JP6810098B2 - 統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6810098B2 JP6810098B2 JP2018100053A JP2018100053A JP6810098B2 JP 6810098 B2 JP6810098 B2 JP 6810098B2 JP 2018100053 A JP2018100053 A JP 2018100053A JP 2018100053 A JP2018100053 A JP 2018100053A JP 6810098 B2 JP6810098 B2 JP 6810098B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- statistical
- image
- value
- pixel
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/26—Visual data mining; Browsing structured data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/143—Segmentation; Edge detection involving probabilistic approaches, e.g. Markov random field [MRF] modelling
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/387—Composing, repositioning or otherwise geometrically modifying originals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20076—Probabilistic image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
Description
本発明は、統計データを処理する技術に関する。
従来、対象区域を所定サイズのメッシュ状に分割し、メッシュごとに取得される値(以下「メッシュ値」という。)に基づいて対象区域全体の統計を分析することが行われている。メッシュ値とは、対象区域の各メッシュに対応する領域(以下「対応領域」という。)に関する値であればどのような値であってもよい。例えば、メッシュ値は、対応領域における所定の事象の測定値であってもよいし、複数の測定値が得られる場合にはその統計値であってもよい。このように対象区域について取得されるメッシュ値の集合は一般に空間情報データと呼ばれ、メッシュサイズが小さいほどより精度の高い統計値を示し、メッシュサイズが大きいほどより精度の低い統計値を示す。このような空間情報データの処理方法として、例えば、各メッシュを画素に対応づけ、各メッシュ値をその画素値で表す画像(以下「空間情報画像」という。)を生成する技術が提案されている(例えば特許文献1及び特許文献2参照)。このように生成された画像は、対象区域の統計に関する視覚的分析や情報処理に用いることができる。
しかしながら、空間情報データは、必ずしも全てのメッシュについて取得されるとは限らず、また、必ずしも全てのメッシュ値が同じメッシュサイズで取得されるとも限らない。また、対象区域の一部について、異なるメッシュサイズでメッシュ値が取得される場合もある。そして、特許文献1及び2は、メッシュ値が単一のメッシュサイズで取得されることを前提としたものであるため、このような場合に対応できない。
図9は、従来技術における空間情報データの具体例を示す図である。図9は、空間情報画像の画素値となる各メッシュにおける“人口”の値に、メッシュの位置を特定する位置情報となる“緯度”及び“経度”の値と、“人口”に計上された人の“性別”及び“居住地”とが対応づけられた空間情報データの例である。
図10は、従来技術における空間情報画像の具体例を示す図である。図10(A)は、図6に示した空間情報データを用いて生成された“Y市”に居住する“20代”の“男性”に関する空間情報画像P1を示す。同様に、図10(B)は、図6に示した空間情報データを用いて生成された“Y市”に居住する“30代”の“男性”に関する空間情報画像P2の例を示す。空間情報画像P1及びP2は、図6に示した空間情報データから対応する年代、性別及び居住地の値を持つレコードを選択し、選択した各レコードが持つ人口の値を緯度及び経度に対応する座標の画素の画素値とすることによって生成される。
図11は、異なるメッシュサイズで取得されたメッシュ値が混在する空間情報画像の具体例を示す図である。地図G1は対象区域を示す地図の例を示し、空間情報画像P3は地図G1が示す対象区域について取得されたメッシュ値に基づいて生成された空間情報画像の例を示す。ここで、地図G1に示された破線C1は、領域A1及び領域B1を分割する境界線を示す。領域A1は250m四方(250m×250m)のメッシュサイズでメッシュ値が取得される領域であり、領域B1は500m四方のメッシュサイズでメッシュ値が取得される領域である。
また、空間情報画像P3に示された破線C2は地図G1における破線C1に対応する。すなわち、空間情報画像P3における破線C2より上側の領域は領域A1に対応し、各画素は250m四方のメッシュサイズで取得されたメッシュ値(以下「250mメッシュ値」と記載。)を画素値として持つ。また、空間情報画像P3における破線C2より下側の領域は領域B2に対応し、各画素は500m四方のメッシュサイズで取得されたメッシュ値(以下「500mメッシュ値」と記載)を画素値として持つ。この場合、メッシュ値が取得される際のメッシュサイズが破線C2より上側の領域と下側の領域とで異なるため、破線C2より下側の領域において画素値(すなわちメッシュ値)を持たない画素が生じることになる。
図12は、異なるメッシュサイズで取得されたメッシュ値の一部が取得されていない場合の空間情報画像の具体例を示す図である。一例として、図12は、ある500m四方の領域B2についてはメッシュ値が取得されており、領域B2に含まれる250m四方の4つの領域については、そのうちの3つの領域A2についてのみメッシュ値が取得されている場合を示す。この場合、250mメッシュ値のみでは領域B2について完全な空間情報画像を生成することができないため、500mメッシュ値を用いて空間情報画像を生成することになる。そのため、生成される空間情報画像の精度が低くなる。
