉの変化量に依存して判別可能にするために使用される。エッジ変化量は、既にある建物の屋根あるいは屋上の面積や色が変化しないが、形状が変化した場合のように、画素別の輝度変化寄与分、画素別のカラー変化寄与分のブロック内の総和は余り変化していないが、形状、すなわち、エッジの位置が変化した領域を検出しやすくするために使用される。

式１で使用された、輝度変化量、カラー変化量、エッジ変化量に対してあらかじめ定められた重みＡ、Ｂ、Ｃを、本明細書では属性別重みと呼ぶことがある。属性別重みは、利用者によりあらかじめ指定される。これらの属性別重みは、基本的には、輝度変化量、カラー変化量、エッジ変化量の各々が画素別変化尤度に及ぼす影響の程度を反映するように定められる。しかし、輝度変化量、カラー変化量、エッジ変化量のそれぞれが採りうる値の範囲が異なるので、それらの範囲の違いを補正することも考慮して属性別重みが定められる。

例えば、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの画素の輝度の値は８ビットで表され、その値が採りうる範囲が０から２５５と仮定する。この場合、輝度変化量が採りうる値の範囲は同じく０から２５５である。同様にカラー変化量に含まれる式３の彩度変化量、色相変化量も同じ数値範囲を採りうると仮定すると、カラー変化量が採りうる値の範囲は、０から５１０になる。一方、エッジ属性Ｅｉが採りうる値は０か１であるので、エッジ変化量が採りうる値は０か１である。このような条件下では、属性別の重みの例は、例えば、Ａ＝１、Ｂ＝１／４、Ｃ＝２００／１である。この例では、式１から、輝度変化量が画素別変化尤度ｐｉに及ぼす影響の範囲は０から２５５であり、カラー変化量が画素別変化尤度ｐｉに及ぼす影響の範囲は０から５１０／４であり、エッジ変化量が画素別変化尤度ｐｉに及ぼす影響の範囲は０から２００である。したがって、一つの画素の輝度変化量が画素別変化尤度ｐｉに及ぼす影響に比べて、カラー変化量が画素別変化尤度ｐｉに及ぼす影響は約０．５倍であり、エッジ変化量が画素別変化尤度ｐｉに及ぼす影響は約０．８倍になる。

本実施の形態では、ブロック別変化尤度Ｐｂは例えば下記式４ａにより計算される。
Ｐｂ＝Σｐｉ×Ｍｉ （４ａ）
ここで、変数ｐｉは、式１により与えられる、ブロック内の各画素の画素別変化尤度であり、Ｍｉは、前に説明した特定用途領域、例えば道路領域あるいは植生領域のそれぞれに対応してあらかじめ定められたマスク係数である。マスク係数Ｍｉの値は道路領域あるいは植生領域のそれぞれに対応して利用者によりあらかじめ試行錯誤的に決定される。例えば、植生領域に対するマスク係数ＭｉをＭisと表すと、Ｍis＝０．７とすることができ、道路領域に対してはマスク係数ＭｉをＭirと表すと、Ｍir＝０．６とすることができる。あるいは、植生領域用のマスク係数Ｍisと道路領域用のマスク係数Ｍirの両方を０．５とすることもできる。

このように、植生領域用のマスク係数Ｍisと道路領域用のマスク係数Ｍirを１より小さな値にすることにより、植生領域あるいは道路領域内の画素の属性の値が変化しても、ブロック別変化尤度に及ぼす影響は、それらの領域以外の領域における画素の属性の変化がその画素を含むブロックのブロック別変化尤度に及ぼす影響より小さくできる。これにより、それらの特定用途領域内で画素の属性の変化が生じても、それらの領域が変化領域として検出される可能性を小さくしている。したがって、そのブロックが、利用者による変化領域の有無のチェック対象になる可能性を低くでき、無用なチェックを減らすことができる。しかし、各特定用途領域のマスク係数を０にはしていないので、いずれかの特定用途領域自体に変化が生じた場合のように、その特定用途領域内の多くの画素の属性が変化したときには、それらの画素を含むブロックに対するブロック別変化尤度が大きくなり、そのブロックが、利用者による変化領域の有無のチェック対象になる可能性が高くなり、そのブロックが、利用者のチェック漏れとなることを防ぐことができる。

上記式４ａでの総和（Σ）は、注目するブロック内の、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの同じ位置にある互いに対応する二つの画素からなる複数組の画素のうち、いずれの画素も旧地理画像２１Ａ内の陰影領域画像及び新地理画像２１Ｂ内の陰影領域に属していない複数の画素組に対して実行される。

本実施の形態では、注目するブロック内の、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの同じ位置にある互いに対応する二つの画素からなる複数組の画素のうち、いずれかの画素が旧地理画像２１Ａ内の陰影領域又は新地理画像２１Ｂ内の陰影領域画像に属している場合には、その画素組は、ブロック別変化尤度の決定には考慮されないようになっている。

