JP7393655B2 - 経路認識プログラム、情報処理装置および経路認識方法 - Google Patents

Description

本発明は、経路認識プログラム、情報処理装置および経路認識方法に関する。

紙地図に移動経路や対象物の位置を書き入れることで情報共有をすることがある。例えば自衛隊の指揮所訓練では、部隊の移動経路が大型の紙地図に手書きで記される。紙地図に書き入れた情報を活用するため、位置情報を電子データとして管理できることが望ましい。

そこで、紙地図上の位置情報を基に、実座標上の位置を示す実座標データを作成することがある。実座標データとしては、紙地図に記載された移動経路上の点や対象物の位置を緯度経度に変換したものなどが考えられる。これにより、例えば地図アプリケーションを用いて移動経路や対象物の位置を確認することができるようになる。

実座標データに関する技術として、例えば目的地に到達する間、自身の現在位置情報を取得し、該現在位置情報に従って、碁盤目の交点のうち、現在位置に地理的に最も近い交点に所定のマークをプロットしていく地図データ作成装置が提案されている。またユーザが入力した地図などを利用して経路探索できる地図情報処理装置も提案されている。

特開２００５－２２７３７４号公報 特開２０１１－１１２３６４号公報

紙地図上の経路を実座標データに変換する方法としては、紙地図を撮影した画像から経路を抽出し、紙地図上の座標と実座標との対応関係を基に、抽出した経路を実座標に変換する方法が考えられる。しかし、紙地図上の座標と実座標との対応付けは、ユーザによって行われるため、手間がかかる。

１つの側面では、本件は、実座標データの作成を容易にすることを目的とする。

１つの案では、以下の処理をコンピュータに実行させる経路認識プログラムが提供される。
まずコンピュータは、実座標上での実経路を地図上でなぞった図上経路と実座標上での複数の通過点を地図上で標した複数の図上通過点とが写った地図画像から、図上経路の候補である候補経路と複数の図上通過点の候補である複数の候補点とを検出する。次にコンピュータは、複数の通過点の一部である複数の第１通過点それぞれに複数の候補点のうちの１つを対応付ける組み合わせパターンを複数生成する。次にコンピュータは、複数生成された組み合わせパターンそれぞれについて、複数の第１通過点の実座標における座標値と、複数の候補点のうちの複数の第１通過点に対応付けられた複数の第１候補点の地図画像内での座標値との一方を他方に変換する変換情報に基づいて、複数の通過点のうちの複数の第１通過点以外の１以上の第２通過点の実座標における座標値と、複数の候補点のうちの複数の第１候補点以外の１以上の第２候補点の地図画像内での座標値との一方を変換した場合の、１以上の第２通過点と１以上の第２候補点との座標値の差を算出する。次にコンピュータは、複数生成された組み合わせパターンそれぞれについて算出した、１以上の第２通過点と１以上の第２候補点との座標値の差に基づいて、複数生成された組み合わせパターンから一の組み合わせパターンを選択する。そしてコンピュータは、選択した一の組み合わせパターンの変換情報に基づいて、候補経路上の点の地図画像内での座標値を実座標上の座標値に変換する。

１態様によれば、実座標データの作成が容易になる。

第１の実施の形態に係る経路認識方法の一例を示す図である。 第２の実施の形態の概要を示す図である。 地図および入力画像の一例を示す図である。 情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。 情報処理装置の機能例を示すブロック図である。 実座標情報の一例を示す図である。 十字マーク検出方法の一例を示す図である。 入力画像の変換方法の一例を示す図である。 候補経路の検出方法の一例を示す図である。 候補経路の膨張処理の一例を示す図である。 候補点の検出方法の一例を示す図である。 マッチング処理の一例を示す図（その１）である。 マッチング処理の一例を示す図（その２）である。 経路変換処理の一例を示す図である。 経路認識処理の手順の一例を示すフローチャートである。 十字検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 画像変換処理の手順の一例を示すフローチャートである。 候補経路検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 候補点検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 マッチング処理の手順の一例を示すフローチャートである。 経路変換処理の手順の一例を示すフローチャートである。 画像上の通過点と実座標上の通過点との対応付けの一例を示す図である。 実座標データの一例を示す図である。

以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。なお各実施の形態は、矛盾のない範囲で複数の実施の形態を組み合わせて実施することができる。
〔第１の実施の形態〕
まず第１の実施の形態について説明する。

図１は、第１の実施の形態に係る経路認識方法の一例を示す図である。図１には、経路認識方法を実施する情報処理装置１０が示されている。情報処理装置１０は、例えば経路認識方法の処理手順が記述された経路認識プログラムを実行することにより、経路認識方法を実施することができる。

情報処理装置１０は、経路認識方法を実現するために、記憶部１１と処理部１２とを有する。記憶部１１は、例えば情報処理装置１０が有するメモリ、またはストレージ装置である。処理部１２は、例えば情報処理装置１０が有するプロセッサ、または演算回路である。

記憶部１１は、座標情報１１ａを記憶する。座標情報１１ａには、複数の通過点の実座標上での座標値が登録されている。実座標は、実空間上の座標である。実座標としては、例えば緯度経度やＵＴＭ（Universal Transverse Mercator）座標などがある。複数の通過点には、始点と終点とが含まれていてもよい。一例として、座標情報１１ａには、座標（３１，１３３）の始点Ａ、座標（３２，１３１）の通過点Ｂ、座標（３３，１３０）の終点Ｃ、座標（３１，１３０）の始点Ｄおよび座標（３３，１３２）の終点Ｅが登録されている。

処理部１２は、地図画像１を取得する。処理部１２は、記憶部１１に記憶された地図画像１を取得してもよいし、他の情報処理装置やカメラから地図画像１を取得してもよい。地図画像１は、実座標上での実経路を地図上でなぞった図上経路と実座標上での複数の通過点を地図上で標した複数の図上通過点とが写った画像である。複数の図上通過点は、例えば始点Ａ、通過点Ｂ、終点Ｃ、始点Ｄおよび終点Ｅを示す地図上の点である。図上経路は、例えば始点Ａ、通過点Ｂ、終点Ｃを順に経由する経路と始点Ｄ、終点Ｅを順に経由する経路とを示す地図上の線である。

処理部１２は、地図画像１から候補経路２と候補点集合３とを検出する。候補経路２は、地図画像１における図上経路の候補である。例えば処理部１２は、地図画像１から所定の色でサイズが所定の範囲の輪郭を抽出する。そして処理部１２は、抽出した輪郭を細線化した候補経路２を検出する。候補点集合３は、複数の図上通過点の候補である複数の候補点である。例えば処理部１２は、候補経路２の検出において抽出した輪郭と膨張させた候補経路２との差分に基づいて、候補点集合３を検出する。ここでは候補点集合３として、候補点ａ、候補点ｂ、候補点ｃ、候補点ｄおよび候補点ｅが検出されたものとする。

処理部１２は、座標情報１１ａに登録された複数の通過点の一部である複数の第１通過点に決定する。一例として処理部１２は、始点Ａ、終点Ｃ、始点Ｄおよび終点Ｅを第１の通過点に決定する。そして処理部１２は、複数の第１通過点それぞれに候補点集合３のうちの１つを対応付けるパターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・を生成する。例えばパターン４ａは、始点Ａに候補点ａ、終点Ｃに候補点ｃ、始点Ｄに候補点ｄ、終点Ｅに候補点ｅを対応付ける組み合わせパターンである。また例えばパターン４ｂは、始点Ａに候補点ａ、終点Ｃに候補点ｄ、始点Ｄに候補点ｃ、終点Ｅに候補点ｅを対応付ける組み合わせパターンである。また例えばパターン４ｃは、始点Ａに候補点ａ、終点Ｃに候補点ｃ、始点Ｄに候補点ｅ、終点Ｅに候補点ｄを対応付ける組み合わせパターンである。

処理部１２は、パターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・それぞれについて、次のような処理を実行する。処理部１２は、複数の第１通過点の実座標における座標値と、複数の候補点のうちの複数の第１通過点に対応付けられた複数の第１候補点の地図画像１内での座標値との一方を他方に変換する変換情報を算出する。処理部１２は、算出した変換情報に基づいて、複数の通過点のうちの複数の第１通過点以外の１以上の第２通過点の実座標における座標値と、複数の候補点のうちの複数の第１候補点以外の１以上の第２候補点の地図画像１内での座標値との一方を変換する。処理部１２は、１以上の第２通過点と１以上の第２候補点との一方を変換した場合の、１以上の第２通過点と１以上の第２候補点との座標値の差を算出する。

一例としてパターン４ａでは、処理部１２は次のような処理を実行する。処理部１２は、始点Ａを候補点ａ、終点Ｃを候補点ｃ、始点Ｄを候補点ｄ、終点Ｅを候補点ｅに変換するためのホモグラフィ行列を推定する。処理部１２は、推定したホモグラフィ行列に基づいて、通過点Ｂの実座標における座標値を地図画像１内での座標値に変換する。そして処理部１２は、変換した通過点Ｂと候補点ｂとの地図画像１内での距離を算出する。なお処理部１２は、候補点ａを始点Ａ、候補点ｃを終点Ｃ、候補点ｄを始点Ｄ、候補点ｅを終点Ｅに変換するためのホモグラフィ行列に基づいて変換した候補点ｂと、通過点Ｂとの実座標における距離を算出してもよい。