図11及び図12で説明したような課題を解決しようとした場合、異なるメッシュサイズで取得されたメッシュ値を実空間の位置(すなわち緯度及び経度)及び精度(すなわちメッシュサイズ)と対応づけるテーブルを予め記憶しておき、このテーブルを参照してメッシュサイズが異なる空間情報画像を生成する方法が考えられる。
図13は、異なるメッシュサイズで取得されたメッシュ値を実空間の位置及び精度と対応づけるテーブルの具体例を示す図である。このようなテーブルから各位置のメッシュ値を1つずつ選択することにより、異なるメッシュサイズで取得されたメッシュ値を用いて空間情報画像を生成することができる。
しかしながら、このような方法では、メッシュ値の書き込み又は読み取りの都度テーブルへのアクセスが発生し処理速度低下の要因となりうる。また、メッシュ値をメッシュサイズで分類する場合に全レコードの処理が必要になり演算量が増大する。このように、従来技術では、空間情報データの処理に大きな処理負荷が発生する場合があった。
上記事情に鑑み、本発明は、空間情報データの処理に係る処理負荷を低減することができる技術を提供することを目的としている。
本発明の一態様は、所定の範囲の区域が緯度及び経度に基づいて分割された領域ごとに取得される統計データであって、前記区域を第1の面積ごとに分割した複数の第1領域の一部又は全部について取得された第1統計データと、前記区域を第2の面積ごとに分割した複数の第2領域の一部又は全部について取得された第2統計データと、を取得する統計データ取得部と、前記第1統計データが示す前記第1領域ごとの統計値である第1統計値を各第1領域の位置に対応する画素値として表す第1統計画像と、前記第2統計データが示す前記第2領域ごとの統計値である第2統計値を各第2領域の位置に対応する画素値として表す第2統計画像と、を生成する第1統計画像生成部と、前記第1統計画像及び前記第2統計画像の各画素が前記統計値を示す画素値を持つか否かを判定する判定部と、前記第1統計画像の画素と、その画素の位置に対応する前記第2統計画像の画素との一方が前記統計値を示す画素値を持たない場合、前記統計値を示す画素値を持たない画素又はそれ以外の画素を抽出するマスク画像を生成するマスク生成部と、前記第1統計画像、前記第2統計画像及び前記マスク画像に基づいて、前記統計値を示す画素値を持たない画素の画素値が他方の統計画像の画素値に基づいて補完された第3統計画像を生成する第2統計画像生成部と、を備える統計データ処理装置である。
本発明の一態様は、上記の統計データ処理装置であって、前記マスク生成部は、前記第1統計画像から前記第1統計値を示さない画素を抽出する第1マスク画像を生成し、前記第2統計画像から前記第2統計値を示す画素を抽出する第2マスク画像を生成し、前記第1マスク画像及び前記第2マスク画像を合成して第3マスク画像を生成し、前記第2統計画像生成部は、前記第2統計画像を前記第3マスク画像に基づいてマスクした画像と前記第1統計画像とを合成することにより前記第3統計画像を生成する。
本発明の一態様は、上記の統計データ処理装置であって、前記マスク生成部は、前記第1の面積及び前記第2の面積の比に応じて前記第2マスク画像を拡大し、拡大した前記第2マスク画像と前記第1マスク画像とを合成することにより前記第3マスク画像を生成する。
本発明の一態様は、上記の統計データ処理装置であって、前記第2統計画像生成部は、前記第1の面積及び前記第2の面積の比に応じて前記第3マスク画像を縮小し、縮小した前記第3マスク画像に基づいて前記第2統計画像をマスクする。
本発明の一態様は、上記の統計データ処理装置であって、前記第2統計画像生成部は、前記第3マスク画像に基づいてマスクされた前記第2統計画像を前記第1の面積及び前記第2の面積の比に応じて拡大し、拡大した前記第2統計画像を前記第1統計画像と合成することにより前記第3統計画像を生成する。
本発明の一態様は、所定の範囲の区域が緯度及び経度に基づいて分割された領域ごとに取得される統計データであって、前記区域を第1の面積ごとに分割した複数の第1領域の一部又は全部について取得された第1統計データと、前記区域を第2の面積ごとに分割した複数の第2領域の一部又は全部について取得された第2統計データと、を取得するステップと、前記第1統計データが示す前記第1領域ごとの統計値である第1統計値を各第1領域の位置に対応する画素値として表す第1統計画像と、前記第2統計データが示す前記第2領域ごとの統計値である第2統計値を各第2領域の位置に対応する画素値として表す第2統計画像と、を生成するステップと、前記第1統計画像及び前記第2統計画像の各画素が前記統計値を示す画素値を持つか否かを判定するステップと、前記第1統計画像の画素と、その画素の位置に対応する前記第2統計画像の画素との一方の統計画像が前記統計値を示す画素値を持たない場合、前記統計値を示す画素値を持たない画素又はそれ以外の画素を抽出するマスク画像を生成するステップと、前記第1統計画像、前記第2統計画像及び前記マスク画像に基づいて、前記統計値を示す画素値を持たない画素の画素値が他方の統計画像の画素値に基づいて補完された第3統計画像を生成するステップと、を有する統計データ処理方法である。
本発明の一態様は、所定の範囲の区域が緯度及び経度に基づいて分割された領域ごとに取得される統計データであって、前記区域を第1の面積ごとに分割した複数の第1領域の一部又は全部について取得された第1統計データと、前記区域を第2の面積ごとに分割した複数の第2領域の一部又は全部について取得された第2統計データと、を取得するステップと、前記第1統計データが示す前記第1領域ごとの統計値である第1統計値を各第1領域の位置に対応する画素値として表す第1統計画像と、前記第2統計データが示す前記第2領域ごとの統計値である第2統計値を各第2領域の位置に対応する画素値として表す第2統計画像と、を生成するステップと、前記第1統計画像及び前記第2統計画像の各画素が前記統計値を示す画素値を持つか否かを判定するステップと、前記第1統計画像の画素と、その画素の位置に対応する前記第2統計画像の画素との一方の統計画像が前記統計値を示す画素値を持たない場合、前記統計値を示す画素値を持たない画素又はそれ以外の画素を抽出するマスク画像を生成するステップと、前記第1統計画像、前記第2統計画像及び前記マスク画像に基づいて、前記統計値を示す画素値を持たない画素の画素値が他方の統計画像の画素値に基づいて補完された第3統計画像を生成するステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
