JPH06325150A - 写真画像とベクトル地図の自動重ね合わせ方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】ベクトル地図を構成する複数の座標点を変換パ
ラメータを変化させつつ座標変換し（ステップ１０
３）、その座標点に対応する写真画像の輝度の統計量を
計算する（ステップ１０４）。そして統計量の分散が最
小となった変換パラメータを求め（ステップ１０７）、
位置の一致不一致の判定処理を行なう。 【効果】自動的に写真画像とベクトル地図を重ね合わせ
て表示をすることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、地図作成や地図修正、
及び航空写真，衛生画像解析システムなどにおける写真
画像とベクトル地図の重ね合わせ表示に係り、特に、両
者を自動的に重ね合わせるのに好適な、写真画像とベク
トル地図の自動位置重ね合わせ方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、地図や画像の自動的な相互重ね合
わせ方式には、電気学会論文誌Ｃ，電子・情報システム
部門誌，平成３年１１１巻２号の「自動車ナビゲーショ
ンのためのマップマッチングの一方式」などがある。本
方式は、車が交差点などで曲がるまでの軌跡を一つのベ
クトルとして、ベクトルデータ地図中の全道路ベクトル
から、最も類似した道路を捜すマッチング処理を行なう
ものである。マッチング処理の方法は、ベクトルどうし
の長さ，方向，位置をもとに、あるしきい値内にある候
補の道路から一つ決定するものである。

【０００３】また画像中から対象物を探す方法に、テン
プレートマッチングがある。これは、検出しようとする
対象を表すテンプレートを画像に重ね、重なる画像の部
分との類似度を測り、１画素ずつテンプレートを動かし
ながら類似度が最大となる位置を求めるものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、画像
と画像、またはベクトルとベクトルのマッチングの場合
であり、画像とベクトル間のマッチングに関しては考慮
されていなかった。

【０００５】本発明の目的は、自動的に写真画像とベク
トル地図の重ね合わせをする「写真画像とベクトル地図
の自動重ね合わせ」のための方法を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】ベクトル地図の座標点を
変換する際の変換パラメータを変化させつつ座標変換
し、ベクトル地図を構成する複数の点に対応する写真画
像上の輝度の統計量を求める。そして統計量の分散が最
小となるところで両者が一致したと判断する処理を行な
うものである。

【０００７】

【作用】一般に衛星画像や航空写真などの写真画像で、
例えば道路，建物，鉄道，河川等はそれぞれ一定の明る
さを持つ。よって写真画像からある目標物の輝度を拾い
統計量を計算すれば、平均値はその目標物の持つ明るさ
の平均になるし、分散値は一定の輝度に集中しているの
で小さくなる。

【０００８】ベクトル地図の多くは図７のように直交座
標系で書かれており、そのベクトルの情報として図の道
路７０や建物７１のなどの属性を持っている。それゆ
え、写真画像とベクトル地図が重ね合わされていれば、
その属性で書かれたベクトル座標の位置に対応する写真
画像の輝度の統計量は、ランダムに拾った統計量と比べ
て違いがでてくる。一番の違いは分散であり、ランダム
に拾った場合は分散が大きくなり、両者が重ね合わされ
ていれば輝度が集中しているため分散は小さくなる。

【０００９】この様子を、図４を用いて説明する。
（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ写真画像から拾った輝度のヒ
ストグラムである。（ａ）は写真画像にヒストグラム平
滑化処理を施した後の輝度対画素数のヒストグラムであ
る。（ｂ)，(ｃ）はベクトル地図の座標点に対応した写
真画像の輝度のヒストグラムである。

【００１０】一般に写真画像のヒストグラムは、（ｂ）
のようにある輝度に集中している。統計量の計算の際に
全ての輝度の出現確立を同じにするためにヒストグラム
平滑化処理を行なう。この処理によって、サンプリング
した輝度のヒストグラムが（ｂ）のようになれば、サン
プリングした場所は同一輝度であり同一目標物である可
能性が高い。（ｃ）のようなヒストグラムになればサン
プリングした場所に同一目標物はないと推測できる。

【００１１】それゆえ、ベクトル地図の位置や形を変え
つつ同一属性に対してその位置に対応する写真画像の輝
度の統計量を計算し、分散を調べれば分散が最小のとこ
ろで両者の位置が合っていると推測できる。

【００１２】また、あらかじめ目標物の平均輝度がどの
ような値をとるかが分かっていれば、基準値を設けてサ
ンプリングした輝度の平均値と見比べることで、より正
確な位置を判定することができる。