処理部１２は、パターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・それぞれについて算出した、１以上の第２通過点と１以上の第２候補点との座標値の差に基づいて、パターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・から一の組み合わせパターンを選択する。例えば処理部１２は、変換された第２通過点と第２候補点との地図画像１内での距離が最も小さい組み合わせパターンを選択する。ここでは一例として、処理部１２は、パターン４ａを選択する。

処理部１２は、選択した一の組み合わせパターンの変換情報に基づいて、候補経路２上の点の地図画像１内での座標値を実座標上の座標値である実座標データ５に変換する。例えば処理部１２は、候補点ａを始点Ａ、候補点ｃを終点Ｃ、候補点ｄを始点Ｄ、候補点ｅを終点Ｅに変換するためのホモグラフィ行列に基づいて、候補経路２上の点の地図画像１内での座標値を実座標データ５に変換する。なお候補点ａを始点Ａ、候補点ｃを終点Ｃ、候補点ｄを始点Ｄ、候補点ｅを終点Ｅに変換するためのホモグラフィ行列は、例えば始点Ａを候補点ａ、終点Ｃを候補点ｃ、始点Ｄを候補点ｄ、終点Ｅを候補点ｅに変換するためのホモグラフィ行列の逆行列である。

処理部１２は、始点Ａ，Ｄおよび終点Ｃ，Ｅの実座標上の座標値を、始点Ａを候補点ａ、終点Ｃを候補点ｃ、始点Ｄを候補点ｄ、終点Ｅを候補点ｅに変換するためのホモグラフィ行列に基づいて、地図画像１内での座標値に変換する。処理部１２は、変換した始点Ａから変換した終点Ｃまで、候補経路２上を探索する。ここで処理部１２は、変換した始点Ａから始点Ａ，Ｄおよび終点Ｃ，Ｅと同様に変換した通過点Ｂまでと、変換した通過点Ｂから変換した終点Ｃまでとを探索してもよい。また処理部１２は、変換した始点Ｄから変換した終点Ｅまで、候補経路２上を探索する。そして処理部１２は、候補点ａを始点Ａ、候補点ｃを終点Ｃ、候補点ｄを始点Ｄ、候補点ｅを終点Ｅに変換するためのホモグラフィ行列に基づいて、候補経路２上を探索した探索経路上の点を実座標データ５に変換する。

なお処理部１２は、地図画像１内で候補経路２上を探索するのに代えて、実座標上に変換した候補経路２上を探索してもよい。例えば処理部１２は、候補点ａを始点Ａ、候補点ｃを終点Ｃ、候補点ｄを始点Ｄ、候補点ｅを終点Ｅに変換するためのホモグラフィ行列に基づいて、候補経路２の地図画像１内での座標値を実座標上の座標値に変換する。処理部１２は、始点Ａ，Ｄから終点Ｃ，Ｅまで、変換した候補経路２上を探索する。そして処理部１２は、変換した候補経路２上の点から探索経路以外の点を除外した実座標データ５を生成する。

このような情報処理装置１０によれば、処理部１２は、複数の第１通過点それぞれに第１候補点を対応付けるパターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・を生成する。処理部１２は、パターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・それぞれについて算出した第２通過点と第２候補点との座標値の差に基づいて、一の組み合わせパターンを選択する。そして処理部１２は、選択した一の組み合わせパターンの変換情報に基づいて、候補経路２上の点の地図画像１内での座標値を実座標データ５に変換する。これにより情報処理装置１０は、図上経路を実座標上の経路を示す実座標データ５に変換することができる。このとき、例えば地図上の座標と実座標との対応付けなどのユーザによる作業は行われない。よって情報処理装置１０は、実座標データ５の作成を容易にすることができる。

また処理部１２は、パターン４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・それぞれについて、複数の第１通過点それぞれを対応付けられた第１候補点に変換する変換情報に基づいて変換した第２通過点と、第２候補点との座標値の差を算出する。これにより情報処理装置１０は、候補点集合３に含まれる余分な候補点を除去できる。

また処理部１２は、地図画像１内または実座標上において、始点から終点まで候補経路２上を探索した探索経路を実座標データ５に変換する。これにより情報処理装置１０は、候補経路２のうち、地図画像１に写った図上経路を示す部分を特定できる。

また処理部１２は、地図画像１から所定の色でサイズが所定の範囲の輪郭を細線化した候補経路２を検出する。これにより情報処理装置１０は、実座標上の点に変換しやすい候補経路２を検出できる。

また処理部１２は、候補経路２の検出において抽出した輪郭と膨張させた候補経路２との差分に基づいて、候補点集合３を検出する。このように情報処理装置１０は、一度細線化した候補経路２を膨張させることによって、候補経路２から通過点を示す点を除去することができる。よって情報処理装置１０は、候補経路２の検出において抽出した輪郭と膨張させた候補経路２との差分に基づいて、適切な候補点集合３を検出できる。

なお処理部１２は、第２通過点と第２候補点との座標値の差の算出では、１以上の第２通過点と１以上の第２候補点との一方を変換した場合の、変換した一方それぞれの他方のうちの最近傍点との座標値の差を算出してもよい。これにより情報処理装置１０は、第２通過点と第２候補点とを適切に対応付けることができる。

また地図画像１は、図上経路と複数の図上通過点と地図上に記された２つの十字マークとが写った入力画像を次のように補正したものであってもよい。処理部１２は、入力画像から、２つの十字マークを示す２つの検出十字マークを検出する。処理部１２は、２つの検出十字マークそれぞれの交点と２つの検出十字マークそれぞれを延長した線分が交わる２つの交点とを、長方形の各頂点に変換するための他の変換情報を算出する。そして処理部１２は、他の変換情報に基づいて、入力画像を地図画像１に変換する。これにより情報処理装置１０は、入力画像を、地図を真上から撮影したような地図画像１に変換できる。

〔第２の実施の形態〕
次に第２の実施の形態について説明する。
図２は、第２の実施の形態の概要を示す図である。第２の実施の形態は、自衛隊の指揮所訓練において使用される地図３０に記された経路を、情報処理装置１００が実座標の経路を示す実座標データに変換するものである。

地図３０は、例えば指揮所にある机の上に広げられた紙地図である。地図３０は、ビニールなどの透明素材のオーバーレイが重ねられている。地図３０に重ねられたオーバーレイには、地図３０上の部隊の経路や始点と終点とを含む通過点などの情報がマジックペンなどで記される。なお、以下ではオーバーレイに記された情報を、地図３０に記された情報ということがある。地図３０は、カメラ２８によって斜め上から（例えば、地図３０が広げられた机の外側から）撮影される。カメラ２８は、スマートフォンやタブレットなどの電子機器に取り付けられたカメラであってもよい。情報処理装置１００は、カメラ２８が地図３０を撮影した入力画像から、地図３０に記された経路を実座標の経路を示す実座標データに変換する。

図３は、地図および入力画像の一例を示す図である。地図３０には、十字マーク３１－１，３１－２、図上経路３２－１，３２－２および図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５が記されている。なお十字マーク３１－１，３１－２、図上経路３２－１，３２－２および図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５は、同じ色（例えば、黒）で地図３０に記される。地図３０には、部隊符号などがさらに記されていてもよい。

十字マーク３１－１，３１－２は、地図３０上に記された十字のマークである。十字マーク３１－１，３１－２は、例えばオーバーレイの位置決めをするためのマークである。十字マーク３１－１は、地図３０の左下に記されている。十字マーク３１－２は、地図３０の右上に記されている。なお十字マーク３１－１，３１－２に代えて地図３０の右下と左上とに十字マークが記されていてもよい。図上経路３２－１，３２－２は、地図３０上の部隊の経路を示す線である。なお図上経路３２－１，３２－２は、それぞれ別の部隊の経路を示す。

図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５は、地図３０上の部隊の通過点を示す点である。図上通過点３３－１は、図上経路３２－１の始点を示す。図上通過点３３－２は、図上経路３２－１の通過点を示す。図上通過点３３－３は、図上経路３２－１の終点を示す。図上通過点３３－４は、図上経路３２－２の始点を示す。図上通過点３３－５は、図上経路３２－２の終点を示す。つまり地図３０は、図上経路３２－１上を図上通過点３３－１、図上通過点３３－２、図上通過点３３－３の順に通過した部隊があることを示す。また地図３０は、図上経路３２－２上を図上通過点３３－４、図上通過点３３－５の順に通過した部隊があることを示す。

入力画像４０は、カメラ２８によって地図３０を撮影した画像である。入力画像４０は、十字マーク３１－１，３１－２、図上経路３２－１，３２－２および図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５が写るように撮影された画像である。なお入力画像４０は、地図３０から取り外したオーバーレイを撮影したものであってもよい。

図４は、情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。情報処理装置１００は、プロセッサ１０１によって装置全体が制御されている。プロセッサ１０１には、バス１０９を介してメモリ１０２と複数の周辺機器が接続されている。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）である。プロセッサ１０１がプログラムを実行することで実現する機能の少なくとも一部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）などの電子回路で実現してもよい。

