JPS61239367A - 画像の基準点位置決定方法 - Google Patents
画像の基準点位置決定方法Info
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- JPS61239367A JPS61239367A JP60079996A JP7999685A JPS61239367A JP S61239367 A JPS61239367 A JP S61239367A JP 60079996 A JP60079996 A JP 60079996A JP 7999685 A JP7999685 A JP 7999685A JP S61239367 A JPS61239367 A JP S61239367A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、たとえばリモートセンシング画像の精密補正
の場合に必要な、地上基準点位置をリモートセンシング
画像上で正確に決定する場合などに用いられる、画像の
基準点位置決定方法に関する。
の場合に必要な、地上基準点位置をリモートセンシング
画像上で正確に決定する場合などに用いられる、画像の
基準点位置決定方法に関する。
本発明は、画像の基準点位置決定方法において、画像表
示装置上にディジタル表示された画像から、ある定めら
れた特性値を有する輪郭線で囲まれた基準領域を定め、
この基準領域の重心位置などの幾何学的特徴点を求める
ことにより、たとえば、リモートセンシング画像におい
て橋とか岬などの判別しやすい特徴点がない場合におい
ても、正確に地上基準点位置を決定できるようにしたも
のである。
示装置上にディジタル表示された画像から、ある定めら
れた特性値を有する輪郭線で囲まれた基準領域を定め、
この基準領域の重心位置などの幾何学的特徴点を求める
ことにより、たとえば、リモートセンシング画像におい
て橋とか岬などの判別しやすい特徴点がない場合におい
ても、正確に地上基準点位置を決定できるようにしたも
のである。
人工衛星等から地球を観測したリモートセンシング画像
には、衛星の姿勢変動や、地球の自転等の影響による幾
何学的歪が含まれている。この歪を補正して地図と一致
する画像を作る作業は、リモートセンシング画像処理に
おいて基本的かつ重要な作業であるが、この作業におい
ては、通常衛星の姿勢情報の他に地上基準点（グランド
・コントロール・ポイント、以下、ＧＣＰという。）が
用いられる。つまり、地図上の特定の数点（ＧＣＰ）が
リモートセンシング画像上でどこにあるかを捜し、それ
らの位置情報をもとにリモートセンシング画像の歪を補
正して地図と一致する画像を作る。ＧＣＰとしては従来
、橋、道路の交差点、岬といった判別しやすい特徴点が
用いられ、リモートセンシング画像上でその位置が目視
で決定されたり、３×３とか５×５といった大きさの部
分画像を用い、相互相関値からその位置が自動的に決定
されたりしていた。
には、衛星の姿勢変動や、地球の自転等の影響による幾
何学的歪が含まれている。この歪を補正して地図と一致
する画像を作る作業は、リモートセンシング画像処理に
おいて基本的かつ重要な作業であるが、この作業におい
ては、通常衛星の姿勢情報の他に地上基準点（グランド
・コントロール・ポイント、以下、ＧＣＰという。）が
用いられる。つまり、地図上の特定の数点（ＧＣＰ）が
リモートセンシング画像上でどこにあるかを捜し、それ
らの位置情報をもとにリモートセンシング画像の歪を補
正して地図と一致する画像を作る。ＧＣＰとしては従来
、橋、道路の交差点、岬といった判別しやすい特徴点が
用いられ、リモートセンシング画像上でその位置が目視
で決定されたり、３×３とか５×５といった大きさの部
分画像を用い、相互相関値からその位置が自動的に決定
されたりしていた。
上述した従来のＧＣＰ決定法においては、森と湖しかな
い原野や海域においてはＧＣＰとして選べる点があまり
ないとか、大雨の前後で湖の大きさが変ったり、満潮時
と干潮時で海岸線の位置が変ったりしてＧＣＰの位置が
狂うとか、ＧＣＰの位置を画素の大きさよりも正確に決
定することが難しいという欠点があった。
い原野や海域においてはＧＣＰとして選べる点があまり
ないとか、大雨の前後で湖の大きさが変ったり、満潮時
と干潮時で海岸線の位置が変ったりしてＧＣＰの位置が
狂うとか、ＧＣＰの位置を画素の大きさよりも正確に決
