JP5795283B2 - Visual elevation image creation method and visualization image creation apparatus for digital elevation model - Google Patents
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Description
本発明は,国土地理院より公開されている基盤地図情報(10mメッシュ標高点や5mメッシュ標高点)や航空レーザ測量などにより取得され整備されている数値標高モデルを利用して,従来の傾斜度図などの地形解析方法だけでは把握しきれなかった崩壊地や尾根谷,地形のリニアメントなどの判読を容易にするための可視化画像作成方法及び可視化画像作成装置に関する。 The present invention uses conventional altitude maps obtained from the base map information (10m mesh elevation points and 5m mesh elevation points) published by the Geospatial Information Authority of Japan, and aerial laser surveys, etc. The present invention relates to a visualized image creating method and a visualized image creating apparatus for facilitating interpretation of collapsed areas, ridge valleys, topographic lineaments and the like that could not be grasped only by a topographic analysis method such as a figure.
基盤地図情報とは,平成19年8月29日に施行された地理空間情報活用推進基本法(平成19年法律第63号)第2条第3項の規定に基づく「地理空間情報の位置を定めるための基準」となる地図情報で,地理情報システム(以下,「GIS」という)の共通白地図データとして,だれでも自由に使えるものである。 The base map information is defined as “the location of geospatial information based on the provisions of Article 2, Paragraph 3 of the Geospatial Information Utilization Promotion Law (Act No. 63 of 2007), which was enforced on August 29, 2007. This is map information that serves as a “standard for,” and can be used freely by anyone as common white map data in a geographic information system (hereinafter “GIS”).
このうち,標高データを記録した数値標高モデル(Digital Elevation Model)は,全国10m間隔のデータとして整備され,公開されている(以下,「DEM」という)。(10mDEMとは,10m間隔に整備されたDEMのことである) Among these, the digital elevation model (Digital Elevation Model), which records elevation data, has been prepared and published as data at 10 m intervals nationwide (hereinafter referred to as “DEM”). (10mDEM is DEM maintained at 10m intervals)
また近年では,航空レーザ測量により,10mDEMよりもさらに高密度の2mDEMや1mDEMなどが取得され,関係省庁や県,市区町村により利用されている。これらは公開されていないが,国土地理院の基盤地図情報では公共測量成果として5mDEMとして公開されている箇所もある。 In recent years, 2mDEM and 1mDEM with higher density than 10mDEM have been acquired by aerial laser surveying and used by related ministries, prefectures and municipalities. These are not disclosed, but there are some places that are published as 5mDEM as public survey results in the Geographical Survey Institute's base map information.
DEMを利用した地形解析は,古くから行われており,代表的な解析手法に,傾斜度図がある。傾斜度図は,DEMの対象点の標高とその周囲の点の標高から算出される画像であり,急な箇所や緩い箇所の把握に役立っている。DEMが高密度になるほど読み取れる情報量も増加する。しかし,尾根や谷,崩壊地などは,傾斜の緩急が同じ場合があり,その把握に困難な場合があった。 Topographic analysis using DEM has been performed for a long time, and a representative analysis method is a slope map. The slope map is an image calculated from the elevation of the target point of the DEM and the elevations of the surrounding points, and is useful for grasping steep or loose locations. The amount of information that can be read increases as the DEM density increases. However, ridges, valleys, and landslides sometimes have the same slope, which may be difficult to grasp.
また,その他にも,等高線,曲率,陰影起伏などの解析手法があるが,それぞれ一長一短であり,地形の判読(尾根や谷,崩壊地の抽出など)が困難になる場合があった。 In addition, there are other analysis methods such as contour lines, curvature, and hillshading, but each has its advantages and disadvantages, and interpretation of the topography (extraction of ridges, valleys, collapsed areas, etc.) may be difficult.