メモリ１０２は、情報処理装置１００の主記憶装置として使用される。メモリ１０２には、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、メモリ１０２には、プロセッサ１０１による処理に利用する各種データが格納される。メモリ１０２としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の半導体記憶装置が使用される。

バス１０９に接続されている周辺機器としては、ストレージ装置１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６、機器接続インタフェース１０７およびネットワークインタフェース１０８がある。

ストレージ装置１０３は、内蔵した記録媒体に対して、電気的または磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ストレージ装置１０３は、コンピュータの補助記憶装置として使用される。ストレージ装置１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、ストレージ装置１０３としては、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）を使用することができる。

グラフィック処理装置１０４には、モニタ２１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、プロセッサ１０１からの命令に従って、画像をモニタ２１の画面に表示させる。モニタ２１としては、有機ＥＬ（Electro Luminescence）を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。

入力インタフェース１０５には、キーボード２２とマウス２３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード２２やマウス２３から送られてくる信号をプロセッサ１０１に送信する。なお、マウス２３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。

光学ドライブ装置１０６は、レーザ光などを利用して、光ディスク２４に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク２４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。

機器接続インタフェース１０７は、情報処理装置１００に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。例えば機器接続インタフェース１０７には、メモリ装置２５やメモリリーダライタ２６を接続することができる。メモリ装置２５は、機器接続インタフェース１０７との通信機能を搭載した記録媒体である。メモリリーダライタ２６は、メモリカード２７へのデータの書き込み、またはメモリカード２７からのデータの読み出しを行う装置である。メモリカード２７は、カード型の記録媒体である。

ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク２０に接続されている。ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク２０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。

情報処理装置１００は、以上のようなハードウェア構成によって、第２の実施の形態の処理機能を実現することができる。また第１の実施の形態に示した情報処理装置１０も、図４に示した情報処理装置１００と同様のハードウェアにより実現することができる。

情報処理装置１００は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムを実行することにより、第２の実施の形態の処理機能を実現する。情報処理装置１００に実行させる処理内容を記述したプログラムは、様々な記録媒体に記録しておくことができる。例えば、情報処理装置１００に実行させるプログラムをストレージ装置１０３に格納しておくことができる。プロセッサ１０１は、ストレージ装置１０３内のプログラムの少なくとも一部をメモリ１０２にロードし、プログラムを実行する。また情報処理装置１００に実行させるプログラムを、光ディスク２４、メモリ装置２５、メモリカード２７などの可搬型記録媒体に記録しておくこともできる。可搬型記録媒体に格納されたプログラムは、例えばプロセッサ１０１からの制御により、ストレージ装置１０３にインストールされた後、実行可能となる。またプロセッサ１０１が、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み出して実行することも可能である。

次に、情報処理装置１００の機能について詳細に説明する。
図５は、情報処理装置の機能例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、入力記憶部１１０、画像変換部１２０、検出部１３０、マッチング部１４０、経路出力部１５０および結果記憶部１６０を有する。

入力記憶部１１０は、入力画像４０および実座標情報１１１を記憶する。実座標情報１１１は、部隊の通過点の実座標を示す情報である。画像変換部１２０は、入力画像４０に写る十字マーク３１－１，３１－２に基づいて、入力画像４０を変換する。

画像変換部１２０は、入力画像４０に写る十字マーク３１－１，３１－２を検出する。画像変換部１２０は、検出された十字マーク３１－１，３１－２（検出十字マーク）の縦線と横線との交点を算出する。また画像変換部１２０は、一方の検出十字マークの縦線を延長した線分と他方の検出十字マークの横線を延長した線分との交点を算出する。画像変換部１２０は、算出した４つの交点それぞれを長方形の各頂点（例えば、入力画像４０の各頂点）に変換するためのホモグラフィ行列を推定する。画像変換部１２０は、推定したホモグラフィ行列に基づいて入力画像４０を地図画像に変換する。

検出部１３０は、画像変換部１２０によって入力画像４０から変換された地図画像に写った、図上経路３２－１，３２－２の候補（候補経路）と図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５の候補（候補点）とを検出する。例えば検出部１３０は、所定の色の輪郭を地図画像から抽出する。検出部１３０は、抽出した輪郭のうち面積、周囲長が一定範囲内の輪郭を細線化したものを候補経路として検出する。また例えば検出部１３０は、抽出した輪郭と候補経路を膨張させたものとの差分から複数の候補点を検出する。

マッチング部１４０は、実座標情報１１１に示される通過点のうちの基準通過点と検出部１３０によって検出された候補点のうちの基準候補点とのマッチングをする。例えばマッチング部１４０は、実座標情報１１１に示される通過点のうちの４点を基準通過点に決定する。マッチング部１４０は、４つの基準通過点それぞれに対応する候補点（仮基準候補点）を選択する全ての組み合わせパターンについて次のような処理を実行する。

マッチング部１４０は、基準通過点それぞれを対応する仮基準候補点に変換するためのホモグラフィ行列を推定する。マッチング部１４０は、基準通過点以外の通過点それぞれを、推定したホモグラフィ行列によって地図画像上の座標に変換する。マッチング部１４０は、変換した通過点それぞれと仮基準候補点以外の候補点のうちの最近傍点との距離の二乗を合計した合計二乗誤差を算出する。そしてマッチング部１４０は、合計二乗誤差が最小となったときの組み合わせパターンにおける仮基準候補点を基準候補点に決定する。

経路出力部１５０は、マッチング部１４０によって決定された基準通過点と基準候補点との対応関係に基づいて、検出部１３０によって検出された候補経路を実座標上の経路に変換する。例えば経路出力部１５０は、実座標情報１１１に示される通過点を、基準通過点を対応する基準候補点に変換するためのホモグラフィ行列によって、地図画像上の座標に変換する。経路出力部１５０は、地図画像上の座標に変換した始点から地図画像上の座標に変換した終点まで候補経路上を探索する。経路出力部１５０は、候補経路上を探索した探索経路を、基準候補点を基準通過点に変換するためのホモグラフィ行列によって実座標上の経路に変換する。経路出力部１５０は、実座標上の経路を出力結果として結果記憶部１６０に格納する。結果記憶部１６０は、経路出力部１５０による出力結果を記憶する。

なお、図５に示した各要素間を接続する線は通信経路の一部を示すものであり、図示した通信経路以外の通信経路も設定可能である。また、図５に示した各要素の機能は、例えば、その要素に対応するプログラムモジュールをコンピュータに実行させることで実現することができる。

次に入力記憶部１１０に格納される実座標情報１１１について詳細に説明する。
図６は、実座標情報の一例を示す図である。実座標情報１１１には、部隊、種類および実座標の欄が設けられている。部隊の欄には、通過点を通過した部隊を識別するための情報が設定されている。種類の欄には、通過点の種類が設定されている。種類の欄には、「始点」、「通過点」、「終点」のいずれかが設定されている。なお種類の欄には、対応する部隊が通過した順番を示す情報が設定されていてもよい。実座標の欄には、通過点の実座標が設定されている。

次に画像変換部１２０による入力画像４０の地図画像への変換について詳細に説明する。
図７は、十字マーク検出方法の一例を示す図である。画像変換部１２０は、十字型に交わる線分を検出することで、入力画像４０に写る十字マーク３１－１，３１－２を検出する。

画像変換部１２０は、入力画像４０を二値化して二値画像４１を生成する。例えば画像変換部１２０は、入力画像４０をグレースケールとしたときに値が閾値以上となる画素の値を「１」、値が閾値未満となる画素の値を「０」とした二値画像４１を生成する。

画像変換部１２０は、周囲長が一定範囲で値が「１」である領域を二値画像４１から抽出した二値画像４２を生成する。例えば画像変換部１２０は、二値画像４１から値が「１」である領域の輪郭を検出する。画像変換部１２０は、検出した輪郭それぞれの周囲長を算出する。そして画像変換部１２０は、二値画像４１のサイズ（例えば、横幅）に対する輪郭の周囲長の割合が一定範囲内の領域の画素の値を「１」、当該領域以外の画素の値を「０」とした二値画像４２を生成する。なお図７の例では、二値画像４１，４２の値が「１」である画素は白、値が「０」である画素は黒で示される。

画像変換部１２０は、二値画像４２から線分を検出する。例えば画像変換部１２０は、二値画像４２から値が「１」である画素が線分状になっている領域を検出する。線分集合４３は、二値画像４２から検出された線分の集合である。

画像変換部１２０は、線分集合４３から検出十字マーク４４－１，４４－２を検出する。例えば画像変換部１２０は、線分集合４３の線分のペアの全ての組み合わせについて、線分のペアが交差しており、長さの差が所定値以下であり、交わる角度が所定の範囲内であるか（つまり、十字型であるか）否かを判定する。そして画像変換部１２０は、十字型と判定された線分のペアのうち最も右上に位置する検出十字マーク４４－１を検出する。また画像変換部１２０は、十字型と判定された線分のペアのうち最も左下に位置する検出十字マーク４４－２を検出する。