定することが難しいという欠点があった。
本発明の目的はこれらの欠点を除去することにより、い
かなる画像においても、正しくＧＣＰを決定できる画像
の基準点位置決定方法を提供することである。
かなる画像においても、正しくＧＣＰを決定できる画像
の基準点位置決定方法を提供することである。
本発明の画像の基準点位置決定方法は、画像を複数の画
素に分割し画像表示装置上に表示し、所定の特性値を基
準として前記各画素の特性値を比較し、この基準を満足
する画素を連らね閉じられた画素列を決定し、この画素
列上にある前記各画素の面積をその画素およびその周囲
の関連する前記画素の特性値を参照して２つに分割し、
この各分割線を連ねてなる輪郭線に囲まれた領域を基準
領域とし、この基準領域内部の特性値を一様であるとみ
なしてその幾何学的特徴点位置を求め、この幾何学的特
徴点位置を前記画像の基準点位置と決定することを特徴
とする。
素に分割し画像表示装置上に表示し、所定の特性値を基
準として前記各画素の特性値を比較し、この基準を満足
する画素を連らね閉じられた画素列を決定し、この画素
列上にある前記各画素の面積をその画素およびその周囲
の関連する前記画素の特性値を参照して２つに分割し、
この各分割線を連ねてなる輪郭線に囲まれた領域を基準
領域とし、この基準領域内部の特性値を一様であるとみ
なしてその幾何学的特徴点位置を求め、この幾何学的特
徴点位置を前記画像の基準点位置と決定することを特徴
とする。
本発明は、画像を画像表示装置上にディジタル表示し、
このディジタル画像上で、ある定められた特性値たとえ
ば輝度値により各画素を区分し、この基準を満足する画
素を連ねる閉じた画素列を決定し、さらにこの画素列を
所定の方法により二つに分割して一つの輪郭線で囲まれ
た基準領域を決定し、この基準領域内部の特性値を一様
であるとみなして、たとえばその重心位置などの幾何学
的特徴点位置を求め、画像の基準点位置とするものであ
る。従って、特徴点のない画像においても正確に基準点
位置を決定することができる。
このディジタル画像上で、ある定められた特性値たとえ
ば輝度値により各画素を区分し、この基準を満足する画
素を連ねる閉じた画素列を決定し、さらにこの画素列を
所定の方法により二つに分割して一つの輪郭線で囲まれ
た基準領域を決定し、この基準領域内部の特性値を一様
であるとみなして、たとえばその重心位置などの幾何学
的特徴点位置を求め、画像の基準点位置とするものであ
る。従って、特徴点のない画像においても正確に基準点
位置を決定することができる。
次に、本発明について図面を参照して説明する。
第１図は本発明の一実施例を適用したリモートセンシン
グ画像における地上基準点位置決定装置を示すブロック
図である。同図において、画像表示装置１は画像メモリ
２を持っており、画像メモ＋７２の中へ外部から書き込
まれたディジタル画像を表示する。画素列抽出口３は、
画像表示装置１で指定された領域の画素列を画像メモリ
２の中のデータを用いて抽出し、その結果を内部に記憶
する。塗りつぶし回路４は、画素列抽出回路３で抽出さ
れた画素列の内部を塗りつぶす。画素分割回路５は、塗
りつぶし回路４で塗りつぶされた画素を用いて画素列上
の画素とその近傍の画素列内および画素列外の画素を決
定し、それらの画素の輝度値を画像メモリ２から読み出
し、それらの値を参照して画素列上の画素を領域内の部
分および領域外の部分の二つに分割し、分割線を連ねて
なる輪郭線に囲まれた基準領域を求める。累積輝度値計
数回路６は、基準領域内の輝度値を一様であるとみなし
て、ライン方向とカラム方向で累積輝度値を１ラインま
たは１力ラム単位に順次計数してゆく。重心位置決定回
路７は、累積輝度値計数回路６で作成された累積輝度グ
ラフを用いて重心の位置を決定し、その重心・、）位置
からＧＣＰの位置を求めてその値をＧＣＰ位置出力とし
て出力する。
グ画像における地上基準点位置決定装置を示すブロック
図である。同図において、画像表示装置１は画像メモリ
２を持っており、画像メモ＋７２の中へ外部から書き込
まれたディジタル画像を表示する。画素列抽出口３は、
画像表示装置１で指定された領域の画素列を画像メモリ
２の中のデータを用いて抽出し、その結果を内部に記憶
する。塗りつぶし回路４は、画素列抽出回路３で抽出さ
れた画素列の内部を塗りつぶす。画素分割回路５は、塗
りつぶし回路４で塗りつぶされた画素を用いて画素列上