特許文献1には,三次元のデジタルデータ(X,Y,Z)を用いて傾斜度を算出し,急傾斜になるほど濃い赤色となるように最大傾斜度に応じた赤色の階調表示をするとともに,凹凸度を表す浮沈度に応じて赤色の明度を階調表示することで,尾根部が白っぽく,谷部が黒っぽく表現された傾斜赤色化立体画像を生成する視覚化処理システムが開示されている。また,この特許文献1には,地上開度に応じたグレースケールと地下開度に応じたグレースケールとの合成画像を,傾斜度に応じた赤色画像と合成することで,赤色化立体画像を生成する構成も開示されている。 In Patent Document 1, the degree of inclination is calculated using three-dimensional digital data (X, Y, Z), and a red gradation is displayed according to the maximum degree of inclination so that the red becomes darker as the inclination becomes steep. In addition, a visualization processing system is disclosed that generates a gradient reddish three-dimensional image in which the ridges are whitish and the valleys are darkened by displaying the lightness of red according to the degree of ups and downs representing the degree of unevenness. Yes. Also, in this Patent Document 1, a composite image of a gray scale corresponding to the ground opening and a gray scale corresponding to the underground opening is combined with a red image corresponding to the inclination, thereby obtaining a reddish three-dimensional image. A configuration to generate is also disclosed.
特許文献2には,凹凸部を空間移動平均などにより検出し,凹部に寒色系の色を付与した凹部の地形データと,凸部に暖色系の色を付与した凸部の地形データと,平坦部の地形データとを一つにまとめた陰影地形データを作成し,同じ位置のベース画像(例えば陰影画像,カラー標高段彩画像,等高線図画像,傾斜度画像など)を適当な混合比で混合して立体画像を作成する立体画像作成装置が開示されている。 In Patent Document 2, the topographic data of a concave portion in which a concave and convex portion is detected by a spatial moving average and a cold color is given to the concave portion, the topographic data of the convex portion to which a warm color is given to the convex portion, and flatness are disclosed. Shade terrain data is created by combining the terrain data of each part, and base images at the same position (for example, shadow images, color elevation images, contour map images, gradient images, etc.) are mixed at an appropriate mixing ratio. Thus, a stereoscopic image creating apparatus that creates a stereoscopic image is disclosed.
特許文献3では,DEMの標高データから色相などに割り当てた高度段彩図(カラー標高図)と,急傾斜ほど濃い濃度を割り当てたグレースケール傾斜度図とを透過合成してカラー標高傾斜図を作成するカラー標高傾斜図作成方法が開示されている。 In Patent Document 3, a color elevation slope map is created by transparently synthesizing a high-level chroma chart (color elevation chart) assigned to hue and the like from DEM elevation data and a grayscale slope map assigned with a darker density as steep slopes. A method for creating a color elevation slope map is disclosed.
特許文献4には,DEMなどの標高データに基づいて,色相決定部が色相化標高データを生成し,輝度決定部が太陽光反射強度データを生成して,凹凸補正部が微細な凹凸情報の補正データを生成する。画像合成部により,画像データはHSI色空間から生成し,このとき利用する彩度は,凹凸補正部の処理結果から決定する,地形図作成方法が開示されている。 In Patent Document 4, based on elevation data such as DEM, the hue determination unit generates hueed elevation data, the luminance determination unit generates sunlight reflection intensity data, and the unevenness correction unit generates fine unevenness information. Generate correction data. There is disclosed a topographic map creation method in which image data is generated from an HSI color space by an image composition unit, and the saturation used at this time is determined from the processing result of the unevenness correction unit.
特許文献5では,地形の標高を含む三次元地形データを基に,対象点の標高値に応じた色彩を付与して生成した標高段彩データと対象点の尾根谷度に応じた色彩を付与して生成した尾根谷度段彩データとを合成したデータを,対象点の傾斜度に応じた陰影と乗算合成することにより段彩地形データを生成する,地形起伏画像生成方法が開示されている。 In Patent Document 5, based on the three-dimensional terrain data including the altitude of the terrain, the altitude step data generated by giving the color according to the altitude value of the target point and the color according to the ridge valley degree of the target point are given. Terrain terrain image generation method is disclosed, which generates terrain terrain data by multiplying and synthesizing the ridge and valley grading data generated in this way with the shade corresponding to the slope of the target point. .