図８は、入力画像の変換方法の一例を示す図である。画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－１，４４－２に基づいて、入力画像４０を地図画像５０に変換する。
画像変換部１２０は、入力画像４０上の交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４を算出する。交点４５－１は、検出十字マーク４４－１の縦線と横線との交点である。交点４５－２は、検出十字マーク４４－２の縦線と横線との交点である。交点４５－３は、検出十字マーク４４－１の縦線を延長した線分と検出十字マーク４４－２の横線を延長した線分との交点である。交点４５－４は、検出十字マーク４４－２の縦線を延長した線分と検出十字マーク４４－１の横線を延長した線分との交点である。

画像変換部１２０は、算出された交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４それぞれを対応する長方形の頂点に変換するためのホモグラフィ行列を推定する。例えば画像変換部１２０は、交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４それぞれを最も近い入力画像４０の頂点に対応付ける。ここで画像変換部１２０は、交点４５－１を入力画像４０の右上の頂点に対応付ける。また画像変換部１２０は、交点４５－２を入力画像４０の左下の頂点に対応付ける。また画像変換部１２０は、交点４５－３を入力画像４０の右下の頂点に対応付ける。また画像変換部１２０は、交点４５－４を入力画像４０の左上の頂点に対応付ける。そして画像変換部１２０は、交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４それぞれを、対応する入力画像４０の頂点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Cを推定する。

なお画像変換部１２０は、交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４を頂点とする四角形の外側についても入力画像４０と同じサイズの地図画像５０に変換できるようにマージンを設けてもよい。つまり画像変換部１２０は、交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４それぞれを、入力画像４０を所定の割合だけ縮小した長方形の各頂点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Cを推定してもよい。

画像変換部１２０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Cによって、入力画像４０をホモグラフィ変換する。地図画像５０は、入力画像４０がホモグラフィ行列Ｈ_Cによってホモグラフィ変換された画像である。これにより画像変換部１２０は、入力画像４０を、十字マーク３１－１，３１－２の縦線同士と横線同士とがそれぞれ平行となるように写る地図画像５０に変換できる。よって画像変換部１２０は、斜め上から地図３０を撮影した入力画像４０を、真上から地図３０を撮影したような地図画像５０に変換することができる。

次に検出部１３０による候補経路の検出について詳細に説明する。
図９は、候補経路の検出方法の一例を示す図である。検出部１３０は、地図画像５０から太さが１画素の線を候補経路として検出する。

検出部１３０は、地図画像５０から所定の色を抽出した経路色抽出画像５１を生成する。例えば検出部１３０は、経路の色である地図画像５０上の部分の選択を受け付ける。そして検出部１３０は、地図画像５０において、選択された部分の色（経路色）との色差が所定値以下の画素の値を「１」、経路色との色差が所定値より大きい画素の値を「０」とした経路色抽出画像５１を生成する。

ここで図上経路３２－１，３２－２は、オーバーレイの上に記されている。オーバーレイに記された図上経路３２－１，３２－２が撮影されると、撮影された画像に写る図上経路３２－１，３２－２は、光の反射によって一部が白く写ることがある。すると経路色抽出画像５１の図上経路３２－１，３２－２を示す線は中抜けする。そこで検出部１３０は、経路色抽出画像５１にクロージング処理をすることで、経路色抽出画像５２を生成する。

検出部１３０は、面積および周囲長が一定範囲で値が「１」である領域を経路色抽出画像５２から抽出した経路色抽出画像５３を生成する。例えば検出部１３０は、経路色抽出画像５２から値が「１」である領域の輪郭を検出する。検出部１３０は、検出した輪郭それぞれの周囲長と領域の面積とを算出する。そして検出部１３０は、経路色抽出画像５２の横幅に対する輪郭の周囲長の割合および経路色抽出画像５２の面積に対する面積の割合が所定の割合より大きい領域の画素の値を「１」、当該領域以外の画素の値を「０」とした経路色抽出画像５３を生成する。なお図９の例では、経路色抽出画像５１，５２，５３の値が「１」である画素は白、値が「０」である画素は黒で示される。

検出部１３０は、経路色抽出画像５３を細線化することで候補経路点集合ＰＲ_Cを検出する。細線化の方法は、例えばT. Y. Zhang and C. Y. Suen, ”A fast parallel algorithm for thinning digital patterns”, Communications of the ACM Volume 27, Number 3. Lee94(1,2)T.-C. Lee, R.L., March 1984に示される。候補経路点集合ＰＲ_Cは、地図画像５０上の座標である画像座標６０における候補経路を示す画素の集合である。

このように検出部１３０は、経路色抽出画像５１を生成することで地図画像５０から図上経路３２－１，３２－２と同じ色の部分を抽出できる。また検出部１３０は、経路色抽出画像５２を生成することで中抜けを除去できる。さらに検出部１３０は、経路色抽出画像５３を生成することで、地図画像５０に写った図上経路３２－１，３２－２以外の部分（例えば、地図画像５０に写った文字や十字マーク３１－１，３１－２）を除去することができる。そして検出部１３０は、候補経路点集合ＰＲ_Cを検出することで候補経路として太さが１画素の線を検出できる。これにより検出部１３０は、実座標上の点に変換しやすい候補経路を検出できる。

なお検出部１３０は、経路色抽出画像５３の生成によって地図画像５０に写った文字や十字マーク３１－１，３１－２を除去しきれないことがある。つまり候補経路点集合ＰＲ_Cは、地図画像５０に写った図上経路３２－１，３２－２以外の部分を含むことがある。候補経路点集合ＰＲ_Cに含まれる、地図画像５０に写った図上経路３２－１，３２－２以外の部分は、後述する探索処理によって除去される。

次に検出部１３０による候補点の検出について詳細に説明する。検出部１３０は、経路色抽出画像５３と候補経路点集合ＰＲ_Cで示される線を膨張させた線との差分に基づいて、候補点を検出する。そこで、まず候補経路の膨張処理について説明し、その後、膨張させた候補経路を用いた候補点の検出について説明する。

図１０は、候補経路の膨張処理の一例を示す図である。検出部１３０は、候補経路点集合ＰＲ_Cで示される線をモルフォロジー変換によって膨張させた膨張経路画像５４を生成する。例えば検出部１３０は、候補経路点集合ＰＲ_Cで示される線を所定の太さにした線上の画素の値が「１」、候補経路点集合ＰＲ_Cで示される線を所定の太さにした線上以外の画素が「０」となる膨張経路画像５４を生成する。なお図１０の例では、膨張経路画像５４の値が「１」である画素は白、値が「０」である画素は黒で示される。このように検出部１３０は、細線化した経路色抽出画像５３を膨張させることによって、経路色抽出画像５３から図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５を示す点を除去することができる。

図１１は、候補点の検出方法の一例を示す図である。検出部１３０は、経路色抽出画像５３と膨張経路画像５４との差分である差分画像５５を生成する。さらに検出部１３０は、差分画像５５内の白の画素の領域を膨張させた膨張画像５６を生成する。そして検出部１３０は、膨張画像５６から候補点集合ＰＰ_Iを検出する。

例えば検出部１３０は、膨張画像５６から値が「１」である領域の輪郭を検出する。検出部１３０は、検出した輪郭内の領域の重心を算出する。検出部１３０は、算出された重心を候補点集合ＰＰ_Iとする。候補点集合ＰＰ_Iには、画像座標６０上の複数の点が含まれる。ここでは一例として候補点集合ＰＰ_Iには、候補点Ｐ₁，Ｐ₂，Ｐ₃，Ｐ₄，Ｐ₅，Ｐ₆が含まれる。

このように検出部１３０は、差分画像５５を生成することで、経路色抽出画像５３から図上経路３２－１，３２－２を示す部分を除去し、図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５を示す部分を抽出することができる。ここで差分画像５５上の１つの図上通過点を示す部分は、一部が欠けていることや複数に分割されていることがある。そこで検出部１３０は、差分画像５５内の白の画素の領域を膨張させることで、近接する白の画素の領域同士を１つの領域に纏める。これにより、差分画像５５において複数に分割されてしまっている図上通過点を示す領域が膨張画像では１つの領域となり、この領域の重心を算出することで候補点の位置を決定できる。なお検出部１３０は、実座標情報１１１に登録されている通過点の数より多くの候補点を検出してもよい。つまり候補点集合ＰＰ_Iは、余分な候補点を含んでいてもよい。

次にマッチング部１４０によるマッチング処理について詳細に説明する。
図１２は、マッチング処理の一例を示す図（その１）である。マッチング部１４０は、実通過点集合ＰＰ_Rのうちの基準通過点と候補点集合ＰＰ_Iに含まれる基準候補点とのマッチングを行う。マッチング部１４０は、基準通過点に対応する仮の基準候補点（仮基準候補点）を選択する全てのパターンのうち、最も適切なパターンにおける仮基準候補点を基準候補点に決定する。

実通過点集合ＰＰ_Rは、実座標情報１１１に登録された実座標７０上の通過点の集合である。実通過点集合ＰＰ_Rには、座標（３１，１３３）の始点ＳＰ１、座標（３２，１３１）の通過点ＰＰ１、座標（３３，１３０）の終点ＲＰ１、座標（３１，１３０）の始点ＳＰ２および座標（３３，１３２）の終点ＲＰ２が含まれる。なお始点ＳＰ１、通過点ＰＰ１および終点ＲＰ１は同一経路上の通過点である。また始点ＳＰ２および終点ＲＰ２は、同一経路上の通過点である。