の画素とその近傍の画素列内および画素列外の画素を決
定し、それらの画素の輝度値を画像メモリ２から読み出
し、それらの値を参照して画素列上の画素を領域内の部
分および領域外の部分の二つに分割し、分割線を連ねて
なる輪郭線に囲まれた基準領域を求める。累積輝度値計
数回路６は、基準領域内の輝度値を一様であるとみなし
て、ライン方向とカラム方向で累積輝度値を１ラインま
たは１力ラム単位に順次計数してゆく。重心位置決定回
路７は、累積輝度値計数回路６で作成された累積輝度グ
ラフを用いて重心の位置を決定し、その重心・、）位置
からＧＣＰの位置を求めてその値をＧＣＰ位置出力とし
て出力する。
次に各部分の動作をさらに詳しく説明する。
画像表示装置１の画像メモリ２へは、歪補正を行うリモ
ートセンシング画像からＧＣＰとして使用する領域を含
む画像を切り出し記憶する。従来ＧＣＰとしては、橋、
岬′といった点目標が用いられていたが、ここでは湖、
島といった２次元的広がりを有する面領域の重心等を用
いるので、それらの領域を完全に含む画像を切り出して
記憶する必要がある。画像メモリ２へ記憶する画像のバ
ンド数は、２バンド以上の場合も考えられるが、通常は
１バンドであるので、ここでは節単のため、１バンドと
して説明する。画像表示装置１には、表示面上の位置を
操作者が容易に指定して入力できる機能がある。この機
能は、たとえばジョイスティックを用いて表示面上のカ
ーソルマークを移動し、指定位置に合わせたのち入カキ
−を押すとか、ライトペンで指定位置を照射するとかし
て実現することができる。操作者はこの機能を用いて、
ＧＣＰとして使用する領域の輪郭線上の一点の位置情報
を画像表示装置１に入力する。
ートセンシング画像からＧＣＰとして使用する領域を含
む画像を切り出し記憶する。従来ＧＣＰとしては、橋、
岬′といった点目標が用いられていたが、ここでは湖、
島といった２次元的広がりを有する面領域の重心等を用
いるので、それらの領域を完全に含む画像を切り出して
記憶する必要がある。画像メモリ２へ記憶する画像のバ
ンド数は、２バンド以上の場合も考えられるが、通常は
１バンドであるので、ここでは節単のため、１バンドと
して説明する。画像表示装置１には、表示面上の位置を
操作者が容易に指定して入力できる機能がある。この機
能は、たとえばジョイスティックを用いて表示面上のカ
ーソルマークを移動し、指定位置に合わせたのち入カキ
−を押すとか、ライトペンで指定位置を照射するとかし
て実現することができる。操作者はこの機能を用いて、
ＧＣＰとして使用する領域の輪郭線上の一点の位置情報
を画像表示装置１に入力する。
画素列抽出回路３は、画像表示装置ｌから送られてくる
上記輪郭線上の一点の位置情報と、画像メモリ２の中の
画像データの値を用いて、ＧＣＰとして用いる領域の画
素列を抽出して、その位置情報を画素列抽出回路３の内
部のメモリに記憶する。このメモリとしては、画像メモ
リ２の中のメモリを使用しもよいことは明白である。
上記輪郭線上の一点の位置情報と、画像メモリ２の中の
画像データの値を用いて、ＧＣＰとして用いる領域の画
素列を抽出して、その位置情報を画素列抽出回路３の内
部のメモリに記憶する。このメモリとしては、画像メモ
リ２の中のメモリを使用しもよいことは明白である。
第２図（ａ） 〜（ｆｌおよび第３図（ａ） 〜（ｆｌ
は、画素列抽出回路３における画素列抽出方法の説明図
である。
は、画素列抽出回路３における画素列抽出方法の説明図
である。
第２図（ａ）〜Ｔｆｌは低輝度の海に囲まれた高輝度の
島の画素列を抽出するような場合であり、第２図（ａ）
〜（Ｃ１はディジタル画像の一部分で、四角の中の数字
は、その画素の持つ輝度値である。いま、第２図（ａ）
におけるハツチングを施した点ｐ１を、画像表示装置１
から入力された輪郭線上の一点の位置とすると、画素列
の次の点の位置は、第２図（ｄ）に示した番号の位置の
順番に、スライスレベル以上の輝度値を持つ画素を検出
することにより決定する。スライスレベルは、あらかじ
め定められており、ここでは−例として「６」とする。
島の画素列を抽出するような場合であり、第２図（ａ）
〜（Ｃ１はディジタル画像の一部分で、四角の中の数字
は、その画素の持つ輝度値である。いま、第２図（ａ）
におけるハツチングを施した点ｐ１を、画像表示装置１
から入力された輪郭線上の一点の位置とすると、画素列