本発明により、空間情報データの処理に係る処理負荷を低減することが可能となる。
図1は、実施形態の統計データ処理装置の機能構成の具体例を示すブロック図である。統計データ処理装置1は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。統計データ処理装置1は、プログラムの実行によって空間情報データ記憶部11、第1統計画像生成部12、第2統計画像生成部13、第1マスク生成部14、第2マスク生成部15、マスク合成部16、第3統計画像生成部17及び統計画像合成部18を備える装置として機能する。なお、統計データ処理装置1の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
空間情報データ記憶部11(統計データ取得部の一例)は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。空間情報データ記憶部11は空間情報データを記憶する。空間情報データは、対象区域内の各領域に関する統計データの集合である。本実施形態では、空間情報データとして、所定サイズのメッシュ状に分割された対象区域の各メッシュについて取得される統計値(以下「メッシュ値」という。)の集合を想定する。ここでの統計値は、メッシュごとに取得される値であって、対応する区域に関する任意の事象を示す値を意味する。その意味で、統計値は、メッシュごとに取得される任意の計測値そのものであってもよいし、複数の計測値に基づいて統計学的に算出される値(一般的な統計値)であってもよい。
空間情報データは、少なくともメッシュ値と、対応するメッシュの位置情報とが対応づけられたデータであればよい。ここで、位置情報には複数のメッシュ値が対応づけられてもうよい。また、空間情報データは、各メッシュ値に対して所定のラベルや属性が付加されたものであってもよい。例えば、図9に示した空間情報データは、人口をメッシュ値として、その人口に計上された人の年代、性別及び居住地を表す属性が付加された空間情報データということができる。このような空間情報データは、例えば特許文献1又は2等の従来技術を用いて取得されてよい。なお、統計データ処理装置1は、空間情報データを予め記憶した空間情報データ記憶部11を備える代わりに、外部装置と通信するための通信部と、前記外部装置から空間情報データを取得する空間情報データ取得部と、を備えてもよい。
第1統計画像生成部12は、空間情報データ記憶部11に記憶された空間情報データに基づいて第1統計画像を生成する。第1統計画像は、所定の面積を有する第1メッシュごとに取得されたメッシュ値を画素値とする画像であって、各メッシュ値がメッシュの位置に対応する画素の画素値として保持される空間情報画像である。例えば、第1メッシュは250m四方のメッシュである。例えば、第1統計画像生成部12は、図9に例示した空間情報データから“Y市”に居住する“20”代の“男性”の人口の値を取得し、取得した人口の値を、緯度経度に対応する第1統計画像の所定の座標の画素値として表す画像を第1統計画像として生成する。つまり、第1統計画像の座標(m、n)にはY市に居住する20代の男性の人口の値が画素値として対応づけられる。また、第1メッシュ値がY市に隣接するZ市に関しても取得されている場合、例えば第1統計画像の座標(m、n+1)にはZ市に居住する20代の男性の人口が画素値として対応づけられる。ここで、第1統計画像の座標に対応づけられる値は人口以外の値であってもよい。
このように、属性情報に対応する値を各座標の画素値に対応づけた統計画像を予め生成しておくことで、空間情報データから必要な情報を取得する際に要する処理負荷を低減することができる。この処理負荷の低減効果は、各座標に対応づけられる値が、空間情報データにおいてより多くの属性情報に対応づけられたものであるほど大きくなる。そのため、各座標に対応づけられる値が、空間情報データにおいてより多くの属性情報に対応づけられたものであることが望ましい。第1統計画像の生成には、特許文献2に記載された方法が用いられてもよい。第1統計画像生成部12は、このように生成した第1統計画像の画像データを第1マスク生成部14及び統計画像合成部18に出力する。
第2統計画像生成部13は、空間情報データ記憶部11に記憶された空間情報データに基づいて第2統計画像を生成する。第2統計画像は、所定の面積を有する第2メッシュごとに取得されたメッシュ値を画素値とする画像であって、各メッシュ値がメッシュの位置に対応する画素の画素値として保持される空間情報画像である。第2メッシュの面積は第1メッシュの面積と異なる。例えば、第2メッシュは500m四方のメッシュである。また、第2統計画像は、第1統計画像と異なる大きさのメッシュごとに取得されたメッシュ値を画素値として表す以外は、第1統計画像と同じ条件で生成される画像である。例えば、第1統計画像と同様の例で言えば、第2統計画像は“Y市”に居住する“20”代の“男性”の人口を表す画像であり、第1メッシュよりも大きい第2メッシュごとに取得された人口を表す画像である。なお、空間情報データは、第1メッシュごとに取得されたメッシュ値と、第2メッシュごとに取得されたメッシュ値とのそれぞれで異なるデータであってもよいし、両者を含む1つのデータであってもよい。第2統計画像生成部13は、このように生成した第2統計画像の画像データを第2マスク生成部15及び第3統計画像生成部17に出力する。