特許文献1の赤色化立体画像は,尾根と谷が強調され立体的な画像が提供されるが,谷の部分が暗くなることがあり,判読しにくくなる場合があった。 特許文献2では,特許文献1と同様に尾根と谷が強調されるが,細かい凹部と大きな凹部とを区別するため,空間周波数を変更して別々のデータを作成する必要があった。 特許文献3のカラー標高傾斜図では,標高と傾斜度が同時に判読しやすかったが,傾斜度からは尾根と谷を区別することが困難な場合があった。 特許文献4の地形図では,凹凸を標高値から補正することにより,凹凸をより強調させる方法のため,場合によっては同じ凹凸でも標高値の違いにより色相が変わる可能性があった。 In the reddish stereoscopic image of Patent Document 1, the ridge and valley are emphasized and a stereoscopic image is provided. However, the valley portion may be dark and may be difficult to read. In Patent Document 2, ridges and valleys are emphasized in the same manner as Patent Document 1, but it is necessary to create different data by changing the spatial frequency in order to distinguish between a fine recess and a large recess. In the color elevation slope map of Patent Document 3, the elevation and slope were easy to read simultaneously, but it was sometimes difficult to distinguish the ridge and valley from the slope. In the topographic map of Patent Document 4, because the unevenness is corrected from the elevation value, the unevenness is more emphasized, so that the hue may change depending on the elevation value even in the same unevenness.
本発明は上記の課題に着目してなされたもので,その目的は,DEMから崩壊跡地や尾根谷や地形のリニアメントなどをより判読し易い可視化画像作成方法及び可視化画像作成装置の提供することにある。 The present invention has been made paying attention to the above-mentioned problems, and its purpose is to provide a visualization image creation method and a visualization image creation device that make it easier to read the collapsed lands, ridge valleys, and terrain lineaments from the DEM. is there.
上記の目的を達成するために,本発明の第1は,数値標高モデルの可視化画像作成方法において,DEMの対象地点の凹凸値を算出する凹凸値検出手順と,前記凹凸値検出手順により検出された凹凸値を5〜95の数値へ変換する凹凸値変換手順と,前記変換された数値から輝度を計算する輝度計算手順と,対象地点の傾斜度を計算する傾斜度演算手順と,前記傾斜度から傾斜度画像を生成する傾斜度画像生成手順と,前記傾斜度と前記変換された数値から彩度を計算する彩度計算手順と,適当な色相を決定してHSB色空間を利用して第1の画像を生成するHSB色空間を利用した画像生成手順と,前記傾斜度画像の50%透過画像を合成色,前記第1の画像を基本色として,合成色が50%グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し,合成色が50%グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成した合成画像を生成し第2の画像とする合成画像生成手順と,前記傾斜度画像と前記第2の画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成する透過合成画像生成手順とからなるものである。 To achieve the above object, a first aspect of the present invention, the visible image creating a digital elevation model, the irregularity value detecting step of calculating the irregularity value of the target point of DEM, detected by the irregularity value detection procedure The unevenness value conversion procedure for converting the unevenness value into a numerical value of 5 to 95, the luminance calculation procedure for calculating the luminance from the converted numerical value, the inclination calculation procedure for calculating the inclination of the target point, and the inclination A gradient image generation procedure for generating a gradient image from the image, a saturation calculation procedure for calculating a saturation from the gradient and the converted numerical value, and determining an appropriate hue and using an HSB color space. Image generation procedure using HSB color space for generating one image, and 50% transmission image of the gradient image is a composite color, and the first image is a basic color and the composite color is brighter than 50% gray Multiplying the composite color and the basic color, the composite color Is darker than 50% gray , a composite image generation procedure for generating a composite image obtained by multiplying the composite color and the basic color and multiplying the composite image to form a second image, and the gradient image and the second image are This is a transparent composite image generation procedure for generating a visualized image of a digital elevation model by transparent combination.