特許文献１では、一方の地理画像では影部分であり、他方の画像内では影部分でない領域を影領域として検出して、上記一方の地理画像内のその影部分の輝度を、他方の地理画像場の、対応する位置にある影部分でない部分の輝度となるように、変換している。しかし、本当の影部分以外の部分にも、輝度が小さい領域も実際には存在するので、影領域の正確な検出は容易ではなく、影領域でない領域が影領域として検出されたり、逆に本当の影領域が検出から漏れる恐れがある。したがって、特許文献１の方法では、影部分の悪影響を除去することは必ずしも容易でない。したがって、本実施の形態では、旧地理画像あるいは新地理画像の陰影領域に含まれる領域の画素の輝度等の属性の変化をブロック別変化尤度の決定に際しては無視することにした。

上記式４ａのうち、注目するブロックの複数の画素の輝度変化量、カラー変化量、エッジ変化量のそれぞれによるブロック別変化尤度への寄与分は、属性別重み及びマスク係数Ｍｉを含めて以下の式５ａから５ｃにより計算できる。
ブロック別の輝度変化寄与分 ＝Σ（Ａ×|輝度変化量|×Ｍｉ） （５ａ）
ブロック別のカラー変化寄与分＝Σ（Ｂ×|カラー変化量|×Ｍｉ）（５ｂ）
ブロック別のエッジ変化寄与分＝Σ（Ｃ×|エッジ変化量|×Ｍｉ）（５ｃ）
ここで、総和（Σ）は、式４ａと同じく、注目するブロックに属する新旧の地理画像の同じ位置にある対応する二つの画素の組のいずれの画素も新旧地理画像の陰影領域に属さない二つの画素からなる複数の画素組に対して実行される。

上記式４ａで定義されたブロック別変化尤度Ｐｂは、上記式５ａから５ｃの関係を使用すると、下記式４ｂのように定義することもできる。
Ｐｂ＝ブロック別の輝度変化寄与分
＋ブロック別のカラー変化寄与分 （４ｂ）
＋ブロック別のエッジ変化寄与分

図５は、ブロック別変化度決定部５００により生成されるブロック別変化度データ２８の例を示す。図には、このデータ２８のうち一つのブロックに関する部分のみを示している。フィールド２８１は、後に計算されるブロック別変化尤度にしたがってブロック別変化度データを降順にソートしたしたときのブロック別変化尤度の順位（図では「６」）を格納するフィールドである。フィールド２８２は、このブロック別変化度データの識別情報（図の例では「ＡＡ２３４−７」）を格納するフィールドである。このフィールド２８２の内容は、同じ旧地理画像と新地理画像の組に対して生成された複数のブロックに対するブロック別変化度データのそれぞれに共通である。フィールド２８３は、ブロック別変化度データを決定するのに使用した旧地理画像と新地理画像のそれぞれの識別情報である画像識別情報（図の例では「Ａ１２３」と「Ｂ１５６」）を格納するフィールドである。フィールド２８４は、図示しているブロック別変化度データが関係するブロックの識別情報を記憶するフィールドであり、図の例では、使用した旧地理画像と新地理画像に共通な当該ブロックの左上隅の座標（図の例では「１００，２００」）と右下隅の座標（図の例では「１９９，２９９」）との組がブロック識別情報として格納されている。

フィールド２８５は、このブロック別変化度データが関係するブロックに対する、式４ａ又は４ｂで与えられるブロック別変化尤度（図の例では「６５」）を格納するフィールドである。フィールド２８６は、ブロック別変化尤度２８５に対する、いくつかの属性別の寄与分を格納するフィールドであり、フィールド２８６ａ、２８６ｂ、２８６ｃを更に含んでいる。フィールド２８６ａは、式５ａにより決定されるブロック別の輝度変化寄与分（図の例では「２０」）を格納するフィールドであり、フィールド２８６ｂは、式５ｂにより決定されるブロック別のカラー変化寄与分（図の例では「１５」）を格納するフィールドであり、フィールド２８６ｃは、式５ｃにより決定されるブロック別のエッジ変化寄与分（図の例では「３０」）を格納するフィールドである。フィールド２８７は、このブロック別変化度データが関係するブロックに関する過去のブロック別判定結果データ２９の識別情報（図の例では「ＢＢ２３４−６」）を格納するフィールドである。この過去のブロック別判定結果データ２９は、後に説明するように、ブロック別変化度表示部６００により記憶装置２０に保存されるデータである。フィールド２８８ａから２８８ｃのデータは本実施の形態では使用しないが、追加して使用してもよい他のデータの例であり、これについては後に説明する。