第1マスク生成部14は、第1統計画像生成部12が出力する第1統計画像の画像データに基づいて第1マスク画像を生成する。第1マスク画像は、第1統計画像から非有効データ領域を抽出するために用いられる画像である。非有効データ領域とは、統計画像が有する画素のうちメッシュ値を持たない画素によって形成される統計画像内の領域であり、対応するメッシュ値が取得されていない領域である。非有効データ領域は、統計画像が有する画素の一部又は全部によって形成されうる。これに対して、メッシュ値を持つ画像によって形成される統計画像内の領域を有効データ領域という。第1マスク生成部14は、生成した第1マスク画像の画像データをマスク合成部16に出力する。
例えば、第1マスク画像は、第1統計画像と同じサイズの画像であって、非有効データ領域に対応する画素の画素値が“1”であり、有効データ領域に対応する画素の画素値が“0”である2値画像として生成される。そして、第1統計画像が非有効データ領域の画素値としてメッシュ値がとりえる値の範囲外の値を持つように生成される場合、第1マスク生成部14は、第1統計画像の全画素値について前記範囲外であるか否かを判定し、その判定結果に応じて対応する各画素値を決定することにより第1マスク画像を生成することができる。このように生成された第1マスク画像の各画素値を、対応する第1統計画像の各画素値に乗じることにより、第1統計画像の有効データ領域の画素値を0とすることができる。すなわち、第1マスク画像によって第1統計画像における有効データ領域をマスクすることができる。
第2マスク生成部15は、第2統計画像生成部13が出力する第2統計画像の画像データに基づいて第2マスク画像を生成する。第2マスク画像は、第2統計画像から有効データ領域を抽出するために用いられる画像である。第2マスク生成部15は、生成した第2マスク画像の画像データをマスク合成部16に出力する。
例えば、第2マスク画像は、第2統計画像と同じサイズの画像であって、有効データ領域に対応する画素の画素値が“1”であり、非有効データ領域に対応する画素の画素値が“0”である2値画像として生成される。第1マスク画像と同様に、第2統計画像が非有効データ領域の画素値としてメッシュ値がとりえる値の範囲外の値を持つように生成される場合、第2マスク生成部15は、第2統計画像の全画素値について前記範囲外であるか否かを判定し、その判定結果に応じて対応する各画素値を決定することにより第2マスク画像を生成することができる。このように生成された第2マスク画像の各画素値を、対応する第2統計画像の各画素値に乗じることにより、第2統計画像の非有効データ領域の画素値を0とすることができる。すなわち、第2マスク画像によって第2統計画像における非有効データ領域をマスクすることができる。
マスク合成部16は、第1マスク生成部14が出力する第1マスク画像の画像データと、第2マスク生成部15が出力する第2マスク画像の画像データと、に基づいて第1マスク画像と第2マスク画像を合成した第3マスク画像を生成する。第3マスク画像は、第1統計画像においては非有効データ領域に対応し、第2統計画像においては有効データ領域に対応する区域のメッシュ値を第2統計画像から抽出するために用いられる画像である。
例えば、マスク合成部16は、第1マスク画像において有効データ領域及び非有効データ領域がそれぞれ“0”及び“1”で表され、第2マスク画像において有効データ領域及び非有効データ領域がそれぞれ“1”及び“0”で表される場合、両者の対応する画素値の論理積をとることにより第3マスク画像を生成することができる。マスク合成部16は、生成した第3マスク画像の画像データを第3統計画像生成部17に出力する。
第3統計画像生成部17は、第2統計画像生成部13が出力する第2統計画像の画像データと、マスク合成部16が出力する第3マスク画像の画像データと、に基づいて第3統計画像を生成する。第3統計画像は、第1統計画像においては非有効データ領域に対応し、第2統計画像においては有効データ領域に対応する区域のメッシュ値を第2統計画像から抽出することによって生成される統計画像である。具体的には、第3統計画像生成部17は、第2統計画像に対して第3マスク画像によるマスク処理を施すことにより第3統計画像を生成する。第3統計画像生成部17は、生成した第3統計画像の画像データを統計画像合成部18に出力する。
統計画像合成部18は、第1統計画像生成部12が出力する第1統計画像の画像データと、第3統計画像生成部17が出力する第3統計画像の画像データと、に基づいて第1統計画像と第3統計画像とを合成した第4統計画像を生成する。生成された第4統計画像の画像データは、他の装置や記憶媒体等に出力されてもよいし、さらなる統計データ処理のために用いられてもよい。
図2は、実施形態の統計データ処理装置1が空間情報データに基づいて第4統計画像を生成する処理の流れを示すフローチャートである。また、図3〜図5は、図2のフローチャートの説明を補足する図である。以下、図3〜図5を適宜参照しながら、図2のフローチャートについて説明する。
まず、第1統計画像生成部12が、空間情報データに基づいて第1統計画像を生成する(ステップS101)。具体的には、第1統計画像生成部12は、空間情報データ記憶部11から空間情報データを取得し、取得した空間情報データから第1メッシュごとに取得されたメッシュ値を取得する。第1統計画像生成部12は、取得した各メッシュ値を、それぞれのメッシュに対応する画素の画素値とする空間情報画像を第1統計画像として生成する。例えば、第1統計画像生成部12は、図3における第1統計画像P1を生成する。第1統計画像P1は、250m四方のメッシュごとに取得されたメッシュ値を表す。ここでは、簡単のため、上半分が有効データ領域であり、下半分が非有効データ領域である第1統計画像P1が生成されるものとする。
続いて、第2統計画像生成部13が、空間情報データに基づいて第2統計画像を生成する(ステップS102)。第2統計画像の生成方法は第1統計画像と同様である。例えば、第2統計画像生成部13は、図3における第2統計画像P2を生成する。第2統計画像P2は、500m四方のメッシュごとに取得されたメッシュ値を表す。ここでは、簡単のため、左半分が有効データ領域であり、右半分が非有効データ領域である第2統計画像P2が生成されるものとする。
図3の例において、第2メッシュの各辺の長さは第1メッシュの各辺の長さの2倍となり、面積は4倍となる。すなわち、対象区域内の第2メッシュの数は第1メッシュの数の1/4となり、第2統計画像の画素数も第1統計画像の画素数の1/4となる。このため、図3では第2統計画像P2が第1統計画像P1の1/4のサイズで示されている。