の次の点の位置は、第２図（ｄ）に示した番号の位置の
順番に、スライスレベル以上の輝度値を持つ画素を検出
することにより決定する。スライスレベルは、あらかじ
め定められており、ここでは−例として「６」とする。
この例では第２図（ｄｌにおける１番目と２番目の位置
における第２図（ａ）での画素値が「０」で「６」より
小さく、３番目の画素値が「７３」で初めて「６」より
大きくなるため、次の画素列の位置は、画素ｐ２の位置
となる。
における第２図（ａ）での画素値が「０」で「６」より
小さく、３番目の画素値が「７３」で初めて「６」より
大きくなるため、次の画素列の位置は、画素ｐ２の位置
となる。
第２図山）では画素ｐ１およびｐ２の位置をハツチング
で示したが、画素ｐ２の次の画素列の位置は、第２図（
８１に示した番号の位置の順番に、スライスレベル以上
の輝度値を持つ画素を検出することにより決定する。こ
の順番は現在の画素列の先端の位置の上下左右の画素に
右廻りでつけるが、開始位置は１つ手前の画素列の位置
（ここでは画素ｐｉ）の次の位置である。ここでは１番
目の位置の画素値が「６２」で「６」より大きいため、
次の画素列の位置は画素ｐ３となる。
で示したが、画素ｐ２の次の画素列の位置は、第２図（
８１に示した番号の位置の順番に、スライスレベル以上
の輝度値を持つ画素を検出することにより決定する。こ
の順番は現在の画素列の先端の位置の上下左右の画素に
右廻りでつけるが、開始位置は１つ手前の画素列の位置
（ここでは画素ｐｉ）の次の位置である。ここでは１番
目の位置の画素値が「６２」で「６」より大きいため、
次の画素列の位置は画素ｐ３となる。
第２図（Ｃ１では画素２およびｐ３の位置を）１ツチン
グで示したが、次の画素列の位置は第２図（ｆ）を参照
して以上で説明したのと同様の方法で、画素ｐ４である
と判定される。
グで示したが、次の画素列の位置は第２図（ｆ）を参照
して以上で説明したのと同様の方法で、画素ｐ４である
と判定される。
以上で述べた手順を繰り返してゆくと、高輝度の画素の
集合（領域）を囲む低輝度の画素からなる閉じられた画
素列を抽出することができる。
集合（領域）を囲む低輝度の画素からなる閉じられた画
素列を抽出することができる。
第３図（ａ）〜（ｆ）は高輝度の陸地に囲まれた低輝度
の湖の画素列を抽出するような場合の画素列抽出方法を
示したものであり、第２図（ａｌ〜（Ｃ１の場合と同様
に、第３図（ａ）〜（Ｃ）はディジタル画像の一部分で
、四角の中の数字は、その画素の持つ輝度値である。い
ま、第３図（ａ）におけるハツチングを施した点ａｌｌ
を、画像表示装置１から入力された輪郭線上の一点の位
置とすると、次の画素列上の点の位置は、第３図（ｄ）
に示した番号の位置の順番にスライスレベル以上の輝度
値を持つ画素を検出することにより決定される。ここで
もスライスレベルを一例として「６」とすると、この例
では画素ｐ１２の位置が次の画素列の位置となる。
の湖の画素列を抽出するような場合の画素列抽出方法を
示したものであり、第２図（ａｌ〜（Ｃ１の場合と同様
に、第３図（ａ）〜（Ｃ）はディジタル画像の一部分で
、四角の中の数字は、その画素の持つ輝度値である。い
ま、第３図（ａ）におけるハツチングを施した点ａｌｌ
を、画像表示装置１から入力された輪郭線上の一点の位
置とすると、次の画素列上の点の位置は、第３図（ｄ）
に示した番号の位置の順番にスライスレベル以上の輝度
値を持つ画素を検出することにより決定される。ここで
もスライスレベルを一例として「６」とすると、この例
では画素ｐ１２の位置が次の画素列の位置となる。
第３図（ｂ）では画素ｐＨおよびｐ１２の位置をハツチ
ングで示したが、画素ｐ１２の次の画素列の位置は、第
３図（８）に示した番号の位置の順番に、スライスレベ
ル以上の輝度値を持つ画素を検出することにより決定す
る。この順番は、現在の画素列の先端の位置の上下左右
の画素に左廻りでつけるが、開始位置は１つ手前の画素
列の位置（ここではｐｌｌ）の次の位置である。ここで
は画素ｐ１３が次の画素列の位置となる。
ングで示したが、画素ｐ１２の次の画素列の位置は、第
３図（８）に示した番号の位置の順番に、スライスレベ
ル以上の輝度値を持つ画素を検出することにより決定す
る。この順番は、現在の画素列の先端の位置の上下左右
の画素に左廻りでつけるが、開始位置は１つ手前の画素
列の位置（ここではｐｌｌ）の次の位置である。ここで
