JPS6411990B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPS6411990B2 JPS6411990B2 JP56007540A JP754081A JPS6411990B2 JP S6411990 B2 JPS6411990 B2 JP S6411990B2 JP 56007540 A JP56007540 A JP 56007540A JP 754081 A JP754081 A JP 754081A JP S6411990 B2 JPS6411990 B2 JP S6411990B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- aerial photograph
- map
- area
- aerial
- regions
- 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.)
- Expired
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 4
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 3
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 3
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000002845 discoloration Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は空中写真処理方式、特に空中写真を自
動解析するに当つて地図情報を利用して自動解析
処理を行なうようにした空中写真処理方式に関す
るものである。
動解析するに当つて地図情報を利用して自動解析
処理を行なうようにした空中写真処理方式に関す
るものである。
従来。空中写真の自動解析処理方式としては、
空中写真をフライングスポツトスキヤナやドラム
スキヤナなどの画像入力装置を用いて、画素の集
合であるデイジタル画像に変換して情報処理装置
内へ入力した後、画素の状態(色と明るさの程
度)や画素の二次元配列によつて生じる模様(以
後テクスチヤと云う)の種類によつて、デイジタ
ル化された空中写真を細かな領域に分割し、各領
域の属性(平均の明るさや色、形状、模様)と、
各領域間の相対位置関係とを調べて予め森林地
帯、田畑、市街地、家屋、河川、鉄道など空中写
真内に含まれていると予想される対象物をモデル
化してその属性データと考えられる相対位置関係
を記憶させたテーブル(以下、モデルテーブルと
云う)との一致をとり、一致のとれた領域をして
テーブルに記憶されている対象物であつたと認識
する方式が採用されていた。しかしこのような従
来方式では、例えば、空中写真の現像処理過程で
の発色むらに基づく色調や明るさのずれや、空中
写真の撮影季節の差による対象物の変色や対象物
の記述もれ等により、認識誤りが多く、かつ処理
が極めて複雑になるという難点があつた。
空中写真をフライングスポツトスキヤナやドラム
スキヤナなどの画像入力装置を用いて、画素の集
合であるデイジタル画像に変換して情報処理装置
内へ入力した後、画素の状態(色と明るさの程
度)や画素の二次元配列によつて生じる模様(以
後テクスチヤと云う)の種類によつて、デイジタ
ル化された空中写真を細かな領域に分割し、各領
域の属性(平均の明るさや色、形状、模様)と、
各領域間の相対位置関係とを調べて予め森林地
帯、田畑、市街地、家屋、河川、鉄道など空中写
真内に含まれていると予想される対象物をモデル
化してその属性データと考えられる相対位置関係
を記憶させたテーブル(以下、モデルテーブルと
云う)との一致をとり、一致のとれた領域をして
テーブルに記憶されている対象物であつたと認識
する方式が採用されていた。しかしこのような従
来方式では、例えば、空中写真の現像処理過程で
の発色むらに基づく色調や明るさのずれや、空中
写真の撮影季節の差による対象物の変色や対象物
の記述もれ等により、認識誤りが多く、かつ処理
が極めて複雑になるという難点があつた。
本発明は、これらの難点を除去するために、地
図と空中写真とを併用することによつて空中写真
の認識精度の向上と処理の簡素化とを図ることを
目的としており、以下図面を用いて詳細に説明す
る。
図と空中写真とを併用することによつて空中写真
の認識精度の向上と処理の簡素化とを図ることを
目的としており、以下図面を用いて詳細に説明す
る。
第1図は本発明を実施する地理情報管理システ
ムの一実施例構成を示すブロツク図であり、1は
処理部、2は地図フアイル、3は空中写真フアイ