続いて、第1マスク生成部14が、第1統計画像生成部12によって生成された第1統計画像に基づいて第1マスク画像を生成する(ステップS103)。例えば、図3の例では、第1統計画像P1に基づいて、上半分の画素値が“0”であり、下半分の画素値が“1”である第1マスク画像M1が生成される。
続いて、第2マスク生成部15が、第2統計画像生成部13によって生成された第2統計画像に基づいて第2マスク画像を生成する(ステップS104)。例えば、図3の例では、第2統計画像P2に基づいて、左半分の画素値が“1”であり、右半分の画素値が“1”である第2マスク画像M2が生成される。
続いて、マスク合成部16が、第1マスク生成部14によって生成された第1マスク画像と、第2マスク生成部15によって生成された第2マスク画像と、を合成して第3マスク画像を生成する(ステップS105)。ここで、第1マスク画像と、第2マスク画像とは画像サイズが異なるため、両者を合成するためには第2マスク画像を第1マスク画像と同じサイズに拡大する必要がある。このため、図3の例では、マスク合成部16は、第2マスク画像M2を4倍の大きさに拡大した第2マスク画像M’2と第1マスク画像M1とを合成することにより第3マスク画像M3を生成する。
続いて、第3統計画像生成部17が、第2統計画像生成部13によって生成された第2統計画像と、マスク合成部16によって生成された第3マスク画像と、に基づいて第3統計画像を生成する(ステップS106)。ここで、第3マスク画像と、第2統計画像とは画像サイズが異なるため、第2統計画像のマスク処理を行うためには第3マスク画像を第2統計画像と同じサイズに縮小する必要がある。このため、図3の例では、第3統計画像生成部17は、第3マスク画像M3を1/4の大きさに縮小した第3マスク画像M’3を用いて第2統計画像のマスク処理を行う。このマスク処理により、第1統計画像においては非有効データ領域に対応し、第2統計画像においては有効データ領域に対応する区域のメッシュ値を表す第3統計画像P3が生成される。
続いて、統計画像合成部18が、第1統計画像生成部12によって生成された第1統計画像と、第3統計画像生成部17によって生成された第3統計画像と、を合成して第4統計画像を生成する(ステップS107)。ここで、第1統計画像と第3統計画像とは画像サイズが異なるため、両者を合成するためには第3統計画像を第1統計画像と同じサイズに拡大する必要がある。このため、図3の例では、統計画像合成部18は、第3統計画像P3を4倍の大きさに拡大した第3統計画像P’3と第1統計画像P1とを合成することにより第4統計画像P4を生成する。
このような処理を行うことにより、実施形態の統計データ処理装置1は、ある精度(メッシュサイズ)で取得された空間情報データを、異なる精度で取得された空間情報データで補完した統計画像を生成することができる。
また、実施形態の統計データ処理装置1は、上記のような方法で空間情報データを処理することにより、異なるメッシュサイズで取得されたメッシュ値を実空間の位置及び精度と対応づけるテーブルを用いることなく、画像処理として空間情報データを処理することができる。このような方法によれば、取得されたメッシュ値を予め精度ごとに分類することなく処理することができる。
また、実施形態の統計データ処理方法は、画素ごとの低コスト演算(マスク、論理積、積和演算等)のみで実現可能である。そのため、データ処理の過程で複数の画像が生成されるものの、テーブルを用いた場合に比べて少ない演算量で空間情報データを処理することができる。
また、実施形態の統計データ処理方法は、一般的な画像処理と同様に画素ごとの並列処理が可能である。近年では、並列演算のアーキテクチャを持つCPUやGPU等を備えた情報処理装置が普及しているため、高価な専用機器を用いることなく、かつ高速に空間情報データを処理することが可能になる。
このような構成を備えることにより、実施形態の統計データ処理装置1は、空間情報データの処理に係る処理負荷を低減することが可能になる。
なお、本実施形態における第1メッシュは本発明における第1領域の一例であり、第2メッシュは本発明における第2領域の一例である。また、第1メッシュごとに取得される空間情報データが本発明における第1統計データの一例であり、第2メッシュごとに取得される空間情報データが本発明における第2統計データの一例である。また、本実施形態における250メッシュ値又は500mメッシュ値は本発明における第1統計値又は第2統計値の一例である。また、第1メッシュの面積が本発明における第1の面積の一例であり、第2メッシュの面積が本発明における第2の面積の一例である。
(変形例)
図2のフローチャートには空間情報データから各精度の統計画像を生成する処理が含まれているが、各精度の統計画像が予め生成されている場合には省略されてもよい。
図2のフローチャートには空間情報データから各精度の統計画像を生成する処理が含まれているが、各精度の統計画像が予め生成されている場合には省略されてもよい。
また、図2のフローチャートでは、簡単のため、第1統計画像及び第2統計画像がそれぞれ異なる単一のメッシュサイズで取得されたメッシュ値を表す場合について説明したが、例えば図4のように、第1統計画像及び第2統計画像には複数のメッシュサイズで取得されたメッシュ値が含まれてもよい。この場合も、処理対象の領域のメッシュサイズに応じて統計画像及びマスク画像の拡大又は縮小を行うことで、一方の統計画像における非有効データ領域を、他方有効データ領域のメッシュ値で補完することが可能である。また、図5のように、第1統計画像及び第2統計画像のメッシュサイズが同じ場合であっても、異なる位置に非有効データ領域が存在する場合、統計データ処理装置1は、一方の統計画像における非有効データ領域を、他方有効データ領域のメッシュ値で補完してもよい。
また、図6のように対象区域の全領域においてメッシュ値が取得されている場合にはメッシュ値を補完する必要がない。そのため、統計データ処理装置1は、上記の統計画像処理を実行する前処理として処理対象の統計画像内に非有効データ領域が存在するか否かを判定する判定部を備え、統計画像内に非有効データ領域が存在しない場合には統計画像処理を行わず、図4のように、一方の統計画像(図では第1統計画像)に非有効データ領域が存在し、他方の統計画像(図では第2統計画像)における対応領域が有効データ領域である場合に統計画像処理を行うように構成されてもよい。