図６（ａ）は、ブロック別変化度表示部６００により保存されるブロック別判定結果データ２９の例を示す。図には、このデータ２９のうち一つのブロックに関する部分のみを示している。フィールド２９１は、同じブロックに関係するブロック別変化度データ２８のフィールド２８２に記憶されたブロック別変化尤度の順位（図では「６」）をそのまま格納するフィールドである。フィールド２９２は、このブロック別判定結果データ２９の識別情報（図では、「ＡＡ２３４−７」）を格納するフィールドである。このフィールドは、同じ旧地理画像と新地理画像の組に対して生成された複数のブロックに対する複数のブロック別判定結果データのそれぞれに共通に設けられる。フィールド２９３は、対応するブロック別変化度データ２８のフィールド２８３に格納される、旧地理画像と新地理画像のそれぞれの識別情報である画像識別情報（図の例では「Ａ１２３」と「Ｂ１５６」）をそのまま格納するフィールドである。

フィールド２９４は、表示されているブロック別判定結果データ２９が関係するブロックの識別情報をそのまま記憶するフィールドであり、対応するブロック別変化度データ２８内のフィールド２８４と同じく、使用した旧地理画像と新地理画像に共通な、当該ブロックの左上隅の座標（図の例では「１００，２００」）と右下隅の座標（図の例では「１９９，２９９」）との組がブロック識別情報として格納されている。フィールド２９５は、このブロック別判定結果データ２９が関係するブロックに関する土地被覆状態が変化した領域の有無に関して後に利用者が入力する変化領域の有無を示すデータを格納するフィールドであり、フィールド２９６は、そのブロックに関する利用者が入力したコメントを格納するフィールドである。

記憶装置２０には、旧地理画像と、その旧地理画像より前に撮影された旧旧地理画像とを比較して得た過去のブロック別変化判定結果も記憶されている。図６（ｂ）はそのような過去のブロック別判定結果データ２９ａの例を示す。このデータ２９ａは、図５に示されたブロック別変化度データ２８が関係するブロックに対する過去のブロック別変化判定結果データの例であり、図５のフィールド２８７には、図６（ｂ）に示したブロック別判定結果データ２９ｂ内の識別情報（図の例ではＢＢ２３４−６）が格納されている。

図７は、ブロック別変化度決定部５００の処理の一例の概略フローチャートである。まずステップＳ５０１で、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの領域を複数のブロックに分割する。図８は、新地理画像の例と、それらの画像上に定義された複数のブロックの例を示す図である。図７に戻り、ステップＳ５０１では、新旧地理画像２１Ａ、２１Ｂを物理的に複数のブロックに分割するのではなく、新旧地理画像２１Ａ、２１Ｂを複数のブロックに区分してそれぞれのブロック毎に以下の処理を実行可能なように、それぞれのブロックの位置、ブロックの総数等を決める。領域分割のためには、利用者があらかじめ指定したブロックサイズ（ブロックの縦横の画素数）を使用すればよい。各ブロックの存在領域は、そのブロックの番号とブロックサイズから計算により決定することができる。ただし、新旧地理画像２１Ａ、２１Ｂのそれぞれを別々に複数のブロックに分割するのではなく、複数のブロックはこれらの画像に共通に決定する。したがって、旧地理画像を元に複数のブロックを決定すればよい。逆に、旧地理画像２１Ａが既に複数のブロックに分割されているときには、上記ブロックの位置の決定、ブロック数の決定等の処理は行う必要はない。

このステップＳ５０１では、領域分割にくわえて、領域分割で得られた複数のブロックの各々に対応してブロック別変化度データ２８（図５）とブロック別判定結果データ２９（図６（ａ））を格納する領域を記憶装置２０内に確保する。更に、各ブロックに対応するブロック別変化度データ２８用の領域のうち、フィールド２８１のブロック別変化尤度の順位、フィールド２８５のブロック別変化尤度、フィールド２８６ａから２８６ｃの３つの種類の画像変化寄与分以外の複数のデータの値をそれぞれに対応するフィールドに格納する。同様に、各ブロックに対応するブロック別判定結果データ２９用の領域のうち、フィールド２９１のブロック別変化尤度の順位、フィールド２９５の領域変化の有無、フィールド２９６のコメント以外の複数のデータの値をそれぞれに対応するフィールドに格納する。

図５に戻り、つぎにステップＳ５０２において、未処理のブロックを選択する。ブロックの選択の順序はあらかじめ定められている。つぎにステップＳ５０３において、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂのそれぞれ内の上記ブロックの同じ画素位置にある一組の未処理の画素を選択する。ブロック内の画素の選択の順序はあらかじめ定められている。