ル、4はキーボード、5は表示装置、6は記録装
置、7は画像入力装置である。
ムの一実施例構成を示すブロツク図であり、1は
処理部、2は地図フアイル、3は空中写真フアイ
ル、4はキーボード、5は表示装置、6は記録装
置、7は画像入力装置である。
地理情報としては地図と空中写真とが代表的な
ものである。本システムでは地図と空中写真とは
画像入力装置7によつて、画素の集合として表現
されるデイジタル画像に変換されて処理部1へ取
り込まれる。処理部1では、画像入力装置7から
送られてきた地図と空中写真とのデイジタル画像
に対して歪補正と位置合わせ処理とを行つて、地
図は地図フアイル2へ空中写真は空中写真フアイ
ル3へ格納される。
ものである。本システムでは地図と空中写真とは
画像入力装置7によつて、画素の集合として表現
されるデイジタル画像に変換されて処理部1へ取
り込まれる。処理部1では、画像入力装置7から
送られてきた地図と空中写真とのデイジタル画像
に対して歪補正と位置合わせ処理とを行つて、地
図は地図フアイル2へ空中写真は空中写真フアイ
ル3へ格納される。
その後、オペレータがキーボード4から地域コ
ードや空中写真番号等の検索用キーワードと処理
コマンドとを投入すると、該当する地図や空中写
真がフアイルから処理部1へ読み出され、指定さ
れた処理が行われた後、表示装置5や記録装置6
へ出力される。
ードや空中写真番号等の検索用キーワードと処理
コマンドとを投入すると、該当する地図や空中写
真がフアイルから処理部1へ読み出され、指定さ
れた処理が行われた後、表示装置5や記録装置6
へ出力される。
ここで地図や空中写真の歪補正と位置合わせ処
理とは従来の計算機処理技術により実現すること
ができる。
理とは従来の計算機処理技術により実現すること
ができる。
第2図は空中写真の領域分割の例を示し、8−
1,8−2,…15−3は分割された各領域であ
る。空中写真の領域分割は画素の色や濃度、それ
に画素の二次元配列によつて生じる模様(テクス
チヤ)を用いて行われる。
1,8−2,…15−3は分割された各領域であ
る。空中写真の領域分割は画素の色や濃度、それ
に画素の二次元配列によつて生じる模様(テクス
チヤ)を用いて行われる。
第3図は画素濃度による領域分割で用いられる
濃度ヒストグラムの例を示している。第3図の例
では閾値TH0,TH1,…TH7により7個の濃度
クラスに分割されることになる。カラーの空中写
真においてはカラー成分(R,G,B又はY,
I,Q成分)へ分離した後、カラー成分毎の濃度
ヒストグラムに対して同様の処理を行えば良い。
濃度ヒストグラムの例を示している。第3図の例
では閾値TH0,TH1,…TH7により7個の濃度
クラスに分割されることになる。カラーの空中写
真においてはカラー成分(R,G,B又はY,
I,Q成分)へ分離した後、カラー成分毎の濃度
ヒストグラムに対して同様の処理を行えば良い。
このようにして分割された領域について順次意
味づけ、すなわち、認識を行つてゆくわけである
が、この時、一般に最も認識結果が確らしい領域
について、先ず認識結果を得、その後順次、信頼
性の低い領域へと認識処理が進められる。また、
この時、各領域の認識にあたつては、領域の色や
平均濃度、形状それにテクスチヤを対象物の典型
的な属性データを記憶したモデルテーブル内のデ
ータと照らし合わせて、一致度の高い対象物を該
領域の認識結果とする方法が取られる。
味づけ、すなわち、認識を行つてゆくわけである
が、この時、一般に最も認識結果が確らしい領域
について、先ず認識結果を得、その後順次、信頼
性の低い領域へと認識処理が進められる。また、
この時、各領域の認識にあたつては、領域の色や
平均濃度、形状それにテクスチヤを対象物の典型
的な属性データを記憶したモデルテーブル内のデ
ータと照らし合わせて、一致度の高い対象物を該
領域の認識結果とする方法が取られる。
上記のように、モデルテーブルとの一致度が一
番高い領域から順次認識処理を進めるわけである
が、一致度が高いというだけで認識結果が正しい
という確認は行われていなかつた。そのため、認
識処理の第1ステツプである最も信頼性が高いと
判定した領域の認識が間違つていればそれ以降の
領域の認識結果が間違つたり、全ての領域に対し
て一致度が低い場合は、認識処理が複雑になり、
かつ、認識結果の信頼性が低いという問題があつ
た。
番高い領域から順次認識処理を進めるわけである
が、一致度が高いというだけで認識結果が正しい
という確認は行われていなかつた。そのため、認
識処理の第1ステツプである最も信頼性が高いと
判定した領域の認識が間違つていればそれ以降の
領域の認識結果が間違つたり、全ての領域に対し
て一致度が低い場合は、認識処理が複雑になり、