また、図7のように第1の統計画像について全てのメッシュ値が取得されている場合であっても、第2統計画像がより精度の高いメッシュ値を持つ場合には、統計データ処理装置1は、第2統計画像からより精度の高いメッシュ値を持つ領域を抽出するマスク画像を生成し、前記マスク画像を用いて第2統計画像から抽出したメッシュ値で、第1統計画像における対応領域のメッシュ値を置き換えるように構成されてもよい。また、これを応用すれば、詳細化すべき領域を予め指定しておき、その部分についてのみより精度の高いメッシュ値に置き換えることも可能である。例えば、タクシーの需要を分析する場合、平日夜間の都市部において特に需要が高まることが予想される。このような場合、対象区域内の都市部について統計画像を詳細化することでより精度の高い需要予測を行うことができる。また、これとは逆に、詳細化する必要のない領域(例えば住宅地など)について精度の高いメッシュ値が取得されている場合、これをより精度の低いメッシュ値に置き換えるようにしてもよい。
第2統計画像において、有効データ領域のメッシュ値が正値で表され、かつ非有効データ領域のメッシュ値が0で表される場合、第2統計画像そのものを第2マスク画像とすることができる。この場合、統計データ処理装置1は、第2マスク生成部15を備えなくてもよく、図2においてステップS104が省略されてもよい。このような省略が可能なケースの一例として、空間情報データが異なるタイミングで取得された空間情報データ同士の差分データである場合が挙げられる。差分データは、現在の空間情報データと過去の空間情報データとの差分であってもよいし、過去の空間情報データ同士の差分であってもよい。過去の空間情報データは、直近の過去データであってもよいし、複数の過去データに基づいて得られる過去の傾向を示すデータであってもよい。この場合、差分値は差の大きさを表し負の値となることがないため、非有効データ領域のメッシュ値が0で表される場合には、上記の省略が可能である。
なお、第4統計画像は、図8の例に示す方法で生成することも可能である。図3の例では、第2マスク画像を第1マスク画像と同じサイズに拡大して第3マスク画像を生成したが、図8の例では、第1マスク画像を第2マスク画像と同じサイズに縮小して第3マスク画像を生成する点が異なる。このような方法によれば、第2マスク画像を拡大する手間及び第3マスク画像を縮小する手間を省くことができる。
上述した実施形態における統計データ処理装置1をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
本発明は、空間情報データを処理する装置に適用可能である。
1…統計データ処理装置、11…空間情報データ記憶部、12…第1統計画像生成部、13…第2統計画像生成部、14…第1マスク生成部、15…第2マスク生成部、16…マスク合成部、17…第3統計画像生成部、18…統計画像合成部
Claims (7)
- 所定の範囲の区域が緯度及び経度に基づいて分割された領域ごとに取得される統計データであって、前記区域を第1の面積ごとに分割した複数の第1領域の一部又は全部について取得された第1統計データと、前記区域を第2の面積ごとに分割した複数の第2領域の一部又は全部について取得された第2統計データと、を取得する統計データ取得部と、
前記第1統計データが示す前記第1領域ごとの統計値である第1統計値を各第1領域の位置に対応する画素値として表す第1統計画像と、前記第2統計データが示す前記第2領域ごとの統計値である第2統計値を各第2領域の位置に対応する画素値として表す第2統計画像と、を生成する第1統計画像生成部と、
前記第1統計画像及び前記第2統計画像の各画素が前記統計値を示す画素値を持つか否かを判定する判定部と、
前記第1統計画像の画素と、その画素の位置に対応する前記第2統計画像の画素との一方が前記統計値を示す画素値を持たない場合、前記統計値を示す画素値を持たない画素又はそれ以外の画素を抽出するマスク画像を生成するマスク生成部と、
前記第1統計画像、前記第2統計画像及び前記マスク画像に基づいて、前記統計値を示す画素値を持たない画素の画素値が他方の統計画像の画素値に基づいて補完された第3統計画像を生成する第2統計画像生成部と、
を備える統計データ処理装置。 - 前記マスク生成部は、前記第1統計画像から前記第1統計値を示さない画素を抽出する第1マスク画像を生成し、前記第2統計画像から前記第2統計値を示す画素を抽出する第2マスク画像を生成し、前記第1マスク画像及び前記第2マスク画像を合成して第3マスク画像を生成し、
前記第2統計画像生成部は、前記第2統計画像を前記第3マスク画像に基づいてマスクした画像と前記第1統計画像とを合成することにより前記第3統計画像を生成する、
請求項1に記載の統計データ処理装置。 - 前記マスク生成部は、前記第1の面積及び前記第2の面積の比に応じて前記第2マスク画像を拡大し、拡大した前記第2マスク画像と前記第1マスク画像とを合成することにより前記第3マスク画像を生成する、
請求項2に記載の統計データ処理装置。 - 前記第2統計画像生成部は、前記第1の面積及び前記第2の面積の比に応じて前記第3マスク画像を縮小し、縮小した前記第3マスク画像に基づいて前記第2統計画像をマスクする、
請求項3に記載の統計データ処理装置。 - 前記第2統計画像生成部は、前記第3マスク画像に基づいてマスクされた前記第2統計画像を前記第1の面積及び前記第2の面積の比に応じて拡大し、拡大した前記第2統計画像を前記第1統計画像と合成することにより前記第3統計画像を生成する、
請求項4に記載の統計データ処理装置。 - 所定の範囲の区域が緯度及び経度に基づいて分割された領域ごとに取得される統計データであって、前記区域を第1の面積ごとに分割した複数の第1領域の一部又は全部について取得された第1統計データと、前記区域を第2の面積ごとに分割した複数の第2領域の一部又は全部について取得された第2統計データと、を取得するステップと、
前記第1統計データが示す前記第1領域ごとの統計値である第1統計値を各第1領域の位置に対応する画素値として表す第1統計画像と、前記第2統計データが示す前記第2領域ごとの統計値である第2統計値を各第2領域の位置に対応する画素値として表す第2統計画像と、を生成するステップと、