マッチング部１４０は、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる通過点から４点を基準通過点に選択する。例えばマッチング部１４０は、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる通過点のうち、最も右上に位置する通過点と、最も右下に位置する通過点と、最も左上に位置する通過点と、最も左下に位置する通過点とを基準通過点に選択する。なおマッチング部１４０は、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる全ての通過点を囲む長方形の右半分に位置する通過点のうち、当該長方形の中心と右下の頂点とを結ぶ線分から最も遠い通過点を最も右上に位置する通過点に決定する。マッチング部１４０は、最も右下、左上、左下に位置する通過点も、最も右上に位置する通過点の決定と同様に決定できる。ここでは一例としてマッチング部１４０は、始点ＳＰ１、終点ＲＰ１、始点ＳＰ２および終点ＲＰ２を基準通過点に選択する。

マッチング部１４０は、候補点集合ＰＰ_Iに含まれる候補点から、基準通過点それぞれに対応する仮基準候補点を選択する。図１２の例ではマッチング部１４０は、始点ＳＰ１に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₅を選択する。またマッチング部１４０は、終点ＲＰ１に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₃を選択する。またマッチング部１４０は、始点ＳＰ２に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₄を選択する。またマッチング部１４０は、終点ＲＰ２に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₂を選択する。

マッチング部１４０は、実座標７０上の基準通過点それぞれを対応する仮基準候補点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Pを推定する。図１２の例ではマッチング部１４０は、始点ＳＰ１を候補点Ｐ₅、終点ＲＰ１を候補点Ｐ₃、始点ＳＰ２を候補点Ｐ₄、終点ＲＰ２を候補点Ｐ₂に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Pを推定する。

図１３は、マッチング処理の一例を示す図（その２）である。マッチング部１４０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Pによって、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる、基準候補点以外の通過点を画像座標６０に変換する。そしてマッチング部１４０は、変換した通過点それぞれの仮基準候補点以外の最近傍点との距離の二乗の合計（合計二乗誤差）を算出する。

図１３の例ではマッチング部１４０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Pによって、実座標７０上の通過点ＰＰ１を画像座標６０上の通過点ＰＰ１’に変換する。マッチング部１４０は、通過点ＰＰ１’と仮基準候補点以外の最近傍点である候補点Ｐ₁との距離の二乗を算出する。なお図１３の例では、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる、基準通過点以外の通過点は通過点ＰＰ１のみであるため、通過点ＰＰ１’と候補点Ｐ₁との距離の二乗が合計二乗誤差となる。

マッチング部１４０は、上記のような仮基準候補点を選択して合計二乗誤差を算出する処理を、仮基準候補点を選択する全ての組み合わせパターンについて実行する。そしてマッチング部１４０は、合計二乗誤差に基づいて基準通過点と基準候補点との対応関係Ｘを決定する。

一例として、始点ＳＰ１に対応する仮基準候補点が候補点Ｐ₆、終点ＲＰ１に対応する仮基準候補点が候補点Ｐ₁、始点ＳＰ２に対応する仮基準候補点が候補点Ｐ₅、終点ＲＰ２に対応する仮基準候補点が候補点Ｐ₂であるパターンの合計二乗誤差が最小であったとする。するとマッチング部１４０は、合計二乗誤差が最小であったパターンの基準通過点と仮基準候補点との対応関係を対応関係Ｘに決定する。

つまり対応関係Ｘは、始点ＳＰ１に対応する基準候補点が候補点Ｐ₆であることを示す。また対応関係Ｘは、終点ＲＰ１に対応する基準候補点が候補点Ｐ₁であることを示す。また対応関係Ｘは、始点ＳＰ２に対応する基準候補点が候補点Ｐ₅であることを示す。また対応関係Ｘは、終点ＲＰ２に対応する基準候補点が候補点Ｐ₂であることを示す。なお始点ＳＰ１を候補点Ｐ₆、終点ＲＰ１を候補点Ｐ₁、始点ＳＰ２を候補点Ｐ₅、終点ＲＰ２を候補点Ｐ₂に変換するホモグラフィ行列Ｈ_P ^*が適用されると、実座標７０上の通過点ＰＰ１は、画像座標６０上の通過点ＰＰ１^*に変換される。

このようにマッチング部１４０は、仮基準候補点を選択する全ての組み合わせパターンについて合計二乗誤差を算出する。ここで基準通過点と仮基準候補点との対応付けが適切であれば、マッチング部１４０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Pによって、通過点ＰＰ１を対応する候補点Ｐ₃の近傍に変換できる。よってマッチング部１４０は、合計二乗誤差が最小となる対応関係Ｘを決定することで、通過点を適切な候補点に対応付けることができる。

なお図１２，１３の例では、候補点Ｐ₄に対応する通過点はない。つまり候補点集合ＰＰ_Iは、余分な候補点を含んでいる。ここでマッチング部１４０が候補点Ｐ₄を基準通過点のいずれかに対応する仮基準候補点に選択したパターンでは、合計二乗誤差は大きくなる。よってマッチング部１４０は、候補点集合ＰＰ_Iに余分な候補点が含まれている場合であっても、通過点を適切な候補点に対応付けることができる。

次に経路出力部１５０による経路変換処理について詳細に説明する。
図１４は、経路変換処理の一例を示す図である。経路出力部１５０は、候補経路点集合ＰＲ_C上を始点から終点まで探索し、探索経路を実座標７０上に変換する。

経路出力部１５０は、基準通過点以外の通過点をホモグラフィ行列Ｈ_P ^*によって画像座標６０上の通過点に変換する。例えば経路出力部１５０は、ホモグラフィ行列Ｈ_P ^*によって、通過点ＰＰ１を画像座標６０上の通過点ＰＰ１^*に変換する。

経路出力部１５０は、始点ＳＰ１に対応する候補点Ｐ₆から通過点ＰＰ１^*まで候補経路点集合ＰＲ_C上を探索する。経路出力部１５０による探索方法としては、例えば幅優先探索がある。経路出力部１５０は、通過点ＰＰ１^*から終点ＲＰ１に対応する候補点Ｐ₁まで候補経路点集合ＰＲ_C上を探索する。また経路出力部１５０は、始点ＳＰ２に対応する候補点Ｐ₅から終点ＲＰ２に対応する候補点Ｐ₂まで候補経路点集合ＰＲ_C上を探索する。経路出力部１５０は、探索経路上の点の集合を画像経路ＰＲ_Iに含める。

経路出力部１５０は、画像経路ＰＲ_Iを実座標経路ＰＲ_Rに変換する。例えば経路出力部１５０は、候補点Ｐ₆を始点ＳＰ１、候補点Ｐ₁を終点ＲＰ１、候補点Ｐ₅を始点ＳＰ２、候補点Ｐ₂を終点ＲＰ２に変換するホモグラフィ行列Ｈ_P ^-1を推定する。なおホモグラフィ行列Ｈ_P ^-1は、例えばホモグラフィ行列Ｈ_P ^*の逆行列である。経路出力部１５０は、ホモグラフィ行列Ｈ_P ^-1によって、画像経路ＰＲ_Iに含まれる各点を実座標７０上の点に変換する。経路出力部１５０は、実座標７０上に変換された各点を実座標経路ＰＲ_Rに含める。

このように経路出力部１５０は、画像座標６０上に変換された通過点を辿って候補経路点集合ＰＲ_C上を探索する。これにより経路出力部１５０は、候補経路点集合ＰＲ_Cに含まれる点のうち、地図画像５０に写った図上経路３２－１，３２－２を示す点を特定できる。そして経路出力部１５０は、特定した画像経路ＰＲ_Iを実座標経路ＰＲ_Rに変換する。これにより経路出力部１５０は、地図画像５０に写った図上経路３２－１，３２－２を実座標７０上に変換できる。

以下、経路認識処理の手順について、詳細に説明する。
図１５は、経路認識処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１５に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１０１］画像変換部１２０は、入力画像４０に写る十字マーク３１－１，３１－２を検出する。十字検出処理の詳細については後述する（図１６参照）。
［ステップＳ１０２］画像変換部１２０は、ステップＳ１０１で検出された十字マーク（例えば、検出十字マーク４４－１，４４－２）に基づいて、入力画像４０を地図画像５０に変換する。画像変換処理の詳細については後述する（図１７参照）。

［ステップＳ１０３］検出部１３０は、ステップＳ１０２で変換された地図画像５０から候補経路を検出する。候補経路検出処理の詳細については後述する（図１８参照）。
［ステップＳ１０４］検出部１３０は、ステップＳ１０２で変換された地図画像５０から候補点を検出する。候補点検出処理の詳細については後述する（図１９参照）。

［ステップＳ１０５］マッチング部１４０は、ステップＳ１０４で検出された候補点（例えば、候補点集合ＰＰ_I）と実通過点集合ＰＰ_Rとのマッチングを行う。マッチング処理の詳細については後述する（図２０参照）。