本発明の第2は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記凹凸値検出手順では,前記DEMの対象地点(着目点)の一定範囲(5×5以上)のデータから,着目点の標高値と8方向の標高値
それぞれの差分をとり,8方向それぞれの絶対値がもっとも大きくなるセルと着目点の標高値から凹凸値を検出するようにしたものである。
According to a second aspect of the present invention, in the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the first aspect of the invention, in the unevenness value detection procedure, data in a certain range (5 × 5 or more) of the target point (point of interest) of the DEM Thus, the difference between the elevation value of the point of interest and the elevation value in each of the eight directions is taken, and the unevenness value is detected from the cell having the largest absolute value in each of the eight directions and the elevation value of the point of interest.
本発明の第3は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記凹凸値変換手順では,前記凹凸値検出手順により検出した凹凸値のしきい値を設定し,しきい値の範囲で5〜95の数値に変換するようにしたものである。 A third invention is the visible image creating a digital elevation model according to the first invention, in the uneven value conversion procedure, it sets the threshold unevenness value detected by the irregularity value detection procedure, threshold The numerical value is converted into a numerical value of 5 to 95 in the range of values.
本発明の第4は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記輝度計算手順では,前記変換された数値からHSB色空間の輝度を算出するようにしたものである。 According to a fourth aspect of the present invention, in the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the first aspect, the luminance calculation procedure calculates the luminance of the HSB color space from the converted numerical value.
本発明の第5は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記彩度計算手順では,前記傾斜度と前記変換された数値からHSB色空間の彩度を計算することを特徴とする請求項1の数値標高モデルの可視化画像作成方法。 According to a fifth aspect of the present invention, in the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the first aspect of the invention, in the saturation calculation procedure, the saturation of the HSB color space is calculated from the gradient and the converted numerical value. A method for creating a visualized image of a digital elevation model according to claim 1.
本発明の第6は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記HSB色空間を利用した画像生成手順では,前記輝度と前記彩度と前記色相からHSB色空間による画像を生成するようにしたものである。 According to a sixth aspect of the present invention, in the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the first aspect of the present invention, in the image generation procedure using the HSB color space, an image in the HSB color space is obtained from the luminance, the saturation, and the hue. Is generated.
本発明の第7は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記合成画像生成手順では,前記傾斜度画像の50%透過画像を合成色,前記合成画像を基本色として,50%グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し,合成色が50%グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成し画像を生成するようにしたものである。 According to a seventh aspect of the present invention, in the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the first aspect, in the synthetic image generation procedure, a 50% transmission image of the gradient image is used as a synthetic color, and the synthetic image is used as a basic color. , If the color is brighter than 50% gray, the composite color and the base color are multiplied and combined. If the composite color is darker than 50% gray, the composite color and the base color are inverted and multiplied to generate the image. It is.
本発明の第8は,第1の発明に係る数値標高モデルの可視化画像作成方法において,前記透過合成画像生成手順では,前記傾斜度画像と前記合成画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成するようにしたものである。 According to an eighth aspect of the present invention, in the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the first aspect of the invention, in the transparent synthesized image generation procedure, the gradient image and the synthesized image are transparently synthesized to generate a visualized image of the digital elevation model. It is made to generate.