前記第1統計画像及び前記第2統計画像の各画素が前記統計値を示す画素値を持つか否かを判定するステップと、
前記第1統計画像の画素と、その画素の位置に対応する前記第2統計画像の画素との一方の統計画像が前記統計値を示す画素値を持たない場合、前記統計値を示す画素値を持たない画素又はそれ以外の画素を抽出するマスク画像を生成するステップと、
前記第1統計画像、前記第2統計画像及び前記マスク画像に基づいて、前記統計値を示す画素値を持たない画素の画素値が他方の統計画像の画素値に基づいて補完された第3統計画像を生成するステップと、
を有する統計データ処理方法。 - 所定の範囲の区域が緯度及び経度に基づいて分割された領域ごとに取得される統計データであって、前記区域を第1の面積ごとに分割した複数の第1領域の一部又は全部について取得された第1統計データと、前記区域を第2の面積ごとに分割した複数の第2領域の一部又は全部について取得された第2統計データと、を取得するステップと、
前記第1統計データが示す前記第1領域ごとの統計値である第1統計値を各第1領域の位置に対応する画素値として表す第1統計画像と、前記第2統計データが示す前記第2領域ごとの統計値である第2統計値を各第2領域の位置に対応する画素値として表す第2統計画像と、を生成するステップと、
前記第1統計画像及び前記第2統計画像の各画素が前記統計値を示す画素値を持つか否かを判定するステップと、
前記第1統計画像の画素と、その画素の位置に対応する前記第2統計画像の画素との一方の統計画像が前記統計値を示す画素値を持たない場合、前記統計値を示す画素値を持たない画素又はそれ以外の画素を抽出するマスク画像を生成するステップと、
前記第1統計画像、前記第2統計画像及び前記マスク画像に基づいて、前記統計値を示す画素値を持たない画素の画素値が他方の統計画像の画素値に基づいて補完された第3統計画像を生成するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018100053A JP6810098B2 (ja) | 2018-05-24 | 2018-05-24 | 統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム |
PCT/JP2019/018582 WO2019225341A1 (ja) | 2018-05-24 | 2019-05-09 | 統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム |
US17/057,313 US11886450B2 (en) | 2018-05-24 | 2019-05-09 | Statistical data processing apparatus, statistical data processing method and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018100053A JP6810098B2 (ja) | 2018-05-24 | 2018-05-24 | 統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019204372A JP2019204372A (ja) | 2019-11-28 |
JP6810098B2 true JP6810098B2 (ja) | 2021-01-06 |
Family
ID=68617300
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018100053A Active JP6810098B2 (ja) | 2018-05-24 | 2018-05-24 | 統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11886450B2 (ja) |
JP (1) | JP6810098B2 (ja) |
WO (1) | WO2019225341A1 (ja) |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007079478A (ja) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Free Canvas:Kk | 電子地図情報システム |
WO2012127578A1 (ja) * | 2011-03-18 | 2012-09-27 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理用コンピュータプログラム |
US9411745B2 (en) * | 2013-10-04 | 2016-08-09 | Qualcomm Incorporated | Multi-core heterogeneous system translation lookaside buffer coherency |
JP6318739B2 (ja) * | 2014-03-17 | 2018-05-09 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、およびプログラム |
JP2015195526A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-05 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、および画像処理方法 |
KR101768913B1 (ko) * | 2015-06-23 | 2017-08-18 | 한국국토정보공사 | 지리 정보 데이터 분할 방법, 분할 장치 및 이를 수행하는 프로그램을 기록하는 기록매체 |
JP6348915B2 (ja) | 2016-01-06 | 2018-06-27 | 日本電信電話株式会社 | データ処理方法、データ処理装置及びデータ処理プログラム |
JP6348916B2 (ja) * | 2016-01-06 | 2018-06-27 | 日本電信電話株式会社 | データ処理方法、データ処理装置及びデータ処理プログラム |
