WO2021053917A1 - 超解像度立体視化処理システム及びそのプログラム - Google Patents

超解像度立体視化処理システム及びそのプログラム Download PDF

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WO2021053917A1
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mesh
super
grid
plane
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PCT/JP2020/024589
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達朗 千葉
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アジア航測株式会社
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    • G06T2210/36—Level of detail

Definitions

  • the present invention relates to a super-resolution stereoscopic processing system.
  • DEM digital elevation model
  • a red three-dimensional map based on Patent Document 1 has been published by the Geographical Survey Institute.
  • the outline of the red three-dimensional map is to obtain the slope, the above-ground opening, and the underground opening using 5mDEM (Digital Elevation Model), and the ridge valley degree (also called the ups and downs) from the above-ground opening and the underground opening slope. Is calculated, the saturation of red is assigned to the slope, and the ridge valley degree is assigned to the lightness.
  • FIG. 46 shows an example in which a red three-dimensional map based on 5 mDEM is superimposed on the 25,000-minute city map of the Geographical Survey Institute.
  • the jaggy jagged
  • the present invention has been made in view of the above problems, and even if the red stereoscopic image using the DEM of the Geographical Survey Institute is enlarged, the occurrence of jaggies (jaggies) is suppressed, and the image is uneven with detailed resolution.
  • the purpose is to obtain a super-resolution stereoscopic image generation method that can be shown.
  • the ultra-super-resolution stereoscopic processing system is (A).
  • a two-dimensional plane (XY) of an area corresponding to the predetermined area is defined in the memory, and the two-dimensional plane (XY) of the memory is divided by the division distance to form the two-dimensional plane (XY).
  • a means for defining a fine lattice of the size of the division distance (D).
  • E1 A means for generating a smoothing mesh composed of a smoothing grid group in which a grid of the above size is used as a smoothing grid and the smoothing grids are arranged in an odd number in the vertical and horizontal directions. (E2).
  • the fine grids defined in the two-dimensional plane (XY) are sequentially designated, and the smoothing grid in the center of the smoothing mesh is defined as the fine grid for each designated fine grid, and the two-dimensional plane is defined.
  • the smooth mesh is defined in (XY), the smoothed elevation value is obtained based on the interpolated elevation value group of the fine lattice group in this smooth mesh, and the smoothed elevation value is applied to the specified fine lattice. Means of allocation and (F).
  • the gist is that it is defined by the corresponding number of fine grids, the floating and sinking degree within this fine grid number is obtained, and a means for displaying the floating and sinking degree in gradation is provided.
  • the jaggies cannot be seen and the unevenness can be seen three-dimensionally at a detailed resolution. Also, no grid-like artifacts occur.
  • FIG. It is a flowchart explaining the concept of the super-resolution stereoscopic processing system of Embodiment 1.
  • FIG. It is a comparative explanatory view of the 5mDEM red image GRoi generated by using the conventional 5mDEM and the super-resolution red three-dimensional visual image Gai'.
  • FIG. It is a schematic block diagram of the super-resolution stereoscopic visualization system of Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing of the specific example of 5mDEM latitude / longitude point data Pai. It is explanatory drawing of the specific example of the latitude / longitude 5m mesh Mai based on the 5mDEM latitude / longitude point data Pai.
  • FIG. 35 is an enlarged view of FIG. 35 which is further enlarged. It is explanatory drawing explaining the flow of generation of a red stereoscopic image. It is a schematic block diagram of a red stereoscopic image generation part 145. It is explanatory drawing of the underground opening degree and the above-ground opening degree. It is explanatory drawing of the relationship between A and B of the sample point with respect to the altitude 0 m. It is explanatory drawing of the sample point and the distance of the underground opening degree and the above-ground opening degree. It is explanatory drawing of the grayscale allocation.
  • the process of obtaining the super-resolution stereoscopic image Gi will be described using the 5 mDEM (A: A means laser) base map (hereinafter referred to as 5 mDEM base map Fa) of the Geographical Survey Institute as an example.