つぎにステップＳ５０４では、選択された一組の画素が陰影領域内にあるか否かを判定する。このステップでは、選択された一組の画素のうち旧地理画像２１Ａに属する一方の画素が旧地理画像２１Ａの陰影領域に属するか、選択された一組の画素のうち新地理画像２１Ｂに属する他方の画素が、新地理画像２１Ｂの陰影領域に属するかが判定され、判定結果がＹｅｓのときに、選択された一組の画素は陰影領域に属すると判定される。この判定は、当該一方の画素の位置におけ旧地理画像２１Ａ用の陰影領域画像データ２６Ａの値と当該他方の画素の位置における新地理画像２１Ｂ用の陰影領域画像データ２６Ｂの値の少なくとも一方が１であるか否かにより行うことができる。ステップＳ５０４での判定の結果、選択された一組の画素は陰影領域に属すると判定されたときには、本実施の形態では、その画素組はブロック別変化尤度の決定のための処理対象とはされず、当該画素組の属性値に関する後述の処理はスキップされ、処理はステップＳ５１６に進む。

ステップＳ５０４での判定の結果、選択された一組の画素は陰影領域に属さないと判定されたときには、ステップＳ５０５において、その画素組は、特定用途領域の一つである植生領域に属するか否かが判定される。この判定は、旧地理画像２１Ａに属する一方の画素の位置における、旧地理画像２１Ａの撮影時の植生領域を表す植生領域画像データ２２ａの値が１であるか否かにより行うことが出来る。ステップＳ５０５で、選択された画素組は植生領域に属すると判定されたときには、ステップＳ５０６で、処理中のブロックに対するマスク係数Ｍｉが植生領域用のマスク係数Ｍisに設定される。

ステップＳ５０５での判定の結果、選択された画素組は植生領域に属さないと判定されたときには、ステップＳ５０７において、その画素組は、特定用途領域の一つである道路領域に属するか否かが判定される。この判定は、旧地理画像２１Ａに属する一方の画素の位置における、旧地理画像２１Ａの撮影時の道路領域を表す道路領域画像２２ｂの値が１であるか否かにより行うことが出来る。ステップＳ５０７での判定の結果、選択された画素組は道路領域に属すると判定されたときには、ステップＳ５０８で、処理中のブロックに対するマスク係数Ｍｉは、道路領域用のマスク係数Ｍirに設定される。特定用途領域に対するマスク係数の値は、既に例示したように、例えば、植生領域に対するマスク係数Ｍisを０．７とし道路領域に対するマスク係数Ｍirを０．６とすることができる。あるいは、植生領域に対するマスク係数Ｍisと道路領域に対するマスク係数Ｍirをともに０．５とすることもできる。ステップＳ５０７での判定の結果、選択された画素組は道路領域に属さないと判定されたときには、ステップＳ５０９において、処理中のブロックに対するマスク係数Ｍｉは基準値１に設定される。

その後、ステップＳ５１０において、選択された画素組について輝度変化量が計算される。式５ａで与えられるブロック別の輝度変化寄与分の初期値は０にあらかじめ設定されており、ステップＳ５１０の実行後にステップＳ５１１において、ステップＳ５１０で検出された輝度変化量の絶対値と、輝度用重みＡと、当該画素に対して決定されたマスク係数Ｍｉとの積が計算され、ブロック別の輝度変化寄与分は、この積だけ増大される。その後、ステップＳ５１２において、選択された画素組についてカラー変化量が式３により計算される。式５ｂで与えられるブロック別のカラー変化寄与分の初期値は０にあらかじめ設定されており、ステップＳ５１２の実行後にステップＳ５１３において、ステップＳ５１２で検出されたカラー変化量とカラー用重み係数Ｂと上記マスク係数Ｍｉとの積が計算され、ブロック別のカラー変化寄与分は、この積だけ増大される。その後、ステップＳ５１４において、選択された画素組についてエッジ変化量が計算される。式５ｃで与えられるブロック別のエッジ変化寄与分の初期値は０にあらかじめ設定されており、ステップＳ５１４の実行後にステップＳ５１５において、ステップＳ５１４で検出された画素別のエッジ変化量とエッジ用の重みＣと上記マスク係数Ｍｉとの積が計算され、ブロック別のエッジ変化寄与分はこの積だけ増大される。

その後、ステップＳ５１６において、処理中のブロック内に未処理の画素があるか否かを判定し、あると判定された場合には、処理はステップＳ５０３に戻り、未処理の画素を選択し、その画素についてステップＳ５０４以降の処理を繰り返す。上記繰り返しの後にステップＳ５１６が再度実行され、処理中のブロック内に未処理の画素がないと判定された場合には、ステップＳ５１７において、ブロック別変化尤度を更新する。ブロック別変化尤度の初期値は０であり、処理中のブロックのいずれかの画素の処理が終了するごとに、式４ｂにしたがい、ステップＳ５１１、Ｓ５１３、Ｓ５１５により計算されたブロック別の輝度変化寄与分とブロック別のカラー変化寄与分とブロック別のエッジ変化寄与分との合計だけ増大される。更に、処理が完了したブロックに対応して記憶装置２０に記憶されたブロック別変化度データ２８（図５）内のフィード２８５に上記更新後のブロック別変化尤度を格納し、フィールド２８６ａから２８６ｃにそれぞれステップＳ５１１、Ｓ５１３、Ｓ５１５で得られたブロック別の輝度変化寄与分とブロック別のカラー変化寄与分とブロック別のエッジ変化寄与分とを格納する。