［ステップＳ１０６］経路出力部１５０は、ステップＳ１０３で検出された候補経路（例えば、候補経路点集合ＰＲ_C）を、ステップＳ１０４で検出された候補点（例えば、候補点集合ＰＰ_I）およびステップＳ１０５で決定された対応関係Ｘに基づいて、実座標７０上の経路に変換する。経路変換処理の詳細については後述する（図２１参照）。

［ステップＳ１０７］経路出力部１５０は、ステップＳ１０６で変換された実座標７０上の経路（例えば、実座標経路ＰＲ_R）を出力する。例えば経路出力部１５０は、実座標経路ＰＲ_Rを結果記憶部１６０に格納する。

このようにして、入力画像４０に写る図上経路３２－１，３２－２が実座標経路ＰＲ_Rに変換される。これにより、地図３０の座標と実座標７０との対応付けなどのユーザによる作業なしに図上経路３２－１，３２－２を示す実座標データが作成される。よって、実座標データの作成が容易になる。

次に、十字検出処理の手順について、詳細に説明する。
図１６は、十字検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１１１］画像変換部１２０は、入力画像４０を二値化して二値画像４１を生成する。例えば画像変換部１２０は、入力画像４０をグレースケールとしたときに値が閾値以上となる画素の値を「１」、値が閾値未満となる画素の値を「０」とした二値画像４１を生成する。

［ステップＳ１１２］画像変換部１２０は、二値画像４１から値が「１」である領域の輪郭を検出する。
［ステップＳ１１３］画像変換部１２０は、ステップＳ１１２で検出された輪郭のうちの１つの輪郭を線分の候補として選択する。

［ステップＳ１１４］画像変換部１２０は、ステップＳ１１３で選択された輪郭の周囲長の二値画像４１のサイズ（例えば、横幅）に対する割合が一定範囲内であるか否かを判定する。画像変換部１２０は、ステップＳ１１３で選択された輪郭の周囲長の二値画像４１のサイズに対する割合が一定範囲内であると判定した場合、処理をステップＳ１１６に進める。また画像変換部１２０は、ステップＳ１１３で選択された輪郭の周囲長の二値画像４１のサイズに対する割合が一定範囲外であると判定した場合、処理をステップＳ１１５に進める。

［ステップＳ１１５］画像変換部１２０は、ステップＳ１１３で選択された輪郭を線分の候補から除外する。
［ステップＳ１１６］画像変換部１２０は、ステップＳ１１２で検出された輪郭を全て選択したか否かを判定する。画像変換部１２０は、ステップＳ１１２で検出された輪郭を全て選択したと判定した場合、処理をステップＳ１１７に進める。また画像変換部１２０は、ステップＳ１１２で検出された輪郭のうち未選択の輪郭が残っていると判定した場合、処理をステップＳ１１３に進める。

［ステップＳ１１７］画像変換部１２０は、線分の候補から線分集合４３を検出する。例えば画像変換部１２０は、線分の候補である輪郭内の領域の画素の値を「１」、当該領域以外の画素の値を「０」とした二値画像４２を生成する。そして画像変換部１２０は、二値画像４２から値が「１」である画素が線分状になっている領域を検出する。

［ステップＳ１１８］画像変換部１２０は、ステップＳ１１７で検出された線分集合４３から２つの線分（線分のペア）を十字マークの候補として選択する。
［ステップＳ１１９］画像変換部１２０は、ステップＳ１１８で選択された線分のペアが十字型であるか否かを判定する。例えば画像変換部１２０は、線分のペアが交差しており、長さの差が所定値以下であり、交わる角度が所定の範囲内である場合線分のペアが十字型であると判定する。画像変換部１２０は、ステップＳ１１８で選択された線分のペアが十字型であると判定した場合、処理をステップＳ１２１に進める。また画像変換部１２０は、ステップＳ１１８で選択された線分のペアが十字型でないと判定した場合、処理をステップＳ１２０に進める。

［ステップＳ１２０］画像変換部１２０は、ステップＳ１１８で選択された線分のペアを十字マークの候補から除外する。
［ステップＳ１２１］画像変換部１２０は、全ての線分のペアの組み合わせを選択したか否かを判定する。画像変換部１２０は、全ての線分のペアの組み合わせを選択したと判定した場合、処理をステップＳ１２２に進める。また画像変換部１２０は、未選択の線分のペアの組み合わせが残っていると判定した場合、処理をステップＳ１１８に進める。

［ステップＳ１２２］画像変換部１２０は、十字マークの候補のうち最も右上の線分のペアと最も左下の線分のペアとを検出する。例えば画像変換部１２０は、十字マークの候補のうち最も右上の線分のペアを検出十字マーク４４－１として検出する。また画像変換部１２０は、十字マークの候補のうち最も左下の線分のペアを検出十字マーク４４－２として検出する。

このようにして画像変換部１２０は、入力画像４０に写る十字マーク３１－１，３１－２として検出十字マーク４４－１，４４－２を検出できる。
次に、画像変換処理の手順について、詳細に説明する。

図１７は、画像変換処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１７に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１３１］画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－１，４４－２それぞれの交点と検出十字マーク４４－１，４４－２を延長した線分の交点とを算出する。例えば画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－１の縦線と横線との交点である交点４５－１を算出する。また例えば画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－２の縦線と横線との交点である交点４５－２を算出する。また例えば画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－１の縦線を延長した線分と検出十字マーク４４－２の横線を延長した線分との交点である交点４５－３を算出する。また例えば画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－２の縦線を延長した線分と検出十字マーク４４－１の横線を延長した線分との交点である交点４５－４を算出する。

［ステップＳ１３２］画像変換部１２０は、ステップＳ１３１で算出した交点それぞれに対応する長方形の頂点を決定する。例えば画像変換部１２０は、交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４それぞれを最も近い入力画像４０の頂点に対応付ける。画像変換部１２０は、交点４５－１に対応する頂点を入力画像４０の右上の頂点に決定する。また画像変換部１２０は、交点４５－２に対応する頂点を入力画像４０の左下の頂点に決定する。また画像変換部１２０は、交点４５－３に対応する頂点を入力画像４０の右下の頂点に決定する。また画像変換部１２０は、交点４５－４に対応する頂点を入力画像４０の左上の頂点に決定する。

［ステップＳ１３３］画像変換部１２０は、ホモグラフィ行列推定をする。例えば画像変換部１２０は、交点４５－１，４５－２，４５－３，４５－４それぞれをステップＳ１３２で決定された対応する頂点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Cを推定する。

［ステップＳ１３４］画像変換部１２０は、入力画像４０をホモグラフィ変換する。例えば画像変換部１２０は、ステップＳ１３３で算出されたホモグラフィ行列Ｈ_Cによって入力画像４０をホモグラフィ変換し、地図画像５０を生成する。

このように画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－１，４４－２の交点と検出十字マーク４４－１，４４－２それぞれを延長した線分の交点とを入力画像４０の各頂点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Cを推定する。そして画像変換部１２０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Cによって入力画像４０を地図画像５０に変換する。すると地図画像５０に写る十字マーク３１－１，３１－２の縦線同士と横線同士とは、それぞれ平行になる。よって画像変換部１２０は、斜め上から地図３０を撮影した入力画像４０から、真上から地図３０を撮影したような地図画像５０を生成できる。

なお地図３０を斜め上から撮影した入力画像４０では、カメラに近い部分は大きく写りカメラから遠い部分は小さく写る。よって入力画像４０に写る図上経路３２－１，３２－２は、実際の図上経路３２－１，３２－２の形状と異なる。すると入力画像４０に写る図上経路３２－１，３２－２が実座標７０上に変換される場合、不適切な形状で変換される。そこで画像変換部１２０は、真上から地図３０を撮影したような地図画像５０を生成することで、地図画像５０に写る図上経路３２－１，３２－２の形状と実際の図上経路３２－１，３２－２の形状とを一致させる。これにより、図上経路３２－１，３２－２を実座標７０上に変換する精度を向上させることができる。

次に、候補経路検出処理の手順について、詳細に説明する。
図１８は、候補経路検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１４１］検出部１３０は、地図画像５０の各画素について経路色との差分を算出する。例えば検出部１３０は、地図画像５０上の部分の選択を受け付け、選択された部分の色を経路色に決定する。

［ステップＳ１４２］検出部１３０は、経路色との差分が一定以下の画素を抽出する。例えば検出部１３０は、地図画像５０において、経路色との色差が所定値以下の画素の値を「１」、経路色との色差が所定値より大きい画素の値を「０」とした経路色抽出画像５１を生成する。

［ステップＳ１４３］検出部１３０は、経路色抽出画像５１に対してクロージング処理することによって経路色抽出画像５２を生成する。
［ステップＳ１４４］検出部１３０は、経路色抽出画像５２から値が「１」である領域の輪郭を検出する。

［ステップＳ１４５］検出部１３０は、面積および周囲長が一定以下である領域を除去する。例えば検出部１３０は、ステップＳ１４４で検出した輪郭それぞれの周囲長と輪郭内の領域の面積とを算出する。検出部１３０は、経路色抽出画像５２の横幅に対する輪郭の周囲長の割合および経路色抽出画像５２の面積に対する面積の割合が所定の割合より大きい領域の画素の値を「１」、当該領域以外の画素の値を「０」とした経路色抽出画像５３を生成する。