  • the super-resolution stereoscopic image Gi differs depending on the target area, season, etc. (blue, green, yellow-green, etc.), but in the present embodiment, it is reddish (red, purple, vermilion, orange, yellow, etc.). It will be described using colors.
  • the red-based super-resolution stereoscopic image Gi generated by the present embodiment described later using the 5 mDEM basic map Fa is referred to as a super-resolution red stereoscopic image Gai'.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating the concept of the ultra-resolution stereoscopic processing system according to the first embodiment, and is a process performed by a computer.
  • a mesh hereinafter referred to as latitude / longitude 5 mDEM
  • latitude / longitude 5 mDEM 5 mDEM
  • latitude / longitude 5 mDEM 5 mDEM
  • latitude / longitude 5 mDEM defined by latitude, longitude, etc. in an arbitrary area Ei
  • latitude / longitude 5 m mesh Mai see FIG. 5
  • S10 plane orthogonal coordinate system
  • FIG. 5 a frame in which the latitude axis N and the longitude axis E are separated at intervals of 0.1 seconds is shown, and diagonal lines for TIN interpolation are shown.
  • a size scale Qi 0.0 m to 6.0 m
  • a color bar Vi that informs the altitude of contour lines are shown.
  • the plane orthogonal 5m mesh Mbi (Mb1, Mb2 ..., Mb100, ...) in the area Ei is defined (obtained) in the XY plane (two-dimensional plane).
  • the rasterization process includes a 5 m mesh x-direction division / y-direction division process (S40), a TIN bilinear interpolation process (S50), and the like.
  • the 5m mesh x-direction division / y-direction division process specifies the plane right-angled 5m mesh Mbi (Mb1, Mb2 ..., Mb100, ...), and for each designation, the X of the plane right-angled 5m mesh Mbi.
  • the X-direction division distance di (d1, d2, ...) Is obtained for each 5 m mesh obtained by dividing the side of the axis (hereinafter, simply referred to as the x-direction) into nine parts.
  • the XY plane corresponding to the area Ei is averaged by averaging the X-direction division distance di for each 5 m mesh, and the XY plane corresponding to the area Ei is referred to as this averaging distance (hereinafter, referred to as the X-direction division average distance da for each 5 m mesh: 0.559 m, for example. ) (S40).
  • This divided lattice is referred to as a fine lattice mi (also referred to as a fine original lattice) (see FIG. 10).
  • the division is divided by the average distance da (5844 m or 0.559 m) divided in the X direction for each 5 m mesh.
  • the 5m mesh x-direction division / y-direction division processing will be described later.
  • the TIN bilinear interpolation process (S50) sequentially defines the plane right angle 5 m mesh Mbi with respect to the XY plane corresponding to the area Ei (layer), and for each plane right angle 5 m mesh Mbi, this plane right angle 5 m mesh Mbi.
  • TIN bilinear interpolation (see FIG. 13) is performed for each fine lattice mi (m1, m2, ...) Within (S50).
  • the elevation value of the fine grid mi in this plane orthogonal 5m mesh Mbi is called the elevation value zri after bilinear interpolation.
  • a mass (aggregate) of mesh groups (5 m mesh Mbi perpendicular to the plane) defined on the XY plane corresponding to the area Ei is referred to as a fine mesh outline Mi for raster.
  • the elevation value zri after bilinear interpolation is assigned to the corresponding fine grid mi (also referred to as rasterization: see FIG. 14).
  • a fine grid mi is designated, and for each designation, a moving averaging mesh Fmi (arithmetic mean, moving average, etc.) of a 9 ⁇ 9 grid (grid size is 0.5844 m or 0.559 m) is specified. ) (Also called smoothing process).
  • the value given to the grid (fmi) of the moving average mesh Fmi is referred to as a smoothing elevation value zfi (zf1, zf2, ).
  • An image of the smoothing elevation value zfi (zf1, zf2, ...) Is referred to as a sliding image Gfi (see FIGS. 18, 19, and 20).