かつ、認識結果の信頼性が低いという問題があつ
た。
本発明は、地図と空中写真を併用することによ
り、空中写真上の領域について可能な限り認識結
果の確認を行い認識精度の向上と処理の簡易化を
図るものである。
り、空中写真上の領域について可能な限り認識結
果の確認を行い認識精度の向上と処理の簡易化を
図るものである。
第4図は第2図の空中写真に対応する地形図の
模擬図であり、16は等高線、17は針葉樹林、
18は畑・牧草地、19は荒地、20は建物の密
集地、21は水田、22は砂れき地、23は海、
24は河川、25は道路を示す記号である。
模擬図であり、16は等高線、17は針葉樹林、
18は畑・牧草地、19は荒地、20は建物の密
集地、21は水田、22は砂れき地、23は海、
24は河川、25は道路を示す記号である。
第5図は第1図に示した地理情報管理システム
の処理部1の一実施例構成を表わすブロツク図を
示す。26は領域分割処理部、27はバツフアメ
モリ、28は領域認識部、29はモデルテーブル
部、30は記号認識部、31は記号パターンデー
タ部、32は制御部である。
の処理部1の一実施例構成を表わすブロツク図を
示す。26は領域分割処理部、27はバツフアメ
モリ、28は領域認識部、29はモデルテーブル
部、30は記号認識部、31は記号パターンデー
タ部、32は制御部である。
動作は以下の通りである。空中写真フアイル3
から所要の地域の空中写真データを領域分割処理
部26へ読み出す。領域分割処理部26は、読み
出された空中写真データに対して例えば第3図に
示すような濃度ヒストグラムを作成し画素の濃度
レベルによる領域分割を実行し、その結果をバツ
フアメモリ27に格納する。記号認識部30は、
バツフアメモリ27に格納された領域分割処理結
果の画像の各領域について対応する地図上の領域
を読み出し、その領域に含まれる地図上の記号を
認識する。例えば、第2図の例では領域8−1,
8−2,8−3,8−4,8−5,8−6,8−
7に対応する地図上の領域には針葉樹林記号17
が含まれており、この記号を認識することにより
上記各領域が一意的に認識される。認識結果は再
びバツフアメモリ27内へ書き込まれる。記号認
識部30における記号の認識法としては種々の方
法があるが、地図に使用される記号の種類は少な
く、かつ単純なパターンであるため、英数字の認
識法であるパターンマツチング法などで記号の認
識を実現することができる。すなわち、記号パタ
ーンデータ部31に地図で使用される記号パター
ンを記憶しておき、各領域に現われた記号と一致
をとることにより認識することができる。
から所要の地域の空中写真データを領域分割処理
部26へ読み出す。領域分割処理部26は、読み
出された空中写真データに対して例えば第3図に
示すような濃度ヒストグラムを作成し画素の濃度
レベルによる領域分割を実行し、その結果をバツ
フアメモリ27に格納する。記号認識部30は、
バツフアメモリ27に格納された領域分割処理結
果の画像の各領域について対応する地図上の領域
を読み出し、その領域に含まれる地図上の記号を
認識する。例えば、第2図の例では領域8−1,
8−2,8−3,8−4,8−5,8−6,8−
7に対応する地図上の領域には針葉樹林記号17
が含まれており、この記号を認識することにより
上記各領域が一意的に認識される。認識結果は再
びバツフアメモリ27内へ書き込まれる。記号認
識部30における記号の認識法としては種々の方
法があるが、地図に使用される記号の種類は少な
く、かつ単純なパターンであるため、英数字の認
識法であるパターンマツチング法などで記号の認
識を実現することができる。すなわち、記号パタ
ーンデータ部31に地図で使用される記号パター
ンを記憶しておき、各領域に現われた記号と一致
をとることにより認識することができる。
このようにして、地図上の記号を用いて認識で
きる領域を認識した後未認識の領域について領域
認識部28によつて認識処理を実行する。この時
領域認識部28における認識は例えば従来のよう
に領域の色、平均濃度、形状、テクスチヤおよび
領域間の相対位置関係をモデルテーブルと照らし
合わせて一致をとることによつて実行する。
きる領域を認識した後未認識の領域について領域
認識部28によつて認識処理を実行する。この時
領域認識部28における認識は例えば従来のよう
に領域の色、平均濃度、形状、テクスチヤおよび
領域間の相対位置関係をモデルテーブルと照らし
合わせて一致をとることによつて実行する。
このように、空中写真と地図とを併用すること
により、例えば水田地帯のように、春、夏、秋、
冬と季節によつて色、濃度、テクスチヤが変わる
ような領域についても確実に認識できるようにな
るため、稲作状況の管理などに本発明は極めて有
