JP4747122B2 - 特定領域自動抽出システム、特定領域自動抽出方法、および、プログラム - Google Patents
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Description
次に、図を参照して、本発明の第1の実施の形態の動作について、具体的な実施例を示して詳細に説明する。
次に、候補抽出手段300は、当該画像の色モデルに基づいてHSB色系のH、S、Bの範囲『(例)[80、160]、[0.1、0.4]、[0.3、0.6]』を算出することで、当該画像の緑色の範囲を抽出する(ステップS305)。
次に、屋上ノイズ除去部560は、図10に示す二値図記憶部750のm_pImageEdgeの「状態2:建物(図22参照)」と、図7に示す緑植生データ記憶部710のm_pImageDspの「状態2:修正した緑植生候補(図17参照)」とを、座標により重ね合わせることにより、「修正した緑植生候補」中の建物(屋上)のノイズを除去する。すなわち、屋上ノイズ除去部560は、図7に示す緑植生データ記憶部710のm_pImageDspの「状態2:修正した緑植生候補(図17参照)」から、図10に示す二値図記憶部750のm_pImageEdgeの「状態2:建物」の『建物[1]』、『建物[2]』、『建物[4]』、『建物[7]』の部分を除去する(ステップS511)。そして、屋上ノイズ除去部560は、残った結果を図7に示す緑植生データ記憶部710のm_pImageDspに「状態3:緑植生(図18参照)」として保存する(ステップS512)。
110 出力手段
200 DB手段
210 メッシュデータ記憶部
220 DSM記憶部
300 候補抽出手段
400 地面処理手段
410 情報処理部
420 地面ノイズ除去部
500 建物処理手段
510 グレイスケール処理部
520 オブジェクト抽出処理部
530 輪郭抽出処理部
540 直線抽出処理部
550 直線割当処理部
560 屋上ノイズ除去部
710 緑植生データ記憶部
720 DEM記憶部
740 Scale図記憶部
750 二値図記憶部
751 オブジェクト記憶部
760 輪郭図記憶部
761 輪郭記憶部
770 直線図記憶部
771 直線記憶部
800 草木分類処理部
910 道路検出部
Claims (27)
- 画像中の特定領域の色範囲を定義する特定色範囲を設定された2以上の表色系を用いたピクセル毎の色解析により、画像中の特定領域候補をピクセル単位で抽出し、前記画像の領域に対応するピクセル毎の表面高さ情報とピクセル毎の基準面高さ情報とに基づいて、前記特定領域候補から特定色範囲の色であるが特定領域ではないノイズ領域をピクセル単位で検出し、除去することで特定領域を抽出する手段を有することを特徴とする特定領域自動抽出システム。
- 前記特定領域候補の抽出は、画像中の各ピクセルを走査し、前記各ピクセルから取得したRGB(R:Red「赤」、G:Green「緑」、B:Blue「青」)色系の各要素の分量(R、G、B)の情報を変換して、HSB(H:Hue「色相」、S:Saturation「彩度」、B:Brightness「明度」)色系の各要素の分量(H、S、B)の情報と、Lab(L:Lightness「明度」、a「赤−緑座標値」、b「黄−青座標値」)色系の各要素の分量(L、a、b)の情報とを算出し、HSB色系の各要素の分量の値に対してあらかじめ設定された特定色範囲を用いた色解析により前記画像から暫定特定領域候補を抽出し、Lab色系の各要素の分量の値に対してあらかじめ設定された特定色範囲を用いた色解析により前記暫定特定領域候補から前記特定領域候補を抽出するものであることを特徴とする請求項1記載の特定領域自動抽出システム。
- 前記基準面高さ情報は、間隔の空いた点群に対応して与えられた標高データに基づいて、各ピクセルの位置に対応した連続的な地面の高さを算出するものであることを特徴とする請求項1、または、2記載の特定領域自動抽出システム。
- 前記ノイズ領域の検出は、前記表面高さ情報と前記基準面高さ情報の差分があらかじめ定められた閾値以下、あるいは、あらかじめ定められた閾値以上であることを判断することによるものであることを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の特定領域自動抽出システム。