  • the red imaging process (S70) sequentially designates the fine lattice mi, and for each designation, the fine lattice mi is set as a point of interest, and the sliding existing within the consideration distance L (for example, 50 m) from this point of interest.
  • the slope, the above-ground opening and the underground opening are obtained using the fine elevation value (also called the smoothing elevation value), the ridge valley degree is obtained from the above-ground opening and the underground opening, and the slope is the saturation of red.
  • the degree of ridge valley (also referred to as the degree of ups and downs) is assigned to the brightness, and the red image data gmi (gm1, gm2, 7) For each fine lattice mi (0.559 m) obtained by synthesizing these is generated (S70). ).
  • the above-mentioned consideration distance L is converted into the number of fine lattices.
  • the number of fine grids is set to the number of grids corresponding to L / da.
  • these red image data gmi (gm1, gm2, ...) are written in the display memory (S90) and displayed on the screen as the super-resolution red three-dimensional visual image Gai'shown in FIG. 2 (b). (S100).
  • FIG. 2 shows a red three-dimensional map (referred to as a 5 mDEM red image GRoi in the present embodiment) generated by using 5 mDEM of the 5 mDEM basic map Fa in FIG. 2 (a), and FIG. 2 (b) shows the present embodiment.
  • the super-resolution red three-dimensional visual image Gai'of 1 is shown.
  • the 5 mDEM red image GRoi in FIG. 2A is a red stereoscopic image of the 5 mDEM based on the laser point cloud acquired by the aircraft, and the area of about 450 m to 500 m in width and 500 m to 550 m in length is multiplied several times on the display screen. It is an enlarged image, and one cell of the display screen corresponds to about 5 m.
  • the 5 mDEM red image GRoi is jagged, as shown in FIG. 2 (a).
  • the super-resolution red three-dimensional visual image Gai'in FIG. 2B is not jagged.
  • FIG. 3 is a schematic configuration diagram of the super-resolution stereoscopic visualization system of the first embodiment.
  • the super-resolution stereoscopic visualization system 300 of the first embodiment includes a computer main body 100, a display 200, and the like.
  • the computer main body 100 includes a base map database 110 that stores a 5 mDEM base map Fa, a 5 mDEM mesh reading unit 112, a geographic coordinate XYZ point file 114, a plane orthogonal coordinate conversion unit 115, and a plane right angle XYZ point file. 118, rasterization processing unit 135, fine grid memory 142 (layer), sliding processing unit 141, sliding image memory 147 (layer), consideration distance lattice number calculation unit 148, and red stereoscopic viewing. It includes an image generation unit 145, a memory for a red stereoscopic image 149 (layer), and the like.
  • the rasterization processing unit 135 includes an X-direction division distance calculation unit 132, a fine mesh generation unit 134, and a TIN bilinear interpolation unit 137. Further, the display processing unit 150 and the like are provided, and the 5 mDEM super-resolution red three-dimensional visual image Gai'shown in FIG. 2B is obtained on the screen of the display unit 200.
  • the base map database 110 stores a 5 mDEM base map Fa (topography).
  • the 5mDEM of this 5mDEM basic map Fa is a point cloud acquired by an aerial laser (at intervals of several tens of centimeters), and the area of this point group is all over Japan (several tens of kilometers to several hundreds of kilometers).
  • These point groups include latitude Ii, longitude Ii, altitude value zi, intensity, etc., and are referred to as 5 mDEM latitude / longitude point data Pai in the present embodiment.
  • the 5mDEM mesh reading unit 112 converts the 5mDEM latitude / longitude point data Pai corresponding to the area Ei (for example, 50m to 1500m in the vertical and horizontal directions) input (designated) by the operator from the 5mDEM base map database 110 to the XYZ point file for geographic coordinates.
  • FIG. 4 is a specific example of the 5 mDEM latitude / longitude point data Pai of the XYZ point file 114 for geographic coordinates.
  • FIG. 5 is a specific example of a latitude / longitude 5 m mesh Mai based on the 5 mDEM latitude / longitude point data Pai.