本発明の第9は,数値標高モデルの可視化画像作成装置において、DEMの対象地点の凹凸値を検出するための凹凸検出部と,凹凸値のしきい値を設定する凹凸値のしきい値設定部と,前記抽出された凹凸値を5〜95の数値へ変換する凹凸値変換部と,前記変換された数値から輝度を計算する輝度計算部と,DEMから傾斜度を計算する傾斜度演算部と,前記傾斜度から傾斜度画像を生成する傾斜度画像生成部と,前記傾斜度と前記変換された数値から彩度を計算する彩度計算部と,適当な色相を与えHSB色空間を利用し第1の画像を生成するHSB色空間を利用した画像生成部と,前記傾斜度画像の50%透過画像を合成色,前記第1の画像を基本色として,合成色50%グレーより明るい場合は合成色と基本色を乗算合成し,合成色が50%グレーより暗い場合は合成色と基本色の色を反転させて乗算合成し第2の画像を生成する合成画像生成部と,前記傾斜度画像と前記第2の画像を透過合成し数値標高モデルの可視化画像を生成する透過合成画像生成部と,数値標高モデルの可視化画像を表示する画像表示部と,数値標高モデルの可視化画像を印刷する画像印刷部とを備えたものである。 A ninth aspect of the present invention is a digital elevation model visualizing image creating apparatus, wherein an unevenness detecting unit for detecting an unevenness value at a DEM target point, and an unevenness value threshold setting for setting an unevenness value threshold , A concavo-convex value conversion unit that converts the extracted concavo-convex value into a numerical value of 5 to 95, a luminance calculation unit that calculates luminance from the converted numerical value, and a gradient calculation unit that calculates the gradient from the DEM A gradient image generation unit for generating a gradient image from the gradient, a saturation calculation unit for calculating a saturation from the gradient and the converted numerical value, and using an HSB color space that gives an appropriate hue When the image generation unit using the HSB color space for generating the first image and a 50% transmission image of the gradient image are combined colors and the first image is a basic color, the combination color is brighter than 50% gray. Multiplies and synthesizes the composite color with the basic color, and the composite color is 50% gray In the case of darkness, a composite image generation unit that generates a second image by inverting and multiplying the composite color and the basic color, and a transparent image of the digital elevation model by transparently combining the gradient image and the second image A transparent composite image generation unit for generating the image, an image display unit for displaying the visualized image of the digital elevation model, and an image printing unit for printing the visualized image of the digital elevation model.
本発明によれば,DEMによる凹凸値画像と傾斜度画像が合成され,尾根で明るい色を示し,谷で暗い色を示す画像が生成される。この画像では,傾斜度図で示される情報に加えて,尾根や谷,崩壊地や地形のリニアメントなどをより判読し易い数値標高モデルの可視化画像を作成することができる。 According to the present invention, the unevenness value image by the DEM and the gradient image are synthesized, and an image showing a bright color at the ridge and a dark color at the valley is generated. In this image, in addition to the information shown in the slope map, it is possible to create a visualization image of a digital elevation model that makes it easier to read ridges, valleys, collapsed areas, topographic lineaments, and the like.
図1は本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成方法の実施形態を示すフローを示し,同図中S1〜S12は本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成方法の実施手順を示す。そして,本発明を実施するための形態を図2に従って説明する。 FIG. 1 shows a flow showing an embodiment of a method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the present invention. In FIG. 1, S1 to S12 show an execution procedure of the method for creating a visualized image of a digital elevation model according to the present invention. And the form for implementing this invention is demonstrated according to FIG.
本発明の実施形態は,パーソナルコンピュータもしくはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。図2はパーソナルコンピュータまたはワークステーションの構成を示し,本発明にかかる数値標高モデルの可視化画像作成装置の実施形態の一つが示されている。図2において可視化画像作成装置は,地形の凹凸値検出部1,傾斜度計算部2,傾斜度画像生成部3,凹凸値のしきい値の設定部4,凹凸値の線形変換部5,彩度の計算部6,輝度の計算部7,色相の設定部8,HSB色空間による画像生成部9,合成画像生成部10,透過合成による画像合成11,画像の表示部12及び印刷処理部13を含んで構成されている。 The embodiment of the present invention is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. FIG. 2 shows the configuration of a personal computer or workstation, and shows one embodiment of a digital elevation model visualization image creation apparatus according to the present invention. In FIG. 2, the visualized image creating apparatus includes a terrain unevenness value detecting unit 1, a gradient calculating unit 2, a gradient image generating unit 3, an unevenness value threshold setting unit 4, an unevenness value linear converting unit 5, Degree calculation unit 6, luminance calculation unit 7, hue setting unit 8, image generation unit 9 by HSB color space, synthesized image generation unit 10, image synthesis 11 by transmission synthesis, image display unit 12 and print processing unit 13 It is comprised including.