- 前記特定領域候補、または、前記特定領域から、オブジェクトを抽出し、当該オブジェクトの輪郭の特徴に基づいて、前記ノイズ領域を検出し、除去することを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の特定領域自動抽出システム。
- 前記オブジェクトの抽出は、前記画像をグレイスケール画像に変換し、当該グレイスケール画像を二値画像に変換することによるものであることを特徴とする請求項5記載の特定領域自動抽出システム。
- 前記輪郭は、前記オブジェクトから抽出した前記輪郭をインデックスで表記して登録し、前記輪郭から直線を抽出し、前記インデックスを用いて前記直線に対応する前記輪郭を抽出することで、直線を有するという特徴を持つことを特徴とする請求項5、または、6記載の特定領域自動抽出システム。
- 前記表面高さ情報と基準面高さ情報の差分があらかじめ定められた下限閾値と上限閾値の範囲内にあるか否かにより、草と樹木とを分類する手段を有することを特徴とする請求項1乃至7のいずれかに記載の特定領域自動抽出システム。
- 表面高さ情報と基準面高さ情報との差分が0であることにより道路の部分を検出する手段を有することを特徴とする請求項1乃至8のいずれかに記載の特定領域自動抽出システム。
- 情報処理装置が、画像中の特定領域の色範囲を定義する特定色範囲を設定された2以上の表色系を用いたピクセル毎の色解析により、画像の中の特定領域候補をピクセル単位で抽出し、前記画像の領域に対応するピクセル毎の表面高さ情報とピクセル毎の基準面高さ情報とに基づいて、前記特定領域候補から特定色範囲の色であるが特定領域ではないノイズ領域をピクセル単位で検出し、除去することで特定領域を抽出することを特徴とする特定領域自動抽出方法。
- 前記特定領域候補の抽出は、情報処理装置が、画像中の各ピクセルを走査し、前記各ピクセルから取得したRGB(R:Red「赤」、G:Green「緑」、B:Blue「青」)色系の各要素の分量(R、G、B)の情報を変換して、HSB(H:Hue「色相」、S:Saturation「彩度」、B:Brightness「明度」)色系の各要素の分量(H、S、B)の情報と、Lab(L:Lightness「明度」、a「赤−緑座標値」、b「黄−青座標値」)色系の各要素の分量(L、a、b)の情報とを算出し、HSB色系の各要素の分量の値に対してあらかじめ設定された特定色範囲を用いた色解析により前記画像から暫定特定領域候補を抽出し、Lab色系の各要素の分量の値に対してあらかじめ設定された特定色範囲を用いた色解析により前記暫定特定領域候補から前記特定領域候補を抽出するものであることを特徴とする請求項10記載の特定領域自動抽出方法。
- 前記基準面高さ情報は、情報処理装置が、間隔の空いた点群に対応して与えられた標高データに基づいて、各ピクセルの位置に対応した連続的な地面の高さを算出するものであることを特徴とする請求項10、または、11記載の特定領域自動抽出方法。
- 前記ノイズ領域の検出は、情報処理装置が、前記表面高さ情報と前記基準面高さ情報の差分があらかじめ定められた閾値以下、あるいは、あらかじめ定められた閾値以上であることを判断することによるものであることを特徴とする請求項10乃至12のいずれかに記載の特定領域自動抽出方法。
- 情報処理装置が、前記特定領域候補、または、前記特定領域から、オブジェクトを抽出し、当該オブジェクトの輪郭の特徴に基づいて、前記ノイズ領域を検出し、除去することを特徴とする請求項10乃至13のいずれかに記載の特定領域自動抽出方法。
- 前記オブジェクトの抽出は、情報処理装置が、前記画像をグレイスケール画像に変換し、当該グレイスケール画像を二値画像に変換することによるものであることを特徴とする請求項14記載の特定領域自動抽出方法。
- 前記輪郭は、情報処理装置が、前記オブジェクトから抽出した前記輪郭をインデックスで表記して登録し、前記輪郭から直線を抽出し、前記インデックスを用いて前記直線に対応する前記輪郭を抽出することで、直線を有するという特徴を持つことを特徴とする請求項14、または、15記載の特定領域自動抽出方法。