効に利用できることになる。
により、例えば水田地帯のように、春、夏、秋、
冬と季節によつて色、濃度、テクスチヤが変わる
ような領域についても確実に認識できるようにな
るため、稲作状況の管理などに本発明は極めて有
効に利用できることになる。
以上説明したように、本発明によれば、位置の
対応関係がとられた地図と空中写真とを利用する
ことによつて、現像むらを生じていたり、撮影時
間によつて色、濃度、テクスチヤ等が変化するよ
うな領域を含んでいたりする空中写真について
も、高い信頼性をもつて自動認識できるため、広
範な範囲にわたる農作物や林野の管理システムな
どに有効に利用できる利点がある。
対応関係がとられた地図と空中写真とを利用する
ことによつて、現像むらを生じていたり、撮影時
間によつて色、濃度、テクスチヤ等が変化するよ
うな領域を含んでいたりする空中写真について
も、高い信頼性をもつて自動認識できるため、広
範な範囲にわたる農作物や林野の管理システムな
どに有効に利用できる利点がある。
第1図は地理情報管理システムの一実施例構
成、第2図は空中写真の領域分割の例を示す説明
図、第3図は濃度ヒストグラムの例を示す説明
図、第4図は地形図の模擬図、第5図は第1図図
示の処理部の一実施例構成を示す。 1……処理部、2……地図フアイル、3……空
中写真フアイル、4……キーボード、5……表示
装置、6……記録装置、7……画像入力装置、8
−1ないし15−3……各領域、16……等高
線、17……針葉樹林、18……畑・牧草地、1
9……荒地、20……建物の密集地、21……水
田、22……砂れき地、23……海、24……河
川、25……道路、26……領域分割処理部、2
7……バツフアメモリ、28……領域認識部、2
9……モデルテーブル部、30……記号認識部、
31……記号パターンデータ部、32……制御
部。
成、第2図は空中写真の領域分割の例を示す説明
図、第3図は濃度ヒストグラムの例を示す説明
図、第4図は地形図の模擬図、第5図は第1図図
示の処理部の一実施例構成を示す。 1……処理部、2……地図フアイル、3……空
中写真フアイル、4……キーボード、5……表示
装置、6……記録装置、7……画像入力装置、8
−1ないし15−3……各領域、16……等高
線、17……針葉樹林、18……畑・牧草地、1
9……荒地、20……建物の密集地、21……水
田、22……砂れき地、23……海、24……河
川、25……道路、26……領域分割処理部、2
7……バツフアメモリ、28……領域認識部、2
9……モデルテーブル部、30……記号認識部、
31……記号パターンデータ部、32……制御
部。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 位置の対応付けを行なつて、空中写真と地図
とを画素の集合であるデイジタル画像として蓄積
しているシステムにおいて、 空中写真の各画素の持つ数値情報である色情
報、濃度情報を用いて、前記数値情報の最小値か
ら最大値の範囲を複数の区間に分割し、同一区間
に属する数値情報を有し、かつ互いに隣接する画
素の広がりを1つの領域として、前記空中写真を
複数の領域に分割する第1の処理と、複数個の隣
接する画素の前記数値情報により形成されるテク
スチヤ情報を用い、前記テクスチヤ情報の類似な
領域を1つの領域として、前記空中写真を複数の
領域に分割する第2の処理とのいずれかもしくは
双方を用いて前記空中写真を複数個の領域に分割
する領域分割処理部をそなえると共に、 該分割された複数個の領域について、前記位置
の対応付けの行なわれている地図から前記空中写
真の領域に対応する領域を求め、該地図の前記領
域に含まれる地図上に存在する記号を検出しかつ
認識する記号認識部をそなえ、 当該検出された記号を用いて前記空中写真の各
領域の解析を行なう ことを特徴とする空中写真処理方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP56007540A JPS57121755A (en) | 1981-01-21 | 1981-01-21 | Aerial photography processing system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP56007540A JPS57121755A (en) | 1981-01-21 | 1981-01-21 | Aerial photography processing system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS57121755A JPS57121755A (en) | 1982-07-29 |