ステップＳ５１７の後にステップＳ５１８において、未処理のブロックがあるか否かが判定され、未処理のブロックがあるときには、処理はステップＳ５０２に移り、そこでは未処理のブロックが選択され、その後ステップＳ５０３以降の処理が選択された未処理のブロックに対して繰り返される。最終的にステップＳ５１８により未処理のブロックがないと判断されたときには、ステップＳ５１９において、全てのブロックに対して記憶装置２０に記憶された複数のブロック別変化度データ２８（図５）の中の複数のブロック別変化尤度を降順にソートする。ソートにより決まったブロック別変化尤度の順位を、各ブロック別変化度データ２８内のフィールド２８１と各ブロック別判定結果データ２９（図６（ａ））内のフィールド２９１に格納する。こうして、ブロック別変化度決定部５００の処理が終了する。

プログラム４０は、ブロック別変化度決定部５００の実行後にブロック別変化度表示部６００を実行する。ブロック別変化度表示部６００は、表示装置３２の画面に、新旧地理画像・ブロック別変化尤度表示画面を表示する。すなわち、この画面には、新旧地理画像を表示し、更に、各ブロック別に変化領域があるか否かを利用者に判断するのを支援するための、ソートされた複数のブロック別変化尤度を含む支援データを表示し、利用者がいずれかのブロックに関して入力した判断結果及びコメントを記憶装置２０内のそのブロックに対応するブロック別判定結果データ２９（図６）内のフィールド２９５、２９６に格納する。

図９は、新旧地理画像・ブロック別変化尤度表示画面の例を示す。図において、領域３４は、メニュー領域を示す、「画像表示」、「地図表示」、「拡大表示」等のメニュー項目を表示し、これらのメニュー項目が入力装置３１（図１）内のマウス等のポインティングデバイス（図示せず）により選択可能になっている。メニューとして「画像表示」が選択されたときには、図に示すように、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂが並べて表示される。

利用者は、後に説明するいくつかの方法により、画像２１Ａあるいは画像２１Ｂ内の一方のいずれかのブロックを選択することができる。画像２１Ａと２１Ｂの一方のいずれかのブロックを利用者が選択すると、ブロック別変化度表示部６００は、他方の画像上の対応するブロックを自動的に選択するようになっている。この選択のためには、ブロック別変化度表示部６００は、画像２１Ａと２１Ｂの一方の上のいずれかのブロックが選択されたとき、画像２１Ａと２１Ｂの他方上のそのブロックの位置と同じ位置にあるブロックを選択すればよい。更に、選択された一対のブロックの表示を、非選択のブロックと異なるように変更させる。図において、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂ上に描画された黒枠は、一組の選択されたブロックの例を示す。

領域３５は、データ入力領域の例を示し、この領域には、選択ブロック内に新旧地理画像間の変化領域があるか否かの情報を利用者が入力するための一組のボタン３５１、３５２が表示され、更にコメントを入力するためのフィールド３５３も表示される。利用者は、いずれかのブロックを選択した状態において、それらの領域の旧地理画像と新地理画像を比較して、そのブロックに関して土地被覆状態が変化した領域の有無を判別し、変化有りのボタン３５１又は変化無しのボタン３５２の一方を選択する。また、入力装置３１内のキーボード（図示せず）を操作してコメントをコメント入力用のフィールド３５３に入力することができる。入力領域３５に入力された情報のうち、領域変化の有無は、対応するブロック別判定結果データ２９（図６）内の変化有無を示すフィールド２９５に格納され、入力されたコメントは、同じブロック別判定結果データ２９内のコメント用のフィールド２９６に格納される。

領域３６は、利用者が新旧地理画像間の変化領域を検出するのを支援するための支援データの表示領域である。この領域３６には、複数のブロックに対する複数の変化尤度が複数の行を用いて一覧表示される。しかも、この変化尤度の一覧は変化尤度の大きさの順にしたがって、複数のブロックのそれぞれに対して変化尤度順位３６１と一緒に表示される。更に、対応するブロックに対するブロック別変化尤度３６２、ブロック別の輝度変化寄与分３６３、ブロック別のカラー変化寄与分３６４、ブロック別のエッジ変化寄与分３６５、旧コメント３６６、コメント３６７も表示される。これらのデータの表示は、それぞれのブロックに対するブロック別変化度データ２８（図５）と過去のブロック別判定結果データ２９ａ（図６（ｂ））に基づいて表示される。