  • the altitude value is shown in a color step color chart.
  • contour line data based on the elevation value assigned to the fine grid mi generated in the fine grid memory 142 (layer) obtained by the present embodiment is converted into latitude / longitude coordinates and displayed in color. It is preferable to superimpose a 5 m latitude / longitude mesh Mai on this color scale map.
  • the plane orthogonal coordinate conversion unit 116 projects and converts 5 mDEM latitude / longitude point data Pai (latitude Ii, longitude Ii, elevation value zi) of the XYZ point file 114 (memory) for geographic coordinates into plane orthogonal coordinates (the height is used as it is).
  • XYZ point file 118 (memory) for plane right angle is exported as 5 mDEM plane right angle point data Pbi.
  • FIG. 6 is a concrete explanatory diagram of plane rectangular coordinates 5 mDEM point data Pbi (xbi, ybi, zbi, ...) Of the XYZ point file.
  • FIG. 7 is a specific example of a plane rectangular 5 m mesh Mbi based on the plane rectangular coordinates 5 mDEM point data Pbi.
  • the altitude value is shown in a color step color chart.
  • the square latitude / longitude 5 m mesh Mai of FIG. 5 is a rectangle (details are distorted).
  • the altitude value is shown in a color step chart.
  • contour line data based on the elevation values assigned to the fine grid mi generated in the fine grid memory 142 (layer) obtained by the present embodiment is converted into plane orthogonal coordinates and displayed in color.
  • This contour line color grid is overlaid with a 5m mesh Mbi at right angles to the plane.
  • the 5 mDEM plane right angle point data Pbi constitutes the area Ei, the mesh number of the 5 m plane right angle mesh Mbi (simply referred to as 5 m plane right angle mesh Mbi), and the 5 m plane right angle mesh Mbi 4 It consists of 5 mDEM plane right angle point data Pbi and the like of points (reflection intensity may be included).
  • 5 m plane right angle point data Pbi these are referred to as 5 m plane right angle point data Pbi.
  • zbi is shown in parentheses as attribute information. If the 5 mDEM plane right angle point data Pbi is not stored as actual data (data with actual reflection intensity and elevation value) in the plane right angle XYZ point file 118 at 5 m intervals, the 5 mDEM plane right angle point data Pbi is not stored. It is preferably obtained by interpolation interpolation (TIN) using the surrounding 5 mDEM plane orthogonal point data Pbi.
  • TIN interpolation interpolation
  • the plane rectangular coordinate conversion is a "regular cylindrical projection" that is generated by placing the earth in a cylinder that only the equator of the earth touches, projecting latitude and longitude lines onto the cylinder, and then opening the cylinder. As shown in FIG. The closer to the pole, the wider the parallel spacing. In FIG. 8, "0" indicates the center of the earth.
  • the mesh connecting the four 5 mDEM plane right angle point data Pbi may be 5 m plane right angles as shown in FIG. 9A depending on the area Ei.
  • the mesh Mbi (Mb20) may be an oblique rectangle, or may be a rectangle (may be a square) shown in FIG. 9 (b) without distortion. In the present embodiment, regardless of whether or not there is distortion, it is referred to as a 5 m plane right angle mesh Mbi for explanation.
  • FIG. 9A is an example in which 5 mDEM plane right angle point data Pb20, Pb21, Pb30, and Pb31 are connected and shown as a plane right angle 5 m mesh Mb20.
  • FIG. 9B is an example in which 5 mDEM plane right angle point data Pb80, Pb81, Pb100, and Pb101 are connected and shown as a plane right angle 5 m mesh Mb80.
  • these masses (aggregates) of the plane right angle 5 m mesh Mbi (Mb1, Mb2, ...) are referred to as the plane right angle 5 m mesh large frame Mai.
  • the X-direction division distance calculation unit 132 of the rasterization processing unit 135 specifies four 5 mDEM plane right angle point data Pbi of the plane right angle XYZ point file 118.