- 情報処理装置が、前記表面高さ情報と基準面高さ情報の差分があらかじめ定められた下限閾値と上限閾値の範囲内にあるか否かにより、草と樹木とを分類することを特徴とする請求項10乃至16のいずれかに記載の特定領域自動抽出方法。
- 情報処理装置が、表面高さ情報と基準面高さ情報との差分が0であることにより道路の部分を検出することを特徴とする請求項10乃至17のいずれかに記載の特定領域自動抽出方法。
- 情報処理装置に、画像中の特定領域の色範囲を定義する特定色範囲を設定された2以上の表色系を用いたピクセル毎の色解析により、画像の中の特定領域候補をピクセル単位で抽出し、前記画像の領域に対応するピクセル毎の表面高さ情報とピクセル毎の基準面高さ情報とに基づいて、前記特定領域候補から特定色範囲の色であるが特定領域ではないノイズ領域をピクセル単位で検出し、除去することで特定領域を抽出する処理を行わせることを特徴とするプログラム。
- 前記特定領域候補の抽出は、情報処理装置に、画像中の各ピクセルを走査し、前記各ピクセルから取得したRGB(R:Red「赤」、G:Green「緑」、B:Blue「青」)色系の各要素の分量(R、G、B)の情報を変換して、HSB(H:Hue「色相」、S:Saturation「彩度」、B:Brightness「明度」)色系の各要素の分量(H、S、B)の情報と、Lab(L:Lightness「明度」、a「赤−緑座標値」、b「黄−青座標値」)色系の各要素の分量(L、a、b)の情報とを算出し、HSB色系の各要素の分量の値に対してあらかじめ設定された特定色範囲を用いた色解析により前記画像から暫定特定領域候補を抽出し、Lab色系の各要素の分量の値に対してあらかじめ設定された特定色範囲を用いた色解析により前記暫定特定領域候補から前記特定領域候補を抽出する処理を行わせるものであることを特徴とする請求項19記載のプログラム。
- 前記基準面高さ情報は、情報処理装置に、間隔の空いた点群に対応して与えられた標高データに基づいて、各ピクセルの位置に対応した連続的な地面の高さを算出する処理を行わせるものであることを特徴とする請求項19、または、20記載のプログラム。
- 前記ノイズ領域の検出は、情報処理装置に、前記表面高さ情報と前記基準面高さ情報の差分があらかじめ定められた閾値以下、あるいは、あらかじめ定められた閾値以上であることを判断する処理を行わせることによるものであることを特徴とする請求項19乃至21のいずれかに記載のプログラム。
- 情報処理装置に、前記特定領域候補、または、前記特定領域から、オブジェクトを抽出し、当該オブジェクトの輪郭の特徴に基づいて、前記ノイズ領域を検出し、除去する処理を行わせることを特徴とする請求項19乃至22のいずれかに記載のプログラム。
- 前記オブジェクトの抽出は、情報処理装置に、前記画像をグレイスケール画像に変換し、当該グレイスケール画像を二値画像に変換する処理を行わせることによるものであることを特徴とする請求項23記載のプログラム。
- 前記輪郭は、情報処理装置に、前記オブジェクトから抽出した前記輪郭をインデックスで表記して登録し、前記輪郭から直線を抽出し、前記インデックスを用いて前記直線に対応する前記輪郭を抽出する処理を行わせることで、直線を有するという特徴を持つことを特徴とする請求項23、または、24記載のプログラム。
- 情報処理装置に、前記表面高さ情報と基準面高さ情報の差分があらかじめ定められた下限閾値と上限閾値の範囲内にあるか否かにより、草と樹木とを分類する処理を行わせることを特徴とする請求項19乃至25のいずれかに記載のプログラム。
- 情報処理装置に、表面高さ情報と基準面高さ情報との差分が0であることにより道路の部分を検出する処理を行わせることを特徴とする請求項19乃至26のいずれかに記載のプログラム。
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Families Citing this family (7)
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---|---|---|---|---|
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