は画素ｐ１３が次の画素列の位置となる。
第３図（Ｃ１では画素ｐ１２とｐ１３をハツチングで示
したが、次の画素列の位置は、第３図（ｆ）を参照して
画素ｐ１４となる。
したが、次の画素列の位置は、第３図（ｆ）を参照して
画素ｐ１４となる。
以上で述べた手順を繰り返してゆくと、低輝度の画素の
集合（領域）を囲む高輝度の画素からなる閉じられた画
素列を抽出することができる。
集合（領域）を囲む高輝度の画素からなる閉じられた画
素列を抽出することができる。
第１図における画素列抽出回路３では、このようにして
ＧＣＰとして用いる領域の画素列を抽出する。第１図に
おける塗りつぶし回路４では、このようにして抽出され
た画素列の内部を、良く知られている塗つぶしの手法で
塗りつぶす。画素分割回路５では、画素列上の画素を領
域内の部分と領域外の部分に分割するが、その分割法を
第４図を用いて説明する。
ＧＣＰとして用いる領域の画素列を抽出する。第１図に
おける塗りつぶし回路４では、このようにして抽出され
た画素列の内部を、良く知られている塗つぶしの手法で
塗りつぶす。画素分割回路５では、画素列上の画素を領
域内の部分と領域外の部分に分割するが、その分割法を
第４図を用いて説明する。
第４図において、曲線１１はディジタル画像に変換する
前の本当の輪郭線の位置であり、曲線１１の左側（ハツ
チングで示した側）が領域内部である。曲線７！１上の
画素ｐ２１、ｐ２２、ｐ２３は、ディジタル画像上の画
素列上の画素となり、ｐ２４は領域外の画素、ｐ２５は
領域内の画素となる。いま、Ｐｉｎを画素ｐ２５の画素
値’５Ｐｏｕｔを画素ｐ２４の画素値、Ｍを画素ｐ２２
への画素値、Ｍｆｎを画素ｐ２２の領域内の部分の割合
とすると、Ｍｉｎをたとえば次式を用いて求め、画素を
二つに分割する分割線として輪郭線！、を決定する。
前の本当の輪郭線の位置であり、曲線１１の左側（ハツ
チングで示した側）が領域内部である。曲線７！１上の
画素ｐ２１、ｐ２２、ｐ２３は、ディジタル画像上の画
素列上の画素となり、ｐ２４は領域外の画素、ｐ２５は
領域内の画素となる。いま、Ｐｉｎを画素ｐ２５の画素
値’５Ｐｏｕｔを画素ｐ２４の画素値、Ｍを画素ｐ２２
への画素値、Ｍｆｎを画素ｐ２２の領域内の部分の割合
とすると、Ｍｉｎをたとえば次式を用いて求め、画素を
二つに分割する分割線として輪郭線！、を決定する。
（１）式は、画素列上の画素を領域内の部分と領域外の
部分に分割するのに、その画素値と隣接する領域内およ
び領域外の画素値との差に逆比例して画素列上の画素を
分配したものであるが、上記以外の式（たとえば近接す
る多数の画素を使って分配するための高次式）を用いて
もよいことば明らかである。また、画像のぼけ等の原因
で、隣接画素間の相関が強い場合は、（１）式における
ＰｉｎとＰｏｕ ｔとして、それぞれ第４図における画
素ｐ２７とｐ２６の値を用いることも可能である。
部分に分割するのに、その画素値と隣接する領域内およ
び領域外の画素値との差に逆比例して画素列上の画素を
分配したものであるが、上記以外の式（たとえば近接す
る多数の画素を使って分配するための高次式）を用いて
もよいことば明らかである。また、画像のぼけ等の原因
で、隣接画素間の相関が強い場合は、（１）式における
ＰｉｎとＰｏｕ ｔとして、それぞれ第４図における画
素ｐ２７とｐ２６の値を用いることも可能である。
第１図における累積輝度値計数回路６では、輪５、
郭線１．で囲まれた基準領域内部を一様とみな
して、ライン方向とカラム方向で累積輝度グラフを作成
する。−例としては輪郭線上の画素の領域内の部分の割
合をパーセントで表して輪郭線上の画素の輝度値として
輪郭線内部の塗つぶした画素の輝度値を１００で表し、
輪郭線外部の画素の輝度値を０として累積輝度グラフを
作成する方法がある。
郭線１．で囲まれた基準領域内部を一様とみな
して、ライン方向とカラム方向で累積輝度グラフを作成
する。−例としては輪郭線上の画素の領域内の部分の割
合をパーセントで表して輪郭線上の画素の輝度値として
輪郭線内部の塗つぶした画素の輝度値を１００で表し、
輪郭線外部の画素の輝度値を０として累積輝度グラフを
作成する方法がある。
重心位置決定回路７では、累積輝度計数回路６の最終値
の半分の値の累積輝度値を持つ位置をライン方向とカラ
ム方向で求め、その交点を領域の重心の位置とし、その
重心の位置またはその重心の位置から求められる位置を