すなわち、変化尤度順位フィールド３６１には、ブロック別変化度データ２８の順位２８２が表示され、ブロック別変化尤度フィールド３６２、ブロック別の輝度変化寄与分フィールド３６３、ブロック別のカラー変化寄与分フィールド３６４、ブロック別のエッジ変化寄与分フィールド３６５には、ブロック別変化度データ２８の変化尤度２８５、ブロック別の輝度変化寄与分２８６ａ、ブロック別のカラー変化寄与分２８６ｂ、ブロック別のエッジ変化寄与分２８６ｃが表示される。旧コメントフィールド３６６には、対応するブロックに関する過去のブロック別判定結果データ２９ａ（図６（ｂ））内の過去のコメント２９６が表示される。コメントフィールド３６７には、利用者により入力され、対応するブロック別判定結果データ２９（図６（ａ））のコメント用のフィールド２９６に格納された最新のコメントが表示される。ブロック別の輝度変化寄与分３６３、ブロック別のカラー変化寄与分３６４、ブロック別のエッジ変化寄与分３６５、旧コメント３６６は、利用者が対応するブロックに変化領域が含まれているか否かの判断を支援する情報として表示される。

なお、以下のようにして他の支援情報も追加して表示することも可能である。各ブロック内の全画素のうち、新旧の地理画像のいずれかの陰影領域に属する画素の数の比率である陰影領域比率、旧地理画像の道路領域に属する画素の数の比率である道路領域比率、旧地理画像の植生領域に属する画素の数の比率である植生領域比率を、ブロック別変化度決定部５００を実行したときに検出しておき、そのブロックのためのブロック別変化度データ２８（図５）のフィールド２８８ａから２８８ｃに格納しておき、それらのデータを、支援情報として、ブロック別変化尤度３６２と一緒に画面に表示することもできる。

このように、支援データの表示領域３６に変化尤度の大きさの順に複数のブロックに対する変化尤度その他のデータが表示されるので、利用者は、変化尤度が大きいブロックから順に選択し、選択されたブロックに新旧地理画像間で変化した変化領域があるか否かをチェックすることができ、効率的である。このチェックを続けた結果、チェックしたブロックに対して変化領域があるという結果がいくつかでたときには、更に低い変化尤度のブロックに関しても変化領域のチェックを続ければよい。しかし、チェックを続けた結果、変化尤度が比較的小さいブロックに対して変化領域がないという結果が続いたときには、それより低い変化尤度のブロックに関する変化領域の有無のチェックを省略してもよいことになる。したがって、チェック結果の履歴に応じて、変化領域の有無のチェックを、より小さい変化尤度のブロックに対して続けるか否かを判断できる。従来技術のように何かの画素値が閾値より大きいブロックを変化領域の有無のチェック対象とするという方法よりも、柔軟に変化領域の有無のチェックを続けるべきか否かを決めることができる。なお、本実施の形態でも、複数のブロック別変化尤度をソートした後、あらかじめ定めた閾値を越えるブロック別変化尤度だけを表示させるようにしてもよい。その場合には、閾値を小さめにすれば、変化領域が検出漏れとなることは防げる。更に、そのように表示されるブロック別変化尤度を制限した場合でも、それらの表示された全てのブロック別変化尤度に対応する複数のブロックについて、変化領域の有無をチェックしなくてもよい。上に述べたように、ブロック別変化尤度の順にチェックを続けた結果、複数のブロックについて変化なしという結果が続くときには、未チェックのブロックが残っていてもチェックを中止してもよいことは、閾値を用いない場合と同じである。

このように、変化尤度が高いブロックから順次変化領域の有無をチェックするのを更に容易にするために、ブロック別変化度表示部６００を、以下のように構成することが望ましい。支援データの表示領域３６に複数の行を用いて複数のブロックに対する複数の変化尤度を一覧表示した状態で、利用者がいずれかの行（すなわち、変化尤度）を入力装置３１内のマウス（図示せず）又はカーソルキー（図示せず）を用いて選択したときに、ブロック別変化度表示部６００は、表示領域３６内の選択された行の表示を他の行の表示状態と異なる選択状態に変更し、更に旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの各々上の、選択された行の変化尤度が関係するブロックの領域の表示を選択状態に変更する。図では、変化尤度順位２の行が選択されたことを示すために、その行が太線で囲まれている。旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの各々内の選択されたブロックを黒枠で表示している。このようにすれば、利用者が、一覧表示された変化尤度を先頭のものから順次選択するだけで、変化尤度の高いブロックが画面に順次表示されるので、利用者は画面上でブロックを選択する操作をする必要がなくなる。利用者は、表示されたブロックについて、変化領域があるか否かの判定を行い、入力領域３５から判定結果又は判定結果とコメントを入力し、その後に、次の変化尤度の行を選択するだけで、次の変化尤度のブロックが選択状態で表示され、変化尤度の大きなブロックを画面上で選択することなく、複数のブロックに対する変化領域の有無を変化尤度の高いブロックから順次チェックすることが容易になる。