-
2018
- 2018-05-24 JP JP2018100053A patent/JP6810098B2/ja active Active
-
2019
- 2019-05-09 WO PCT/JP2019/018582 patent/WO2019225341A1/ja active Application Filing
- 2019-05-09 US US17/057,313 patent/US11886450B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20210201498A1 (en) | 2021-07-01 |
WO2019225341A1 (ja) | 2019-11-28 |
JP2019204372A (ja) | 2019-11-28 |
US11886450B2 (en) | 2024-01-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10803554B2 (en) | Image processing method and device | |
CN110674804A (zh) | 文本图像的检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN103810728A (zh) | 用于将经修改的覆盖数据输入像素着色器的系统和方法 | |
DE102019130889A1 (de) | Schätzung der tiefe eines mit einer monokularen rgb-kamera aufgenommenen videodatenstroms | |
JP2023520846A (ja) | 人工知能に基づく画像処理方法、画像処理装置、コンピュータプログラム及びコンピュータ機器 | |
Shen et al. | A new approach to simplifying polygonal and linear features using superpixel segmentation | |
US20230222733A1 (en) | Landform map building method and apparatus, electronic device and readable storage medium | |
Charalambous et al. | Making spatial sense of historical social data | |
US20220343512A1 (en) | Method and apparatus of processing image, electronic device, and storage medium | |
CN112419342A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN110428504B (zh) | 文本图像合成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
WO2021192515A1 (ja) | 学習データ生成方法、学習データ生成装置、及び、プログラム | |
Raza et al. | Geographically Weighted Regression Analysis: A Statistical Method to Account for Spatial Heterogeneity. | |
JP6810098B2 (ja) | 統計データ処理装置、統計データ処理方法及びコンピュータプログラム | |
CN111382223A (zh) | 电子地图的展示方法、终端和电子设备 | |
Weber Reuschel et al. | Data-driven expansion of dense regions–A cartographic approach in literary geography | |
CN113538502A (zh) | 图片裁剪方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US11978160B2 (en) | GPU-based digital map tile generation method and system | |
CN116977539A (zh) | 图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品 | |
KR101768913B1 (ko) | 지리 정보 데이터 분할 방법, 분할 장치 및 이를 수행하는 프로그램을 기록하는 기록매체 | |
JP2020052530A (ja) | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム | |
CN106469437B (zh) | 图像处理方法和图像处理装置 | |
CN114048364A (zh) | 灾害预测图层生成方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110019589B (zh) | 电子地图显示方法及装置 | |
Blok et al. | Development of an open-source toolbox for the analysis and visualization of remotely sensed time series |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20191031 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20201208 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201210 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6810098 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |