JP6550305B2

JP6550305B2 - 道路データ生成装置、道路データ生成方法、及びプログラム

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Publication number: JP6550305B2
Application number: JP2015178409A
Authority: JP
Inventors: 秀樹島村; 林朱
Original assignee: Pasco Corp
Current assignee: Pasco Corp
Priority date: 2015-09-10
Filing date: 2015-09-10
Publication date: 2019-07-24
Anticipated expiration: 2035-09-10
Also published as: JP2017054346A

Description

本発明は、地図用道路データを生成する装置、方法及びプログラムに関し、特に都市部のように建物の間に道路が設けられる地域における地図用道路データの自動生成に関する。

従来、航空機や人工衛星などから撮影した高分解能の空中写真などの画像データから道路地図データの作成や更新を行う場合、基本的には人間がデジタル図化機等を用いて画像データを目視判読し、抽出した道路のデータを手作業でコンピュータ等に入力する。この手法では人間の作業コストが大きく、そのため地図データを高い頻度で更新することが容易ではない。よって、作業コストの削減、さらに、地図データの鮮度を保つために、より効率的な道路地図データ作成・更新手法が求められている。

これに関し、高分解能の画像データのスペクトル情報（色情報）又はテクスチャ情報や、空中写真のステレオマッチングやレーザスキャナなどにより取得したＤＳＭ（Digital Surface Model：数値表層モデル）データの高さ情報を利用して都市モデルを自動生成することが研究されており、道路の自動抽出についても、これまで、数多くの研究が行われている。現状の手法として、画像分類や領域分割を行い、平坦な領域を抽出して、当該領域を結合することにより、道路領域を抽出するものがある。

特開２００４−２４６５５４号公報

しかしながら、現状の手法では、駐車場のような色彩および標高がほぼ道路領域と同様の性質を持つ領域を区別できず、正確な道路領域を抽出することが困難である。

また、航空写真には日照、陰影等の撮影条件の影響が存在し、ＤＳＭデータはミスマッチングによるノイズの影響などから高精度かつ高密度で得ることが難しい。さらに、街路樹の影響も考慮する必要がある。現状、これらの影響を十分に考慮せずに、単純な処理で道路境界の抽出を行おうとするため、正確な道路境界を取得することが困難であり、必ずしも実用的ではないという問題が存在している。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、画像データ及びＤＳＭデータそれぞれの特徴を生かし、より安定に、かつ精度良く道路領域の自動抽出を可能とする装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

（１）本発明に係る道路データ生成装置は、地図用道路データを生成するものであって、地表上における地物表面の高さを表す数値表層モデルに基づいて、平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域のうち予め設定した道路上限幅より広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を道路領域シードとして抽出するシード生成部と、前記数値表層モデルから得られる高さ情報、及び空中写真画像から得られるスペクトル情報を用いて、前記道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する道路領域生成部と、を有する。

（２）上記（１）の道路データ生成装置において、前記シード生成部は、前記数値表層モデルに基づいて建物に応じた地上表層の凸部を抽出し、予め設定した道路下限幅より小さい間隔で連鎖する前記凸部の集合を建物群として当該建物群を囲む建物群包絡線を生成し、前記残余領域における中心線のうち当該中心線を中心とした前記道路上限幅の領域内に前記建物群包絡線が存在する部分を前記道路領域シードとして抽出してもよい。

（３）上記（１）及び（２）の道路データ生成装置はさらに、前記道路領域生成部により生成された前記道路領域に基づいて道路中心線及び道路境界線を求め、当該道路中心線及び道路境界線をベクトルデータ化して前記地図用道路データを生成する道路データ生成部を有することができる。

（４）上記（１）から（３）の道路データ生成装置は、前記道路領域生成部により生成された前記道路領域を線状の部分領域に区切り、当該部分領域ごとに道路中心線及び道路境界線を求める道路データ生成部を有し、前記道路データ生成部は、予め用意した中心線のモデル関数で前記部分領域をフィッティング処理して前記道路中心線を定め、また、それぞれ当該道路中心線に平行な２本の前記道路境界線を定める構成とすることができる。

（５）上記（１）から（４）の道路データ生成装置において、前記シード生成部は、前記高さ情報に基づいて抽出した高架道路の高さにある領域から前記スペクトル情報に基づいて抽出した植生領域を除去した画像領域を高架道路シードとして抽出し、前記道路領域生成部は、前記高さ情報及び前記スペクトル情報を画素値とし、隣接画素間にて所定の閾値以下の前記画素値の差を許容した領域成長を行い前記高架道路シードから高架道路領域及び、当該高架道路領域と前記地上道路との接続領域を生成する構成とすることができる。

（６）本発明に係る道路データ生成方法は、地図用道路データを生成する方法であって、地表上における地物表面の高さを表す数値表層モデルに基づいて、平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域のうち予め設定した道路上限幅より広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を道路領域シードとして抽出するシード生成ステップと、前記数値表層モデルから得られる高さ情報、及び空中写真画像から得られるスペクトル情報を用いて、前記道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する道路領域生成ステップと、を有する。

（７）本発明に係るプログラムは、地図用道路データを生成する処理をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、当該コンピュータに、地表上における地物表面の高さを表す数値表層モデルに基づいて、平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域のうち予め設定した道路上限幅より広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を道路領域シードとして抽出するシード生成機能、及び、前記数値表層モデルから得られる高さ情報、及び空中写真画像から得られるスペクトル情報を用いて、前記道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する道路領域生成機能、を実現させる。

本発明によれば、道路領域をより安定に、かつ精度よく自動抽出することが可能となり、高い頻度での道路領域の抽出が容易となり、抽出した結果を３次元道路データの自動生成、道路地図データの自動更新、並びに防災・減災などの分野で活用することが可能となる。

本発明の実施形態に係る道路データ生成システムの概略の構成を示すブロック図である。シード生成部における地上道路の道路データの生成処理の概略のフロー図である。道路領域生成部及び道路データ生成部における地上道路の道路データの生成処理の概略のフロー図である。本発明の実施形態で例とする道路データの生成対象領域におけるＤＳＭから生成したＮＤＳＭの模式的な平面図である。図４に示した領域に対する地面平坦領域の抽出処理の結果を示す模式的な二値画像である。シード生成部により生成された道路領域シードの例を示す模式的な平面図である。図６に示す道路領域シードから道路領域生成部により生成された道路領域の模式的な平面図である。図７に示す道路領域から道路データ生成部により生成された道路中心線及び道路境界線の模式的な平面図である。高架道路の道路データの生成処理の概略のフロー図である。高架道路を含む領域のＮＤＳＭの模式的な平面図である。図１０に示すＮＤＳＭから高架道路に対応する高さの領域を抽出する処理の結果を示す模式的な二値画像である。図１１の二値画像に対し小領域をノイズとして除去する処理を行った結果を示す模式的な画像である。図１２の二値画像に対し植生領域を除去する処理を行って生成された高架道路シードを示す模式的な画像である。図１３に示す高架道路シードから道路領域生成部により生成された高架道路、及び地上道路との接続領域の模式的な平面図である。

以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）について、図面に基づいて説明する。

図１は、実施形態である道路データ生成システム２の概略の構成を示すブロック図である。本システムは、演算処理装置４、記憶装置６、入力装置８及び出力装置１０を含んで構成される。演算処理装置４として、本システムの処理を行う専用のハードウェアを作ることも可能であるが、本実施形態では演算処理装置４は、コンピュータ及び、当該コンピュータ上で実行されるプログラムを用いて構築される。

演算処理装置４はコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）からなり、後述するシード生成部２０、道路領域生成部２２及び道路データ生成部２４として機能する。

記憶装置６はＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置である。記憶装置６は演算処理装置４にて実行される各種のプログラムや、本システムの処理に必要な各種データなどを記憶し、演算処理装置４との間でこれらの情報を入出力する。例えば、記憶装置６には道路データの生成対象領域のＤＳＭデータ及び空中写真画像が予め格納される。

入力装置８は、ユーザが本システムへの操作を行うために用いるキーボード、マウスなどのデバイスである。

出力装置１０は、ディスプレイ、プリンタなどであり、本システムにより生成された道路中心線、道路境界線、道路交差点を画面表示や印刷等により、地図形式で表示したり空中写真画像（オルソ（正射投影）画像）にオーバーラップ表示したりするために用いられる。

シード生成部２０は、ＤＳＭデータに基づいて、地表及び地物表面における平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域に基づいて道路領域シードを生成する。ここで地上道路とは地面に敷設された道路であり、本願においては高架道路と対比される言葉として用いる。概して地面の高さが地上道路の高さ（路面高）であるとすることが可能であり、その意味で路面高平坦領域を地面平坦領域と称することができる。しかし、本発明は路面高が地面の高さと一致しない場合にも適用可能である。

地面平坦領域から駐車場や公園など道路より広い領域を除去した残りの領域が道路領域となり得ることから、シード生成部２０は抽出対象とする道路の上限幅Ｗ_Ｒより広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を、道路領域を領域成長法で求める際のシード（道路領域シード）として抽出する。

また、シード生成部２０は、高架道路の高さにある領域から植生領域を除去した画像領域を、高架道路を領域成長法で求める際のシード（高架道路シード）として抽出する。

道路領域生成部２２はＤＳＭから得られる高さ情報、及びカラーの空中写真画像から得られる色情報（スペクトル情報）を用いて、道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する。

また道路領域生成部２２は、高さ情報及びスペクトル情報を画素値とし、隣接画素間にて所定の閾値以下の画素値の差を許容した領域成長を行い高架道路シードから高架道路領域及び、当該高架道路領域と地上道路との接続領域を生成する。

道路データ生成部２４は、道路領域生成部２２により生成された道路領域に基づいて道路中心線及び道路境界線を求め、当該道路中心線及び道路境界線をベクトルデータ化して地図用道路データを生成する。

図２及び図３は道路データ生成システム２による地上道路の道路データの生成処理の概略のフロー図である。図２はシード生成部２０の処理を示しており、図３は道路領域生成部２２及び道路データ生成部２４の処理を示している。図２、図３を用いて道路データ生成システム２が行う地上道路の道路データ生成について説明する。

シード生成部２０は記憶装置６からＤＳＭデータ３０を読み出し、ＮＤＳＭ（Normalized Digital Surface Model）を生成する（ステップＳ２）。ＮＤＳＭはＤＳＭに含まれる数値標高モデル（Digital Terrain Model：ＤＴＭ）の影響を除去し正規化したＤＳＭであり、地物のみの高さを表す。例えば、ＮＤＳＭはＤＳＭに対してモフォロジカル（Morphological）フィルタのopening処理を適用することによって生成することができる。opening処理は収縮（Erosion）処理と膨張（Dilation）処理の組み合わせであり、対象画像を収縮させた後に膨張処理を行うものである。生成されたＮＤＳＭデータは記憶装置６に格納され、後の処理で利用される。

図４は本実施形態で例とする道路データの生成対象領域におけるＤＳＭから生成したＮＤＳＭを示す平面図であり、高さが高いほど黒く表示している。

シード生成部２０はＮＤＳＭにて平坦な領域を抽出し、次に、高さ閾値を用いて建物などに対応する平坦領域を除去し、地面平坦領域を抽出する（ステップＳ４）。ＮＤＳＭからの平坦領域の抽出は、例えば、モフォロジカル処理で、同程度の高さを有し、かつ隣接している領域を抽出することで行われる。ＮＤＳＭでは地面高さが０であることから、高さ閾値は０より大きく、かつ平屋建物の高さより低く設定することができ、例えば１〜３メートル程度を上限として設定することができる。

図５は図４に示した領域に対する地面平坦領域の抽出処理の結果を示す二値画像であり、白い領域が地面平坦領域であり、黒い領域がそれ以外の領域である。

シード生成部２０は地面平坦領域の中心線を求める（ステップＳ６）。中心線は例えば、地面平坦領域に対する細線化処理で生成することができる。細線化(Thinning)は二値化された画像の白または黒のどちらかの領域を削っていき幅１ピクセルの中心線を取り出す処理であり、本実施形態では旧知の各種手法を用いることができる。また、中心軸変換（medial-axis transformation）などの手法を用いて中心線を求めることもできる。

また、シード生成部２０は、地面平坦領域から道路より広い領域を除去した上述の残余領域を求め、これを道路領域の候補とする（ステップＳ８）。道路領域より広い領域は、例えば、ステップＳ６で求めた中心線に直交する方向に測った幅が、抽出対象とする道路の上限幅Ｗ_Ｒより広い領域であると定義することができる。

さらに、シード生成部２０はＤＳＭに基づいて建物に応じた地上表層の凸部を抽出し、予め設定した道路下限幅より小さい間隔で連鎖する凸部の集合を建物ブロック（建物群）として当該建物ブロックを囲む建物ブロック包絡線（建物群包絡線）を生成する（ステップＳ１０）。本実施形態では、地面平坦領域以外は建物に対応する凸部領域とみなして建物ブロック包絡線を生成する。例えば、凸部領域に存在するＤＳＭの計測点に対してドロネー三角形分割（Delaunay triangulation）の手法を用いて、互いに近接する建物からなる建物ブロックの輪郭を建物ブロック包絡線として抽出することができる。

シード生成部２０は、ステップＳ６で抽出した地面平坦領域の中心線、ステップＳ８で抽出した道路領域の候補、及びステップＳ１０で求めた建物ブロック包絡線から道路中心線候補を抽出し（ステップＳ１２）、道路中心線候補が交差する点を道路交差点候補として抽出する（ステップＳ１４）。抽出された道路中心線候補及び道路交差点候補は記憶装置６に格納され、後の処理で利用される。

例えば、シード生成部２０は、地面平坦領域の中心線のうち、道路領域の候補に対応する部分を道路中心線候補として抽出することができる。

本実施形態では、さらに、地面平坦領域のうち道路に対応する部分と、上限幅Ｗ_Ｒよりより広いが故に道路ではないとする部分との判別に、建物ブロック包絡線を併用する。具体的には、建物ブロック包絡線が、建物ブロック間を通る道路の境界線であるとみなし、建物ブロック包絡線の間隔が広い部分は道路ではないとして、当該部分からは道路中心線候補を抽出しない。例えば、地面平坦領域のうちステップＳ６で抽出した中心線を中心とした道路上限幅Ｗ_Ｒの領域内に建物ブロック包絡線が存在する部分は道路に対応しており、逆に建物ブロック包絡線が存在しない部分は道路ではないとする。

シード生成部２０は道路領域の候補に基づいて抽出した道路中心線候補と、建物ブロック包絡線に基づいて抽出した道路中心線候補とが整合するように、最終的な道路中心線候補を決定する。具体的には、ステップＳ１２では、道路領域の候補に基づく道路中心線候補と、建物ブロック包絡線に基づく道路中心線候補との共通部分を、道路中心線候補として抽出する。これにより、道路中心線候補の確からしさを高めることができ、後に行う領域成長で道路領域を安定して精度よく抽出することが可能となる。

なお、建物ブロック包絡線に基づく道路中心線候補の抽出には、ステップＳ６で抽出した中心線に代えて、建物ブロック包絡線に挟まれる領域（地面平坦領域に相当）について求めた中心線を用いてもよい。

図６はシード生成部２０により生成された道路領域シードの例を示す模式的な平面図である。

シード生成部２０にて領域成長処理のシードとして抽出された道路中心線候補は一般にはネットワーク状となる。道路領域生成部２２では、処理の便宜上、ネットワーク状の道路中心線候補を線状の道路中心線候補の集合に分解し、線状の道路中心線候補ごとに領域成長処理を行う。そのため、道路領域生成部２２は、記憶装置６に格納された道路中心線候補４０及び道路交差点候補４２を用い、ネットワーク状の道路中心線候補を道路交差点候補で区切って、分岐を有さない一本の線状の道路領域シードを生成する（ステップＳ２０）。ここでは分解により生成された線状の道路領域シードを部分道路領域シードと称する。

道路領域生成部２２は、記憶装置６からＮＤＳＭデータ４４及び空中写真画像４６を読み出し、ＮＤＳＭデータ４４の高さ情報、及び空中写真画像４６から得られる色情報を用いて領域成長処理を行う（ステップＳ２２）。例えば、道路領域生成部２２は、ＲＧＢ画像である空中写真画像４６をＨＳＶ色空間に変換して得られる色相（Ｈｕｅ）情報と、高さ情報とが部分道路領域シードと共通性を有する画素を、部分道路領域シードを起点としてその外側に順次探索、統合し、空間的に連続するひとまとまりの領域を生成する。例えば、領域成長の条件である領域内の画素値の共通性に関し、色相閾値０．５、高さ閾値０．５を設定することができる。部分道路領域シードから生成された道路領域を部分道路領域と称する。

図７は図６に示す道路領域シードから道路領域生成部２２により生成された道路領域の模式的な平面図である。

道路データ生成部２４はネットワーク状の道路領域シードから生成される道路領域を線状の部分領域に区切り、当該部分領域ごとに道路中心線及び道路境界線を求める（ステップＳ２４，Ｓ２６）。本実施形態では部分道路領域シードから生成される部分道路領域がネットワーク状の道路領域を区切った線状の部分領域となっており、道路データ生成部２４は部分道路領域ごとに道路中心線及び道路境界線を抽出する。

例えば、道路データ生成部２４は、予め用意した中心線のモデル関数で部分道路領域をフィッティング処理して道路中心線を定める。都市部では多くの部分道路領域は直線状であり、この場合、モデル関数は直線を表す一次式とすることができる。道路データ生成部２４は、部分道路領域を構成する画素群の座標に対して一次関数を用いた最小二乗法を適用し、道路中心線を表す直線を求める。モデル関数は直線に限られず、例えば、円弧を表す式なども有用である。

また、道路データ生成部２４は道路中心線を中心としてその両側に当該道路中心線に平行に道路境界線を定める。例えば道路境界線の間隔、すなわち道路幅は、当該道路境界線に挟まれる領域の面積が部分道路領域の面積となるように定めることができる。あるいは、当該道路境界線の近傍に位置する画素を、道路中心線を求めた際に用いたものと同じモデル関数を用いて最小二乗法で道路中心線に平行な直線にフィッティングすることにより、２本の道路境界線の位置（道路幅）を求めてもよい。

図８は図７に示す道路領域から道路データ生成部２４により生成された道路中心線及び道路境界線の模式的な平面図であり、道路中心線５０を破線、道路境界線５２を実線でそれぞれ示している。

さらに、道路データ生成部２４は道路中心線５０が交差、又は分岐する位置を道路交差点として抽出する（ステップＳ２８）。

道路データ生成部２４はステップＳ２４，Ｓ２６，Ｓ２８で抽出した道路中心線、道路境界線、道路交差点からベクトルデータ化された道路データ４８を生成する（ステップＳ３０）。

以上、道路データ生成システム２による地上道路の道路データ生成処理を説明した。さて、道路には高架のものも存在し、また、高架道路は地上道路と接続される。道路データ生成システム２は高架道路領域、及び高架道路領域と地上道路との接続領域を抽出する機能を有する。

図９は道路データ生成システム２による高架道路の道路データの生成処理の概略のフロー図である。

シード生成部２０は、ＮＤＳＭデータ４４を用いて、予め設定された閾値以上の高さである領域を抽出する（ステップＳ４０）。当該閾値は高架道路の高さに応じて設定され、具体的には高架道路の路面高より低く設定され、またノイズを少なくする観点からはなるべく高く設定される。例えば、当該閾値は８メートル程度とすることができる。なお、シード生成部２０によるステップＳ４０の処理は、高架道路の領域成長のシードを抽出するための処理であり、上述の高さの閾値は必ずしも高架道路の全体を抽出できるものでなくてもよい。

図１０は図４の左上の領域のＮＤＳＭデータ４４の平面図であり、図４と同様、高さが高いほど黒く表示している。図１１は図１０のＮＤＳＭに対するステップＳ４０の処理結果を示す二値画像であり、黒い領域が高さ閾値以上の領域であり、白い領域が高さ閾値未満の領域である。

ステップＳ４０の処理結果には、高い建物や樹木も抽出され、それらは高架道路抽出におけるノイズとなる。ここで、高架道路は帯状に延び、それに対応する領域は比較的広くなることが期待できるのに対し、上述のノイズは比較的小さい領域であることが多い。そこで、シード生成部２０は、ステップＳ４０の処理結果の画像に対し、モフォロジカル処理を適用して、細かい領域をノイズとして除去する（ステップＳ４２）。

図１２は図１１の二値画像に対するステップＳ４２の処理結果を示す画像であり、黒い領域が高さ閾値以上の領域のうちステップＳ４２にて除去されずに残った領域である。

さらにシード生成部２０は、空中写真画像４６のスペクトル情報を用いて植生指標を算出し、抽出された植生領域を除去する（ステップＳ４４）。あるいは、テクスチャ情報を併用して植生領域を除去してもよい。

図１３は図１２の二値画像に対するステップＳ４４の処理結果を示す画像であり、黒い領域が高架道路のシードとして残った領域である。

道路領域生成部２２は、ＮＤＳＭデータ４４の高さ情報、及び空中写真画像４６から得られる色情報を用いて、ステップＳ４４で抽出された高架道路シードから領域成長処理を行う（ステップＳ４６）。例えば、道路領域生成部２２は、ＲＧＢ画像である空中写真画像４６をＨＳＶ色空間に変換して得られる色相（Ｈｕｅ）情報と、高さ情報とが隣接画素と共通性を有する画素を、高架道路シードを起点としてその外側に順次探索、統合し、空間的に連続するひとまとまりの領域を生成する。例えば、領域内の画素値の共通性に関し、色相閾値を０．５とし、領域成長の条件である隣接画素間の共通性に関し、高さ閾値を０．５に設定することができる。この領域成長により、高架道路データ６０が生成される。