なお、以上のように、ブロック別変化度表示部６００は、選択された行の変化尤度が関係する、ブロックの表示を選択状態にするために、選択状態で表示すべきブロックの位置を以下のようにして決定することができる。すなわち、ブロック別変化度表示部６００は新地理画像に関する複数のブロック別変化度データ２８（図５）のうち、表示領域３６内の選択された行の変化尤度順位３６１の値と同じ順位を有するブロック別変化度データ２８を検出し、そのブロック別変化度データ２８内のブロック識別情報２８４に基づいて、選択された行の変化尤度が関係するブロックの、新旧地理画像上の位置を決定する。

他の方法として、ブロック別変化度表示部６００を、以下のように構成することが更に望ましい。支援データの表示領域３６に複数の行を用いて複数のブロックに対する複数の変化尤度を一覧表示した状態で、次の行の選択を指示するための特定のボタン（図示せず）を画面に標示しておくか又は入力装置３１内の特定のキー（図示せず）を次の行の選択を指示するためのキーとしてあらかじめ定めておき、利用者が次の行の選択指示をその特定のボタンのマウスによるクリック操作あるいはその特定のキーの打鍵操作により指示可能にしておく。利用者がその特定のボタン又はその特定のキーを操作して次の行に関して選択指示する毎に、ブロック別変化度表示部６００は、一覧表示されている複数の変化尤度を含む複数の行のうち、先頭の変化尤度を含む行から自動的に順次異なる変化尤度の行を選択するようにし、いずれかの変化尤度の行が選択されたとき、その変化尤度が関係するブロックの領域を、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの各々上に表示する。

あるいは、ブロック別変化度表示部６００は、初期状態では、一覧表示されている複数の変化尤度を含む複数の行のうち、先頭の変化尤度を含む行を選択した状態にしておき、その行の変化尤度に関係する、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの各々上のブロックを選択状態に表示するようにしてもよい。この場合は、利用者による、そのブロックに変化領域が含まれているか否かのチェックを終了後に、利用者が上記の次行選択用のボタン又はキーを操作する毎に、次の行を選択するようにしてもよい。

なお、いずれの場合も、ブロック別変化度表示部６００は、選択された行の変化尤度に関係する、旧地理画像２１Ａと新地理画像２１Ｂの各々上のブロックの位置の決定には先に述べたようにブロック別変化度データ２８（図５）を用いることができる。このようにすれば、利用者が、表示されたブロックについて、変化領域があるか否かの判定を行い、入力領域３５から判定結果又は判定結果とコメントを入力する毎に、選択指示操作をするだけで、次の変化尤度のブロックが選択状態で表示されるので、変化尤度の大きなブロックが対応する、支援データ表示領域３２内の行を画面上で選択することなく、変化尤度順に複数のブロックに対する変化領域の有無をチェックすることができ、チェックが容易になる。

本発明に係る地理画像間の変化領域を抽出支援する装置の一つの実施形態の概略ブロック図である。 （ａ）は旧地理画像の一例を示し、（ｂ）はその画像に対して生成された植生領域画像の例を示し、（ｃ）は旧地理画像の他の例を示し、（ｄ）はその画像が撮影された地域の地図データから生成された道路領域画像の例を示す図である。 （ａ）は旧地理画像の他の例を示し、（ｂ）はその画像に対して生成された陰影領域画像の例を示し、（ｃ）は双峰性のヒストグラムの例と閾値として使用可能な谷の位置の例を示す図である。 エッジ検出部の処理の一例の概略フローチャートと、旧地理画像の例とそれにからエッジ検出処理により得られるいくつかの画像の例を示す図である。 ブロック別変化度決定部により生成されるブロック別変化度データの例を示す図である。 ブロック別変化度表示部により保存されるブロック別判定結果データの例を示す図である。 ブロック別変化度決定部の処理の一例の概略フローチャートである。 新地理画像の例と複数のブロックの例を示す図である。 新旧地理画像・ブロック別変化尤度表示画面の例を示す図である。