【００１３】

【実施例】図１は、本発明の処理手順の１実施例を示す
フローチャートであり、図２は本発明で扱うデータの状
態を示す図である。２０，２１は、補助記憶装置に入っ
ているファイルで２０は写真画像データ，２１はベクト
ル地図データである。２２は２０を読み込んだ後のデー
タの状態でＭ×Ｎのマトリックスであり、左上が（０，
０）右下が（Ｍ−１，Ｎ−１）に相当する。図３はベク
トル地図に対応する写真画像の位置の対応を表す図であ
る。３０はベクトル地図の座標系の原点であり３１はベ
クトル地図のベクトル座標点である。３２は３１の位置
に対応する２２の配列における位置である。

【００１４】次に図１に基づいて詳細に各種の動作の説
明をする。全体の流れは、ベクトル地図を構成する座標
点を座標変換しながら、その点に対応する写真画像の輝
度の統計量から、位置の一致不一致を判定するものであ
る。

【００１５】まず、図２における２０と２１を読み込む
（ステップ１０１）。写真画像は、後処理の輝度の統計
量計算の際に値がかたよらないようにするためにヒスト
グラム平滑化を行ない配列２２に収める（ステップ１０
２）。ベクトル地図は図３のように、原点３０を基準に
直交座標系で書かれていて、２２と照らし合わせる際に
は、写真画像はそのままで座標変換の変換パラメータを
変えてやれば、ベクトル地図全体が拡大，縮小，回転，
移動などの変形を行なう。

【００１６】座標の変換にはいろいろあるが、例えばア
フィン変換は、

【００１７】

【数１】 Ｘ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｅ Ｙ＝ｃｘ＋ｄｙ＋ｆ …（数１） で示され、（ｘ，ｙ）から（Ｘ，Ｙ）に変換するための
パラメータはａ〜ｆの６成分ある。ここでａ〜ｆのパラ
メータをそれぞれ変化させてやればその中で写真画像と
一致するパラメータがあるはずである。他の変換でもい
くつかのパラメータをそれぞれ変化させてやればよい。

【００１８】座標変換するパラメータには回転成分，移
動成分，縮尺成分，ひずみ成分などがある。そこでこれ
らの成分の移動範囲を考慮に入れれば、変化させる量が
少なくてすむ。変化させるパラメータの範囲は、回転成
分は０〜３６０度動かし、移動成分はベクトル地図が写
真画像全体を通るまで動かし、縮尺成分はそれぞれの付
加データとして与えられている場合が多いので、そのデ
ータ値の前後を動かす。付加データがなければ地図が判
読できる最小の縮尺から地図の大きさが写真画像を越え
るまで拡大していく。ひずみ成分は両者ともそれほど大
きな違いはないので多少変化させるだけですむ。

【００１９】これらのパラメータをそれぞれ変化させな
がら３２の位置に対する２２の値を拾い統計量を計算す
る（ステップ１０３）(ステップ１０４）(ステップ１０
５）。変化させるすべてのパラメータの組合わせに対し
て統計量の計算が終わったら（ステップ１０６）、統計
量判定に移る（ステップ１０７）。統計量には平均，分
散などがあるが、分散のみの場合でも判定できる。同一
目標物の明るさはほぼ一定で、同一目標物から拾ってき
た輝度の分散は比較的小さくなるので分散が一番小さく
なった場所で両者が重ね合っているとみなす（ステップ
１０７）。そしてその位置に対して写真画像の上にベク
トル地図を表示する（ステップ１０８）。

【００２０】また、ステップ１０７で分散が比較的小さ
くなった場所を幾つか選び出して、その中から統計量の
中の平均が目標物の持つ平均の明るさに一番近いものを
選ぶことで、より精度の高い重ね合わせができる。

【００２１】この実施例によれば、写真画像から情報を
得る際に、ベクトル地図の座標データに基づいて情報を
得ているため写真画像の余分な画素を調べる必要がなく
なる。

【００２２】上記の実施例はベクトル地図に入っている
座標データだけで判定していたが、他の例としてベクト
ル座標点及びその内挿点も配列に収める方法がある。図
５は、ベクトル座標点及び内挿点を示した図である。５
１のＬはある一定の長さを示すしきい値で、５０はＬを
単位にして内挿された点である。

【００２３】手順は、ベクトル地図をファイルから読み
込んでベクトル座標点を保存する際に、一つ前の座標点
からの長さを計算し、長さがしきい値Ｌよりも短い場合
にはそのままその座標点を配列に入れ、Ｌよりも長い場
合には長さＬおきに内挿点を一次関数的に計算して配列
に収める。全体の流れは、図１のフローチャートの１０
３の部分が代わるだけで、他は同じ処理である。