、ＧＣＰの位置として出力する。最終累積輝度値の半分
の累積輝度値を持つラインまたはカラムの位置は、通常
２つのラインまたは２つのカラムの間にあるが、累積輝
度グラフをライン間またはカラム間で直線または曲線近
似して、その位置を正確に求めることができる。
の半分の値の累積輝度値を持つ位置をライン方向とカラ
ム方向で求め、その交点を領域の重心の位置とし、その
重心の位置またはその重心の位置から求められる位置を
、ＧＣＰの位置として出力する。最終累積輝度値の半分
の累積輝度値を持つラインまたはカラムの位置は、通常
２つのラインまたは２つのカラムの間にあるが、累積輝
度グラフをライン間またはカラム間で直線または曲線近
似して、その位置を正確に求めることができる。
以上の説明では、領域の重心位置をＧＣＰとして用いる
方法について述べたが、簡単に、ライン方向とカラム方
向で領域の広がりを調べ、それぞれの中心線の交点を求
め、それをＧＣＰとして用いる方法も考えられるが、位
置の精度が悪くなる。
方法について述べたが、簡単に、ライン方向とカラム方
向で領域の広がりを調べ、それぞれの中心線の交点を求
め、それをＧＣＰとして用いる方法も考えられるが、位
置の精度が悪くなる。
なお、上記画素列の抽出には画素品輝度値を用いたが、
これはたとえば濃輝度などの他の特性値を用いることが
できる。
これはたとえば濃輝度などの他の特性値を用いることが
できる。
またここではこの発明をＧＣＰの位置決定法を例として
説明したが、２枚以上の画像を重ね合わせる場合の対応
点位置決定法としても利用できることは明らかである。
説明したが、２枚以上の画像を重ね合わせる場合の対応
点位置決定法としても利用できることは明らかである。
以上説明したように、本発明は、たとえばリモートセン
シング画像における地上基準点位置決定装置に適用する
と、地上基準点として用いることができる点の数が少な
い原野や海域において、湖や島といった領域を地上基準
点として用いることができるので、地上基準点が非常に
選びやすくなるとか、湖や島の重心の位置は岬や水陸の
境界線に比べて、湖の水量の多少や海域の満潮と干潮の
影響等を受けにくいので、地上基準点の位置の誤差が少
な（なるとか、領域内の多数の点を用いるだけでなく、
輪郭線上の画素を分割して領域内の部分の割合を求め、
その部分を領域内に加えてたとえば重心位置などの幾何
学的特徴点位置を求めているので、幾何学的特徴点位置
、つまり地上基準点の位置を極めて正確に決定すること
ができるといった効果がある。
シング画像における地上基準点位置決定装置に適用する
と、地上基準点として用いることができる点の数が少な
い原野や海域において、湖や島といった領域を地上基準
点として用いることができるので、地上基準点が非常に
選びやすくなるとか、湖や島の重心の位置は岬や水陸の
境界線に比べて、湖の水量の多少や海域の満潮と干潮の
影響等を受けにくいので、地上基準点の位置の誤差が少
な（なるとか、領域内の多数の点を用いるだけでなく、
輪郭線上の画素を分割して領域内の部分の割合を求め、
その部分を領域内に加えてたとえば重心位置などの幾何
学的特徴点位置を求めているので、幾何学的特徴点位置
、つまり地上基準点の位置を極めて正確に決定すること
ができるといった効果がある。
すなわち、本発明によると従来の方法では困難であった
任意の画像の基準点位置を正確に決定することができる
。
任意の画像の基準点位置を正確に決定することができる
。
第１図は本発明の一実施例を適用したリモートセンシン
グ画像における地上基準点位置決定装置を示すブロック
図。 第２図（ａｌ〜（ｆ）および第３図（ａｌ〜（ｆ）は画
素列を抽出する方法を説明する図。 第４図は基準領域の輪郭線を決定する方法を説明する図
。 １・・・画像表示装置、２・・・画像メモリ、３・・・
画像列抽出回路、４・・・塗りつぶし回路、５・・・画
素分割回路、６・・・累積輝度値計数回路、７・・・重
心位置決定回路。 特許出願人 日本電気株式会社 − 代理人 弁理士 井 出 直 孝 ゝ・−を一 実施例全体図 Ｍ １ 図 ７１２図 （ａ） （ｄ）■ （Ｃ） （ｆ）Ｍ ３図 蔦４ 図
グ画像における地上基準点位置決定装置を示すブロック
図。 第２図（ａｌ〜（ｆ）および第３図（ａｌ〜（ｆ）は画
素列を抽出する方法を説明する図。 第４図は基準領域の輪郭線を決定する方法を説明する図