符号の説明

２１Ａ…旧地理画像データ、２１Ｂ…新地理画像データ、２２ａ…植生領域画像データ、２２ｂ…道路領域画像データ、２３Ａ…旧地理画像用の輝度画像データ、２３Ｂ…新地理画像用の輝度画像データ、２４Ａ…旧地理画像用の彩度画像データ、２４Ｂ…新地理画像用の彩度画像データ、２５Ａ…旧地理画像用の色相画像データ、２５Ｂ…新地理画像用の色相画像データ、２６Ａ…旧地理画像用の陰影領域画像データ、２６Ｂ…新地理画像用の陰影領域画像データ、２７Ａ…旧地理画像用のエッジ画像データ、２７Ｂ…新地理画像用のエッジ画像データ、２８…ブロック別画像変化度、２９…ブロック別判定結果データ、２９ａ…過去のブロック別判定結果データ、３５１、３５２…ボタン、３５３…コメント入力用のフィールド、３６…支援データの表示領域、３６１…変化尤度順位用のフィールド、３６２…ブロック別の変化尤度用のフィールド、３６６…旧コメント用のフィールド、３６７…最新コメント用のフィールド、４０１…ヒストグラム均等化画像、４０２…エッジ画像、４０３…２値化エッジ画像、４０４…小エッジ除去処理後の画像、Ａ…輝度用重み、Ｂ…カラー用重み係数、Ｃ…エッジ用重み、Ｍｉ…マスク係数、Ｍir…道路領域用のマスク係数、Ｍis…植生領域用のマスク係数、Ｐｂ…ブロック別変化尤度、ｐｉ…画素別変化尤度。

Claims (2)

1. 建築物等の物体を含む同一の地域を異なる時刻に撮影して得られた多値の新旧地理画像に共通に定められた複数のブロックの各々に関して、当該ブロックに属し、前記新旧地理画像の対応する二つの画素からなる一群の画素組のぞれぞれについての、それぞれ２値又は多値のいずれかを取る、あらかじめ定められた複数の属性の値の差と、それぞれの属性に対してあらかじめ定められた複数の重みとを用いて、当該ブロックでの土地被覆状態が変化した変化領域の発生の可能性の大きさを表すブロック別変化尤度を決定するブロック別変化尤度決定ステップと、
   前記複数のブロックに対して決定された複数のブロック別変化尤度を降順にソートするソートステップと、
   前記新旧地理画像と、前記ソートされた複数のブロック別変化尤度のうちの少なくとも値が大きな複数のブロック別変化尤度とを表示装置の画面に表示させる表示ステップと、
   前記旧地理画像の撮影時に前記地域に含まれたあらかじめ定められた少なくとも一つの特定用途用の領域を検出する特定用途領域検出ステップと、を含み、
   前記ブロック別変化尤度決定ステップは、前記複数のブロックの各々について、当該ブロックに属する前記新旧地理画像の互いに対応する二つの画素からなる一群の画素組のそれぞれの組に対して、当該組の二つの画素の前記複数の属性の値の差と前記複数の重みと、更に、当該二つの画素のうちの旧地理画像に属する画素が前記特定用途領域に属するときには、当該特定用途領域に対してあらかじめ定められた重みとを使用して、当該ブロックに対するブロック別変化尤度を計算する、ことを特徴とする地理画像間変化領域の抽出支援方法。
2. 建築物等の物体を含む同一の地域を異なる時刻に撮影して得られた多値の新旧地理画像に共通に定められた複数のブロックの各々に関して、当該ブロックに属し、前記新旧地理画像の対応する二つの画素からなる一群の画素組のぞれぞれについての、それぞれ２値又は多値のいずれかを取る、あらかじめ定められた複数の属性の値の差と、それぞれの属性に対してあらかじめ定められた複数の重みとを用いて、当該ブロックでの土地被覆状態が変化した変化領域の発生の可能性の大きさを表すブロック別変化尤度を決定するブロック別変化尤度決定ステップと、
   前記複数のブロックに対して決定された複数のブロック別変化尤度を降順にソートするソートステップと、
   前記新旧地理画像と、前記ソートされた複数のブロック別変化尤度のうちの少なくとも値が大きな複数のブロック別変化尤度とを表示装置の画面に表示させる表示ステップと、
   前記旧地理画像の撮影時に前記地域に含まれたあらかじめ定められた複数の特定用途用の領域を検出する特定用途領域検出ステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記ブロック別変化尤度決定ステップは、前記複数のブロックの各々について、当該ブロックに属する前記新旧地理画像の互いに対応する二つの画素からなる一群の画素組のそれぞれの組に対して、当該組の二つの画素の前記複数の属性の値の差と前記複数の重みと、更に、当該二つの画素のうちの旧地理画像に属する画素が前記複数の特定用途領域のいずれかに属するときには、当該属する一つの特定用途領域に対してあらかじめ定められた重みとを使用して、当該ブロックに対するブロック別変化尤度を計算する、ことを特徴とする地理画像間変化領域の抽出を支援可能なプログラム。