JPS6411990B2 true JPS6411990B2 (ja) | 1989-02-28 |
Family
ID=11668617
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP56007540A Granted JPS57121755A (en) | 1981-01-21 | 1981-01-21 | Aerial photography processing system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS57121755A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03108385U (ja) * | 1990-02-26 | 1991-11-07 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4589159B2 (ja) * | 2005-03-22 | 2010-12-01 | 三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 | ラスタ地図検索装置 |
-
1981
- 1981-01-21 JP JP56007540A patent/JPS57121755A/ja active Granted
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03108385U (ja) * | 1990-02-26 | 1991-11-07 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS57121755A (en) | 1982-07-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100369066C (zh) | 特征区域提取装置和特征区域提取方法 | |
EP0843275A2 (en) | Pattern extraction apparatus and method for extracting patterns | |
CN111583180B (zh) | 一种图像的篡改识别方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN103577818A (zh) | 一种图像文字识别的方法和装置 | |
US6647157B1 (en) | Image search apparatus and method | |
CN110781195B (zh) | 一种兴趣点信息更新的系统、方法和装置 | |
CN114121179B (zh) | 化学结构式的提取方法及提取装置 | |
CN111626145A (zh) | 一种简捷有效的残缺表格识别及跨页拼接方法 | |
JPH05181411A (ja) | 地図情報照合更新方式 | |
CN106503728A (zh) | 一种图像识别方法和装置 | |
CN114445841A (zh) | 纳税申报表识别方法和装置 | |
CN103927533B (zh) | 一种针对早期专利文档扫描件中图文信息的智能处理方法 | |
CN115880683B (zh) | 一种基于深度学习的城市内涝积水智能水位检测方法 | |
JPH08287258A (ja) | カラー画像認識装置 | |
JP5347117B2 (ja) | 地物抽出装置 | |
JPS6411990B2 (ja) | ||
Halounová | Textural classification of B&W aerial photos for the forest classification | |
JP3090070B2 (ja) | 帳票識別方法及び装置 | |
CN112825141B (zh) | 识别文本的方法、装置、识别设备和存储介质 | |
Li et al. | Image splicing localization using superpixel segmentation and noise level estimation | |
JPH02294791A (ja) | 文字パターン切り出し装置 | |
Ciolli et al. | Automatic forest area recognition using GIS image analysis capability | |
JP3756660B2 (ja) | 画像認識方法、装置および記録媒体 | |
JP3220226B2 (ja) | 文字列方向判別方法 | |
CN114140428A (zh) | 基于YOLOv5的落叶松毛虫虫害检测识别方法及系统 |