【００２４】この実施例によれば、ベクトル地図の座標
の間に複数の点を内挿することによって、ベクトル地図
の曲線，直線を構成するベクトルの座標点の数の差が少
なくなり、情報を均等に取り出すことができる。

【００２５】他の実施例として、ベクトル地図を座標点
データとして扱うのではなく、画像データとして扱う方
法がある。図６において、（ａ)，(ｂ）はベクトルを画
像に展開した様子を示した図であり、それを２値化，４
値化して配列に収めたものが（ｃ），（ｄ）である。

【００２６】この実施例で図１のフローチャートと代わ
る部分は、ステップ１０３と１０４である。ステップ１
０３の代わりにベクトル地図を座標変換したあと画像に
展開する。ベクトル地図を画像に展開する方法は、図６
（ａ）から（ｂ）のようにベクトルの始点と終点の間を
計算して直接線の下を埋める方法か、実際にディスプレ
イ上またはメモリ内部でベクトルを表示しグラフィック
が格納されているメモりから直接画像データ（ｂ）とし
て取り出す方法がある。そしてその画像データを２値化
（ｃ）、または４値化（ｄ）して正方配列に収める。２
値化は、ベクトルが描かれているところは１、そうでな
いところは０とする。４値化は、２値化した配列で１の
部分を３と置き換え、３から縦，横方向に対して１ドッ
ト遠ざかる度に２，１，０となる様に書き換え、配列に
収める。

【００２７】ステップ１０４での統計量計算は、ベクト
ル地図を展開した画像，図７の(ｃ)もしくは（ｄ）と２
２を直接掛け合わせて輝度を拾いその統計量を求める。
その他の処理は同じである。

【００２８】ベクトル地図を画像化することによって、
ベクトル下の写真画像の情報をすべて抽出できる。また
４値化することによって幅を持った線つまり面として情
報を得ることができるので、より精度の高い判定ができ
る。

【００２９】

【発明の効果】本発明によれば、写真画像とベクトル地
図を自動的に重ね合わせ両者の位置関係を示してくれる
ので、地図修正や写真判読などの画像解析のための作業
支援となってくれる。

【００３０】また写真画像から情報を得る際に、ベクト
ル地図の座標データに基づいて情報を得ているため写真
画像の余分な画素を調べる必要がなくなる。

【００３１】また、ベクトル地図の座標データの間に複
数の点を内挿することによって、ベクトル地図の曲線，
直線を構成するベクトルの座標点の数の差が少なくなり
情報を均等に取り出すことができる。

【００３２】また、ベクトル地図を画像化することによ
って、ベクトル下の写真画像の情報をすべて抽出でき
る。また４値化することによって幅を持った線つまり面
として情報を得ることができるので、より精度の高い判
定ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の処理手順の１実施例を示すフローチャ
ート。

【図２】本発明で扱うデータの状態を示す説明図。

【図３】ベクトル地図と写真画像の対応を表す説明図。

【図４】写真画像から取り出した輝度のヒストグラム。

【図５】ベクトル座標点及びその内挿点を示した説明
図。

【図６】ベクトル地図を画像に展開した説明図。

【図７】ベクトル地図の構造を表した説明図。

【符号の説明】

２０…写真画像ファイル、２１…ベクトル地図データフ
ァイル、２２…写真画像のデータ配列、３０…ベクトル
地図の座標系原点、３１…ベクトル座標点、３２…ベク
トル座標点に対応する写真画像配列上の位置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤原 和紀 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 松尾 雅一 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】写真画像とベクトル地図の計算機システム
   での重ね合わせ表示において、前記ベクトル地図を構成
   する複数の点を、変換パラメータを変化させつつ座標変
   換する処理と、座標変換した複数の座標点に対応する写
   真画像の輝度の統計量を計算する処理と、前記統計量を
   判定し自動的に位置の一致不一致を判定する処理とから
   なることを特徴とする写真画像とベクトル地図の自動重
   ね合わせ方法。
2. 【請求項２】請求項１において、前記座標変換した複数
   の座標点に対応する写真画像の輝度の統計量を計算し、
   前記座標変換した複数の座標点および同一属性の連続す
   る二つの座標点の間に複数の点を設けてその座標点に対
   応する写真画像の統計量を計算する処理とからなる写真
   画像とベクトル地図の自動重ね合わせ方法。
3. 【請求項３】請求項１において、前記座標変換した複数
   の座標点に対応する写真画像の輝度の統計量を計算し、
   変換されたベクトル地図の座標点を結ぶ直線上の画素に
   値を与えることで画像化する処理と、前処理で生成され
   たベクトル地図画像とそれぞれの画素位置に対応する写
   真画像の輝度から統計量を求める処理とからなる写真画
   像とベクトル地図の自動重ね合わせ方法。