。 １・・・画像表示装置、２・・・画像メモリ、３・・・
画像列抽出回路、４・・・塗りつぶし回路、５・・・画
素分割回路、６・・・累積輝度値計数回路、７・・・重
心位置決定回路。 特許出願人 日本電気株式会社 − 代理人 弁理士 井 出 直 孝 ゝ・−を一 実施例全体図 Ｍ １ 図 ７１２図 （ａ） （ｄ）■ （Ｃ） （ｆ）Ｍ ３図 蔦４ 図
Claims (1)
- （１）画像を複数の画素に分割し画像表示装置上に表示
し、 所定の特性値を基準として前記各画素の特性値を比較し
この基準を満足する画素を連らね閉じられた画素列を決
定し、 この画素列上にある前記各画素の面積をその画素および
その周囲の関連する前記画素の特性値を参照して２つに
分割し、 この各分割線を連ねてなる輪郭線に囲まれた領域を基準
領域し、 この基準領域内部の特性値を一様であるとみなしてその
幾何学的特徴点位置を求め、 この幾何学的特徴点位置を前記画像の基準点位置と決定
することを特徴とする画像の基準点位置決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60079996A JPS61239367A (ja) | 1985-04-15 | 1985-04-15 | 画像の基準点位置決定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60079996A JPS61239367A (ja) | 1985-04-15 | 1985-04-15 | 画像の基準点位置決定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61239367A true JPS61239367A (ja) | 1986-10-24 |
| JPH0527906B2 JPH0527906B2 (ja) | 1993-04-22 |
Family
ID=13705908
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60079996A Granted JPS61239367A (ja) | 1985-04-15 | 1985-04-15 | 画像の基準点位置決定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61239367A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1994003871A1 (en) * | 1992-08-04 | 1994-02-17 | Kabushiki Kaisha Komatsu Seisakusho | Method and apparatus for splitting region by texture analysis |
| WO2021084696A1 (ja) * | 2019-10-31 | 2021-05-06 | 三菱電機株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法 |
-
1985
- 1985-04-15 JP JP60079996A patent/JPS61239367A/ja active Granted
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1994003871A1 (en) * | 1992-08-04 | 1994-02-17 | Kabushiki Kaisha Komatsu Seisakusho | Method and apparatus for splitting region by texture analysis |
| WO2021084696A1 (ja) * | 2019-10-31 | 2021-05-06 | 三菱電機株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法 |
| JPWO2021084696A1 (ja) * | 2019-10-31 | 2021-05-06 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0527906B2 (ja) | 1993-04-22 |
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