数値標高モデルの取得部14(S1)は,図2のようにDEM上のセル(着目点)を含む一定範囲内のデータを取得する。ここでは,9×9の場合で説明する。必要に応じて大きさを13×13などに変更してよいが5以上とする。ただし,奇数×奇数とする。 The digital elevation model acquisition unit 14 (S1) acquires data within a certain range including a cell (point of interest) on the DEM as shown in FIG. Here, a case of 9 × 9 will be described. The size may be changed to 13 × 13 or the like as necessary, but it is set to 5 or more. However, it is an odd number × odd number.
地形の凹凸値検出部1(S2)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。着目点と一定範囲のデータ(ここでは9×9)から,着目点の標高値αと図4に示すように,8方向それぞれの比較データの差分をとり,その絶対値がもっとも大きくなるセルを各方向の標高値としてそれぞれメモリ上に記憶しておく。 The topographic unevenness detection unit 1 (S2) is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. From the point of interest and a certain range of data (here 9 × 9), the altitude value α of the point of interest is compared with the comparison data in each of the eight directions as shown in FIG. 4, and the cell with the largest absolute value is obtained. Each elevation value is stored in a memory.
各方向で対象セルと比較して絶対値がもっとも大きくなるセルが図5のようになった場合,下記に示す計算式で計算し,凹凸の度合いの数値Ovとする。 When the cell having the largest absolute value in each direction as shown in FIG. 5 is obtained as shown in FIG.
上式により,正の数値の場合は凸,負の数値の場合は凹と判断できる。この数値Ovから凹凸の状況を画像化することにより尾根と谷の区別がつきやすくなる。計算した数値Ovは,メモリまたはハードディスクドライブ(以下,「HDD」という)に記憶する。 From the above formula, it can be determined that a positive value is convex and a negative value is concave. From this numerical value Ov, it is easy to distinguish between ridges and valleys by imaging the state of unevenness. The calculated numerical value Ov is stored in a memory or a hard disk drive (hereinafter referred to as “HDD”).
傾斜度計算部2(S4)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,DEMから傾斜度を計算し,傾斜度画像生成部3(S5)により図9のように画像化Isする。このとき傾斜度は0〜90°の範囲であれば,計算方法は問わない。基本的には,GISアプリケーションなどを利用して作成する。生成した画像IsはメモリまたはHDDに記憶する。 The inclination calculation unit 2 (S4) is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. Here, the gradient is calculated from the DEM, and the gradient image generation unit 3 (S5) forms an image Is as shown in FIG. At this time, the calculation method is not limited as long as the inclination is in the range of 0 to 90 °. Basically, it is created using a GIS application. The generated image Is is stored in a memory or HDD.
凹凸変換部5(S3)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,数値Ovを画像処理アプリケーションやGISアプリケーションなどで表示し,凹凸の度合いがわかるように色調を調整し,凸部のしきい値及び凹部のしきい値を決定する(T)。ここで,凸部のしきい値と凹部のしきい値は符号が逆で同じ値でもよい。決定したしきい値を下式により線形変換(Y)する例を示す。図6はしきい値を±100としたときのイメージである。
Y =(45 / T)× Ov + 50
ここで,
Y < 5のとき, Y = 5
Y < 95のとき, Y = 95
The unevenness conversion unit 5 (S3) is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. Here, the numerical value Ov is displayed by an image processing application, a GIS application, etc., the color tone is adjusted so that the degree of unevenness can be understood, and the threshold value of the convex part and the threshold value of the concave part are determined (T). Here, the threshold value of the convex portion and the threshold value of the concave portion may be the same value with opposite signs. An example in which the determined threshold value is linearly converted (Y) by the following equation is shown. FIG. 6 is an image when the threshold value is set to ± 100.
Y = (45 / T) x Ov + 50
here,
Y = 5, Y = 5
Y = 95, Y = 95
前記変換により,Ovの数値を5〜95の範囲に線形変換する。 By the conversion, the numerical value of Ov is linearly converted to a range of 5 to 95.
彩度の計算部6(S6)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,同じ位置における前記Ov及びSLを利用してHSB色空間の彩度(0.0〜1.0)を計算する。彩度Svは下式により計算される。Sv = 0.5 × Ov × 0.01 + 0.5 × SL × 0.01 The saturation calculation unit 6 (S6) is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. Here, the saturation (0.0 to 1.0) of the HSB color space is calculated using the Ov and SL at the same position. The saturation Sv is calculated by the following equation. Sv = 0.5 × Ov × 0.01 + 0.5 × SL × 0.01
輝度の計算部7(S7)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,前記Ovを利用してHSB色空間の輝度(0.0〜1.0)を計算する。輝度Bvは下式により計算される。Bv = Ov × 0.01 The luminance calculation unit 7 (S7) is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. Here, the luminance (0.0 to 1.0) of the HSB color space is calculated using the Ov. The brightness Bv is calculated by the following formula. Bv = Ov × 0.01
色相の設定部8(S8)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,HSB色空間を利用した画像作成のための色相Hvを決定する。色相は0°〜360°の範囲で指定する。橙色〜茶色の範囲が良い結果を示す場合が多い。 The hue setting unit 8 (S8) is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. Here, the hue Hv for image creation using the HSB color space is determined. The hue is specified in the range of 0 ° to 360 °. The orange to brown range often shows good results.
HSB色空間による画像生成部9(S9)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,HSB色空間を利用して,同じ位置におけるHv,Sv,Bvから図11のように画像I1を作成し,メモリまたはHDDに記憶する。 The image generation unit 9 (S9) using the HSB color space is realized by a program operating on a personal computer or a workstation. Here, using the HSB color space, an image I1 is created from Hv, Sv, and Bv at the same position as shown in FIG. 11 and stored in the memory or HDD.
合成画像生成部10(S10)は,パーソナルコンピュータまたはワークステーション上で動作するプログラムにより実現される。ここでは,透過度50%とした傾斜度画像Isを合成色として,I1の画像と合成処理を実行する。この合成処理は,Isが50%グレーよりも暗い場合には,IsとI1の色を乗算合成することでより暗くし,Isが50%グレーよりも明るい場合には,IsとI1をそれぞれ反転させた色を乗算合成することでより明るくする処理により画像を合成し,図7のような合成画像I2を作成する。 The composite image generation unit 10 (S10) is realized by a program that operates on a personal computer or a workstation. Here, the image of I1 is combined with the image of I1 with the gradient image Is having a transmittance of 50% as the combined color. When Is is darker than 50% gray, it is darkened by multiplying the colors of Is and I1, and when Is is lighter than 50% gray, Is and I1 are inverted. An image is synthesized by a process for making the image brighter by multiplying and synthesizing the generated colors to create a synthesized image I2 as shown in FIG.
前記のような処理は,広く利用されているADOBE社のPHOTOSHOP(登録商標)ではハードライト合成と呼ばれている。 Such processing is called hard light synthesis in the widely used PHOTOSHOP (registered trademark) of ADOBE.
この合成処理により,I1の画像のコントラストがより強調されることから,尾根Rと谷Nの区別や崩壊箇所F,地形のリニアメントなどが明瞭に表示される。 Since the contrast of the image of I1 is further emphasized by this synthesis processing, the distinction between the ridge R and the valley N, the collapsed portion F, the terrain lineament, and the like are clearly displayed.
このときIsの画像はグレースケールではなく,画像処理ソフト上において,図12のように彩度を変化させたカラー画像を利用してもよい。生成した合成画像I2はメモリまたはHDDに記憶する。 At this time, the Is image is not grayscale, and a color image in which the saturation is changed as shown in FIG. 12 may be used on the image processing software. The generated composite image I2 is stored in a memory or HDD.