［ステップＳ１４６］検出部１３０は、経路色抽出画像５３を細線化して候補経路点集合ＰＲ_Cを検出する。
このように検出部１３０は、地図画像５０から図上経路３２－１，３２－２と同じ色の部分を抽出する。そして検出部１３０は、地図画像５０に写った図上経路３２－１，３２－２の面積と周囲長として適切な範囲の領域を抽出する。これにより検出部１３０は、抽出した図上経路３２－１，３２－２と同じ色の部分から、地図画像５０に写った文字や十字マーク３１－１，３１－２の部分を除去することができる。

さらに検出部１３０は、細線化することで候補経路として太さが１画素の線を示す候補経路点集合ＰＲ_Cを検出する。これにより検出部１３０は、実座標上の点に変換しやすい候補経路を検出できる。

次に、候補点検出処理の手順について、詳細に説明する。
図１９は、候補点検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１９に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１５１］検出部１３０は、候補経路点集合ＰＲ_Cで示される線をモルフォロジー変換によって膨張させた膨張経路画像５４を生成する。
［ステップＳ１５２］検出部１３０は、経路色抽出画像５３と膨張経路画像５４との差分である差分画像５５を生成する。

［ステップＳ１５３］検出部１３０は、差分画像５５の値が「１」である領域を膨張させ、膨張画像５６を生成する。
［ステップＳ１５４］検出部１３０は、膨張画像５６から値が「１」である領域の輪郭を検出する。

［ステップＳ１５５］検出部１３０は、ステップＳ１５４で膨張画像５６から検出した輪郭内の領域の重心を算出する。検出部１３０は、算出された重心を候補点集合ＰＰ_Iとして検出する。

このように検出部１３０は、細線化した経路色抽出画像５３を膨張させることによって、経路色抽出画像５３から図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５を示す点を除去することができる。そして検出部１３０は、経路色抽出画像５３と膨張経路画像５４との差分を算出することで、膨張経路画像５４を生成するときに除去した図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５を示す部分を抽出することができる。さらに検出部１３０は、差分画像５５の白の領域を膨張させた膨張画像５６から検出した輪郭の重心を算出することで、一部が欠けていたり複数に分割されている、図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５を示す点の位置を特定できる。

次に、マッチング処理の手順について、詳細に説明する。
図２０は、マッチング処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２０に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１６１］マッチング部１４０は、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる通過点から４点を基準通過点に選択する。例えばマッチング部１４０は、始点ＳＰ１、終点ＲＰ１、始点ＳＰ２および終点ＲＰ２を基準通過点に選択する。

［ステップＳ１６２］マッチング部１４０は、候補点集合ＰＰ_Iに含まれる候補点から、ステップＳ１６１で選択した基準通過点それぞれに対応する仮基準候補点を選択する。例えばマッチング部１４０は、始点ＳＰ１に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₅を選択する。またマッチング部１４０は、終点ＲＰ１に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₃を選択する。またマッチング部１４０は、始点ＳＰ２に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₄を選択する。またマッチング部１４０は、終点ＲＰ２に対応する仮基準候補点として候補点Ｐ₂を選択する。

［ステップＳ１６３］マッチング部１４０は、基準通過点それぞれを対応する仮基準候補点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Pを推定する。例えばマッチング部１４０は、始点ＳＰ１を候補点Ｐ₅、終点ＲＰ１を候補点Ｐ₃、始点ＳＰ２を候補点Ｐ₄、終点ＲＰ２を候補点Ｐ₂に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_Pを推定する。

［ステップＳ１６４］マッチング部１４０は、基準通過点以外の通過点を画像座標６０上の通過点にホモグラフィ変換する。例えばマッチング部１４０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Pによって、実座標７０上の通過点ＰＰ１を画像座標６０上の通過点ＰＰ１’に変換する。

［ステップＳ１６５］マッチング部１４０は、合計二乗誤差を算出する。例えばマッチング部１４０は、通過点ＰＰ１’と仮基準候補点以外の最近傍点である候補点Ｐ₁との距離の二乗を算出する。

［ステップＳ１６６］マッチング部１４０は、仮基準候補点を選択する全ての組み合わせを選択したか否かを判定する。マッチング部１４０は、仮基準候補点を選択する全ての組み合わせを選択したと判定した場合、処理をステップＳ１６７に進める。またマッチング部１４０は、未選択の仮基準候補点を選択する組み合わせが残っていると判定した場合、処理をステップＳ１６２に進める。

［ステップＳ１６７］マッチング部１４０は、合計二乗誤差が最小であったときの基準通過点と仮基準候補点との対応関係を基準通過点と基準候補点との対応関係Ｘに決定する。またマッチング部１４０は、基準通過点それぞれを対応する基準候補点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_P ^*を推定する。

このようにマッチング部１４０は、仮基準候補点を選択する全ての組み合わせパターンについて合計二乗誤差を算出する。そしてマッチング部１４０は、合計二乗誤差が最小となるパターンにおける対応関係Ｘを決定する。ここで基準通過点と仮基準候補点との対応付けが適切であれば、マッチング部１４０は、ホモグラフィ行列Ｈ_Pによって、基準通過点以外の通過点を対応する候補点の近傍に変換できる。よってマッチング部１４０は、合計二乗誤差が最小となる対応関係Ｘを決定することで、通過点を適切な候補点に対応付けることができる。

また候補点集合ＰＰ_Iが余分な候補点を含んでいる場合に、マッチング部１４０が余分な候補点を基準通過点のいずれかに対応する仮基準候補点に選択した場合、合計二乗誤差は大きくなる。よってマッチング部１４０は、候補点集合ＰＰ_Iに余分な候補点が含まれている場合であっても、通過点を適切な候補点に対応付けることができる。

次に、経路変換処理の手順について、詳細に説明する。
図２１は、経路変換処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

［ステップＳ１７１］経路出力部１５０は、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる通過点を画像座標６０上の通過点に変換する。例えば経路出力部１５０は、実通過点集合ＰＰ_Rに含まれる通過点それぞれをホモグラフィ行列Ｈ_P ^*によって画像座標６０上の通過点に変換する。なお基準通過点は対応する基準候補点が画像座標６０上にあるため、経路出力部１５０は、基準通過点以外の通過点をホモグラフィ行列Ｈ_P ^*によって画像座標６０上の通過点に変換すればよい。例えば経路出力部１５０は、ホモグラフィ行列Ｈ_P ^*によって、通過点ＰＰ１を通過点ＰＰ１^*に変換する。

［ステップＳ１７２］経路出力部１５０は、実座標情報１１１を参照し、部隊を選択する。
［ステップＳ１７３］経路出力部１５０は、実座標情報１１１を参照し、ステップＳ１７２で選択した部隊の始点を選択する。例えば経路出力部１５０は、始点ＳＰ１を選択する。

［ステップＳ１７４］経路出力部１５０は、実座標情報１１１を参照し、ステップＳ１７２で選択した部隊の次の通過点を特定する。そして経路出力部１５０は、直前のステップＳ１７３またはステップＳ１７６で選択した通過点（例えば、始点ＳＰ１）から、特定した通過点まで候補経路点集合ＰＲ_C上を幅優先探索する。例えば経路出力部１５０は、通過点ＰＰ１を特定する。そして経路出力部１５０は、始点ＳＰ１に対応する画像座標６０上の候補点Ｐ₆から通過点ＰＰ１^*まで候補経路点集合ＰＲ_C上を探索する。経路出力部１５０は、探索経路を画像経路ＰＲ_Iに含める。

［ステップＳ１７５］経路出力部１５０は、終点に到達したか否かを判定する。例えば経路出力部１５０は、ステップＳ１７４で特定した次の通過点が終点であった場合、終点に到達したと判定する。経路出力部１５０は、終点に到達したと判定した場合、処理をステップＳ１７７に進める。また経路出力部１５０は、終点に到達していないと判定した場合、処理をステップＳ１７６に進める。

［ステップＳ１７６］経路出力部１５０は、実座標情報１１１を参照し、ステップＳ１７２で選択した部隊の次の通過点を選択する。
［ステップＳ１７７］経路出力部１５０は、実座標情報１１１を参照し、全ての部隊を選択したか否かを判定する。経路出力部１５０は、全ての部隊を選択したと判定した場合、処理をステップＳ１７８に進める。また経路出力部１５０は、未選択の部隊が残っていると判定した場合、処理をステップＳ１７２に進める。

［ステップＳ１７８］経路出力部１５０は、画像経路ＰＲ_Iを実座標経路ＰＲ_Rに変換する。例えば経路出力部１５０は、基準候補点それぞれを対応する基準通過点に変換するためのホモグラフィ行列Ｈ_P ^-1を推定する。経路出力部１５０は、ホモグラフィ行列Ｈ_P ^-1によって、画像経路ＰＲ_Iに含まれる各点を実座標７０上の点に変換する。経路出力部１５０は、実座標７０上に変換された各点を実座標経路ＰＲ_Rに含める。

このように経路出力部１５０は、画像座標６０上に変換された始点から終点まで候補経路点集合ＰＲ_C上を探索する。これにより経路出力部１５０は、候補経路点集合ＰＲ_Cに含まれる点のうち、図上経路３２－１，３２－２を示す点を特定できる。そして経路出力部１５０は、特定した画像経路ＰＲ_Iを実座標経路ＰＲ_Rに変換することで図上経路３２－１，３２－２を実座標７０上に変換できる。

図２２は、画像上の通過点と実座標上の通過点との対応付けの一例を示す図である。まず画像変換部１２０は、検出十字マーク４４－１，４４－２それぞれの交点と検出十字マーク４４－１，４４－２それぞれを延長した線分の交点とに基づいて、入力画像４０を地図画像５０に変換する。

ここで地図３０の画像データを取得する他の方法として、地図３０をスキャナで読み込むことが考えられる。しかし地図３０が大型であった場合、地図３０をスキャナで読み込むことは困難である。また大型の地図３０の所望の範囲を真上から撮影することも困難である。これに対して第２の実施の形態によれば、地図３０を斜め上から撮影した入力画像４０が真上から地図３０を撮影したような地図画像５０に自動変換される。よって真上から地図３０を撮影した画像の取得が容易になる。

次に検出部１３０は、地図画像５０に写る図上経路３２－１，３２－２および図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５の部分を抽出する。そして検出部１３０は、抽出した部分から、図上経路３２－１，３２－２の部分を除去する。これにより地図画像５０に写る図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５の候補点が自動検出される。

そしてマッチング部１４０は、候補点と通過点との仮の対応付けパターンそれぞれについて、合計二乗誤差を算出し、合計二乗誤差の小さい最も適切な候補点と通過点との対応関係Ｘを決定する。これにより地図画像５０に写る図上通過点３３－１，３３－２，３３－３，３３－４，３３－５と実座標情報１１１に登録された通過点の実座標との対応が自動決定される。

上記のように第２の実施の形態によれば、情報処理装置１００は、入力画像４０の地図画像５０への変換、候補点の検出および候補点と通過点との対応付けを自動で行う。これにより実座標データを作成する際のユーザの負担が軽減する。

次に第２の実施の形態で出力される実座標データについて説明する。
図２３は、実座標データの一例を示す図である。図２３の例では、実座標８０上の実経路８１と認識経路８２とが示される。なお実座標８０の縦軸は、緯度（北緯）を示す。また実座標８０の横軸は、経度（東経）を示す。実経路８１は、部隊の実際の経路を示す実座標データである。実経路８１は、例えばユーザが経路に沿って電子地図上をなぞることによって作成される。

認識経路８２は、第２の実施の形態によって出力される実座標データ（実座標経路ＰＲ_R）を可視化したものである。図２３に示すように認識経路８２は、実座標８０を示すグラフ上に可視化される。また認識経路８２は、地図アプリケーションによって電子地図に重畳して表示されてもよい。認識経路８２が電子地図に重畳して表示されることによって、電子地図上で図上経路３２－１，３２－２の確認が可能になる。

以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。さらに、前述した実施の形態のうちの任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。

１ 地図画像
２ 候補経路
３ 候補点集合
４ａ，４ｂ，４ｃ，・・・ パターン
５ 実座標データ
１０ 情報処理装置
１１ 記憶部
１１ａ 座標情報
１２ 処理部

Claims (9)

1. コンピュータに、
   実座標上での実経路を地図上でなぞった図上経路と前記実座標上での複数の通過点を前記地図上で標した複数の図上通過点とが写った地図画像から、前記図上経路の候補である候補経路と前記複数の図上通過点の候補である複数の候補点とを検出し、
   前記複数の通過点の一部である複数の第１通過点それぞれに前記複数の候補点のうちの１つを対応付ける組み合わせパターンを複数生成し、
   複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについて、前記複数の第１通過点の前記実座標における座標値と、前記複数の候補点のうちの前記複数の第１通過点に対応付けられた複数の第１候補点の前記地図画像内での座標値との一方を他方に変換する変換情報に基づいて、前記複数の通過点のうちの前記複数の第１通過点以外の１以上の第２通過点の前記実座標における座標値と、前記複数の候補点のうちの前記複数の第１候補点以外の１以上の第２候補点の前記地図画像内での座標値との一方を変換した場合の、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差を算出し、
   複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについて算出した、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差に基づいて、複数生成された前記組み合わせパターンから一の組み合わせパターンを選択し、
   選択した前記一の組み合わせパターンの変換情報に基づいて、前記候補経路上の点の前記地図画像内での座標値を前記実座標上の座標値に変換する、
   処理を実行させる経路認識プログラム。
2. 複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについての前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差の算出では、前記複数の第１通過点それぞれの前記実座標における座標値を、対応付けられた第１候補点の前記地図画像内での座標値に変換する変換情報に基づいて、前記１以上の第２通過点の前記実座標における座標値を前記地図画像内での座標値に変換した場合の、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差を算出する、
   請求項１記載の経路認識プログラム。
3. 複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについての前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差の算出では、前記１以上の第２通過点の前記実座標における座標値と、前記１以上の第２候補点の前記地図画像内での座標値との一方を変換した場合の、変換した一方それぞれの他方のうちの最近傍点との座標値の差を算出する、
   請求項１または２記載の経路認識プログラム。
4. 前記コンピュータに、さらに、
   前記図上経路と前記複数の図上通過点と前記地図上に記された２つの十字マークとが写った入力画像から、前記２つの十字マークを示す２つの検出十字マークを検出し、
   前記２つの検出十字マークそれぞれの交点と前記２つの検出十字マークそれぞれを延長した線分が交わる２つの交点とを、長方形の各頂点に変換するための他の変換情報を算出し、
   前記他の変換情報に基づいて、前記入力画像を前記地図画像に変換させる、
   請求項１ないし３のいずれかに記載の経路認識プログラム。
5. 前記複数の通過点には、始点と終点とが含まれ、
   前記コンピュータに、さらに、
   前記始点および前記終点と前記候補経路との一方を前記変換情報に基づいて変換し、
   前記始点から前記終点まで、前記候補経路上を探索させ、
   前記候補経路上の点の座標値の前記実座標上の座標値への変換では、前記変換情報に基づいて、前記候補経路上を探索した探索経路上の点を前記実座標上の座標値に変換する、
   請求項１ないし４のいずれかに記載の経路認識プログラム。
6. 前記候補経路の検出では、前記地図画像から所定の色でサイズが所定の範囲の輪郭を抽出し、前記輪郭を細線化した前記候補経路を検出する、
   請求項１ないし５のいずれかに記載の経路認識プログラム。
7. 前記複数の候補点の検出では、前記輪郭と膨張させた前記候補経路との差分に基づいて、前記複数の候補点を検出する、
   請求項６記載の経路認識プログラム。
8. 複数の通過点の実座標上での座標値を記憶する記憶部と、
   前記実座標上での実経路を地図上でなぞった図上経路と前記実座標上での前記複数の通過点を前記地図上で標した複数の図上通過点とが写った地図画像から、前記図上経路の候補である候補経路と前記図上通過点の候補である複数の候補点とを検出し、前記複数の通過点の一部である複数の第１通過点それぞれに前記複数の候補点のうちの１つを対応付ける組み合わせパターンを複数生成し、複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについて、前記複数の第１通過点の前記実座標における座標値と、前記複数の候補点のうちの前記複数の第１通過点に対応付けられた複数の第１候補点の前記地図画像内での座標値との一方を他方に変換する変換情報に基づいて、前記複数の通過点のうちの前記複数の第１通過点以外の１以上の第２通過点の前記実座標における座標値と、前記複数の候補点のうちの前記複数の第１候補点以外の１以上の第２候補点の前記地図画像内での座標値との一方を変換した場合の、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差を算出し、複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについて算出した、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差に基づいて、複数生成された前記組み合わせパターンから一の組み合わせパターンを選択し、選択した前記一の組み合わせパターンの変換情報に基づいて、前記候補経路上の点の前記地図画像内での座標値を前記実座標上の座標値に変換する処理部と、
   を有する情報処理装置。
9. コンピュータが、
   実座標上での実経路を地図上でなぞった図上経路と前記実座標上での複数の通過点を前記地図上で標した複数の図上通過点とが写った地図画像から、前記図上経路の候補である候補経路と前記図上通過点の候補である複数の候補点とを検出し、
   前記複数の通過点の一部である複数の第１通過点それぞれに前記複数の候補点のうちの１つを対応付ける組み合わせパターンを複数生成し、
   複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについて、前記複数の第１通過点の前記実座標における座標値と、前記複数の候補点のうちの前記複数の第１通過点に対応付けられた複数の第１候補点の前記地図画像内での座標値との一方を他方に変換する変換情報に基づいて、前記複数の通過点のうちの前記複数の第１通過点以外の１以上の第２通過点の前記実座標における座標値と、前記複数の候補点のうちの前記複数の第１候補点以外の１以上の第２候補点の前記地図画像内での座標値との一方を変換した場合の、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差を算出し、
   複数生成された前記組み合わせパターンそれぞれについて算出した、前記１以上の第２通過点と前記１以上の第２候補点との座標値の差に基づいて、複数生成された前記組み合わせパターンから一の組み合わせパターンを選択し、
   選択した前記一の組み合わせパターンの変換情報に基づいて、前記候補経路上の点の前記地図画像内での座標値を前記実座標上の座標値に変換する、
   経路認識方法。

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