ステップＳ４６での領域成長の条件は隣接画素間での画素値（高さ）の類似性であり、成長する領域全体での類似性ではない。つまり、ステップＳ４６では徐々に高さが変化する高架道路と地上道路との接続領域も抽出される。

図１４は図１３に示す高架道路シードから道路領域生成部２２により生成された高架道路、及び地上道路との接続領域の模式的な平面図である。

２道路データ生成システム、４演算処理装置、６記憶装置、８入力装置、１０出力装置、２０シード生成部、２２道路領域生成部、２４道路データ生成部、３０ＤＳＭデータ、４０道路中心線候補、４２道路交差点候補、４４ＮＤＳＭデータ、４６空中写真画像、４８道路データ、６０高架道路データ。

Claims

地図用道路データを生成する道路データ生成装置であって、
地表上における地物表面の高さを表す数値表層モデルに基づいて、平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域のうち予め設定した道路上限幅より広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を道路領域シードとして抽出するシード生成部と、
前記数値表層モデルから得られる高さ情報、及び空中写真画像から得られるスペクトル情報を用いて、前記道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する道路領域生成部と、
を有することを特徴とする道路データ生成装置。
請求項１に記載の道路データ生成装置において、
前記シード生成部は、
前記数値表層モデルに基づいて建物に応じた地上表層の凸部を抽出し、予め設定した道路下限幅より小さい間隔で連鎖する前記凸部の集合を建物群として当該建物群を囲む建物群包絡線を生成し、
前記残余領域における中心線のうち当該中心線を中心とした前記道路上限幅の領域内に前記建物群包絡線が存在する部分を前記道路領域シードとして抽出すること、
を特徴とする道路データ生成装置。
請求項１又は請求項２に記載の道路データ生成装置において、
前記道路領域生成部により生成された前記道路領域に基づいて道路中心線及び道路境界線を求め、当該道路中心線及び道路境界線をベクトルデータ化して前記地図用道路データを生成する道路データ生成部を有することを特徴とする道路データ生成装置。
請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の道路データ生成装置において、
前記道路領域生成部により生成された前記道路領域を線状の部分領域に区切り、当該部分領域ごとに道路中心線及び道路境界線を求める道路データ生成部を有し、
前記道路データ生成部は、予め用意した中心線のモデル関数で前記部分領域をフィッティング処理して前記道路中心線を定め、また、それぞれ当該道路中心線に平行な２本の前記道路境界線を定めること、
を特徴とする道路データ生成装置。
請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の道路データ生成装置において、
前記シード生成部は、前記高さ情報に基づいて抽出した高架道路の高さにある領域から前記スペクトル情報に基づいて抽出した植生領域を除去した画像領域を高架道路シードとして抽出し、
前記道路領域生成部は、前記高さ情報及び前記スペクトル情報を画素値とし、隣接画素間にて所定の閾値以下の前記画素値の差を許容した領域成長を行い前記高架道路シードから高架道路領域及び、当該高架道路領域と前記地上道路との接続領域を生成すること、
を特徴とする道路データ生成装置。
地図用道路データを生成する道路データ生成方法であって、
地表上における地物表面の高さを表す数値表層モデルに基づいて、平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域のうち予め設定した道路上限幅より広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を道路領域シードとして抽出するシード生成ステップと、
前記数値表層モデルから得られる高さ情報、及び空中写真画像から得られるスペクトル情報を用いて、前記道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する道路領域生成ステップと、
を有することを特徴とする道路データ生成方法。
地図用道路データを生成する処理をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、当該コンピュータに、
地表上における地物表面の高さを表す数値表層モデルに基づいて、平坦領域のうち地上道路の高さにある路面高平坦領域を抽出し、当該路面高平坦領域のうち予め設定した道路上限幅より広い幅を有する領域を除いた残余領域における中心線を道路領域シードとして抽出するシード生成機能、及び、
前記数値表層モデルから得られる高さ情報、及び空中写真画像から得られるスペクトル情報を用いて、前記道路領域シードから領域成長を行い道路領域を生成する道路領域生成機能、を実現させることを特徴とするプログラム。