最後に,透過合成画像生成部11(S11)は,傾斜度が緩い箇所を明るく,傾斜度の急な箇所を暗くしたグレースケールに設定し,適当な透過度を設定したIsの画像とI2の画像を透過合成して図8のような画像I3を合成する。 Finally, the transmission composite image generation unit 11 (S11) sets a gray scale in which a portion with a low inclination is bright and a portion with a steep inclination is darkened, and an image of Is and an I2 set with an appropriate transmittance are set. The images are transparently synthesized to synthesize an image I3 as shown in FIG.
この処理により,明るくなりすぎている箇所や暗くなりすぎている箇所の微調整が可能となる。生成した画像I3はメモリまたはHDDに記憶する。 By this processing, it is possible to finely adjust a portion that is too bright or a portion that is too dark. The generated image I3 is stored in the memory or HDD.
前記透過合成画像I3が数値標高モデルの可視化画像となる。画像表示部12(S12)は,前記透過合成画像I3をパーソナルコンピュータまたはワークステーション付属のディスプレイに表示する。 The transparent composite image I3 becomes a visualized image of a digital elevation model. The image display unit 12 (S12) displays the transparent composite image I3 on a display attached to a personal computer or workstation.
1…地形の凹凸値検出部
2…傾斜度計算部
3…傾斜度画像生成部
4…凹凸値のしきい値の設定部
5…凹凸値の線形変換部
6…彩度の計算部
7…輝度の計算部
8…色相の設定部
9…HSB色空間による画像生成部
10…合成画像生成部
11…透過合成による画像合成
12…画像の表示部
13…印刷表示部
14…数値標高モデルの取得部
S1…数値標高モデルを取得するための手順
S2…地形の凹凸値を検出するための手順
S3…地形の凹凸値を5〜95への変換するための手順
S4…傾斜度を計算するための手順
S5…傾斜度画像を作成するための手順
S6…HSB色空間における彩度を計算するための手順
S7…HSB色空間における輝度を計算するための手順
S8…HSB色空間における色相を計算するための手順
S9…HSB色空間における画像を計算するための手順
S10…合成処理による画像を生成するための手順
S11…透過合成処理による画像を生成するための手順
S12…画像を表示するための手段
F…崩壊個所
N…谷
RR…尾根
Ov…凹凸値
V…凹凸値を変換した値
SL…傾斜度(単位:度)
Bv…HSB色空間における輝度
Sv…HSB色空間における彩度
Hv…HSB色空間における色相
HSB…色相(Hue),彩度(Satulation),輝度(Brightness)の3成分からなる色空間
GIS…地理情報システム(Geographic Information System)
DEM…数値標高モデル(Digital Elevation Model)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Topographic unevenness value detection part 2 ... Inclination degree calculation part 3 ... Inclination degree image generation part 4 ... Unevenness value threshold value setting part 5 ... Unevenness value linear conversion part 6 ... Saturation calculation part 7 ... Luminance Calculation unit 8 ... Hue setting unit 9 ... Image generation unit by HSB color space 10 ... Composite image generation unit 11 ... Image synthesis by transmission synthesis 12 ... Image display unit 13 ... Print display unit 14 ... Digital elevation model acquisition unit
S1… Procedure for obtaining digital elevation model
S2 ... Procedure for detecting unevenness value of topography
S3 ... Procedure for converting unevenness value of terrain into 5 to 95
S4… Procedure for calculating the slope
S5… Procedure for creating a gradient image
S6 ... Procedure for calculating saturation in HSB color space
S7 ... Procedure for calculating luminance in HSB color space
S8 ... Procedure for calculating hue in HSB color space
S9 ... Procedure for calculating images in HSB color space
S10 ... Procedure for generating an image by composition processing
S11 ... Procedure for generating an image by transparent composition processing
S12: Means for displaying an image F ... Location of collapse N ... Valley RR ... Ridge
Ov ... Roughness value
V: Value obtained by converting the unevenness value
SL ... Inclination (unit: degree)
Bv: Luminance in HSB color space
Sv: Saturation in HSB color space
Hv ... Hue in HSB color space
HSB: Color space consisting of three components: Hue, Satulation, and Brightness
GIS: Geographic Information System
DEM… Digital Elevation Model
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