  • the 5 mDEM plane right angle point data Pbi is specified, the 5 mDEM plane right angle point data Pbi having the same coordinate yai and the X coordinate is adjacent (next) is searched, and the specified 5 mDEM plane right angle is searched.
  • the point be a 5 m plane right angle mesh Mbi.
  • the X direction division distance calculation unit 132 sequentially obtains the 5 m mesh X direction distance between the 5 mDEM plane right angle point data Pbi in the X direction and the adjacent 5 mDEM plane right angle point data Pbi.
  • the 5m mesh X direction distance is evenly divided into 9 (for example, 0.559m) for each 5m mesh X direction distance, and the 5m mesh X direction division distance di (for example, 0.559m or 0.5844m, 0. 592m, ...) Are calculated in sequence.
  • the X-direction division distance di for each 5m mesh for each 5m mesh Mbi with a plane right angle is totaled, and this total value is averaged by the number of 9 ⁇ 5m mesh Mb with a plane right angle. 0.5844m or 0.559m) is calculated.
  • the division distance di in the X direction for each 5 m mesh is a division distance that makes the fine grid mi as square or rectangular as possible.
  • the fine grid generation unit 134 (also referred to as a fine grid generation process) defines an XY plane corresponding to the area Ei in the fine grid memory 142. Then, the X-direction division average distance da (for example, 0.559 m) for each 5 m mesh obtained by the X-direction division distance calculation unit 132 is read, and the X-axis and Y are read from the origin coordinates of the XY plane of the fine grid memory 142.
  • the axis is divided by the average distance da (for example, 0.559 m or 0.5844 m) divided in the X direction for each 5 m mesh, and a straight line parallel to the X axis and the Y axis is defined from each division point for a fine grid. For example, a fine lattice mi having a size of 0.559 m in length and width is generated on the XY plane of the memory 142 (see FIG. 10).
  • the vertical row may be "e” and the horizontal row may be "k”.
  • FIG. 11 is a coordinate example of the elevation value after interpolation after the triangle of the fine lattice mi (m1, m2, m3, ...) After the division.
  • Contour line data based on the fine grid mi generated in the fine grid memory 142 (layer) obtained by defining a plane right angle 5 m mesh Mbi on the XY plane of the fine grid memory 142 and the present embodiment. Is displayed in color (coordinates at right angles to the plane), and an example in which a 5 m mesh Mbi at right angles to the plane is superimposed on this color grid diagram is shown in FIG.
  • the fine lattice mi (m1, m2, m3, 7)
  • the plane right angle 5 m mesh Mbi is an example when it is roughly divided by 9 ⁇ 11.
  • the TIN bilinear interpolation unit 137 (also simply referred to as an altitude value interpolation unit) interpolates and allocates altitude values for each fine grid mi of the fine grid memory 142 (layer).
  • the TIN bilinear interpolation unit 137 defines a plane orthogonal 5 m mesh Mbi on the XY plane of the fine grid memory 142 (layer) and performs TIN binary interpolation.
  • FIG. 13 shows 5 mDEM plane right angle point data Pb10, Pb11. A plane right angle 5m mesh Mbi composed of Pb22 and Pb23 is shown.
  • TIN is defined for each of the plane right angles of 5 m mesh Mbi, and the fine lattice mi (m1, m2, m3, ...) Is interpolated (see FIG. 13).
  • This interpolated elevation value is referred to as an elevation value zri (zr1, zr2, 7) After bilinear interpolation.
  • the sliding processing unit 141 also referred to as smoothing processing is activated.
  • the interpolation value is determined by the TIN binary interpolation process, which is the plane orthogonal to the larger area of the fine grid mi (m1, m2, m3, 7) Within the plane right 5m mesh Mbi adjacent to the plane right 5m mesh Mbi. It is preferable to adopt the elevation value of 5 m mesh Mbi.
  • FIG. 14 is an example of a step color diagram of contour lines based on the bilinear interpolated elevation value zri (zr1, zr2, 7) After the TIN binary interpolation, and the bilinear interpolated elevation value zri of the fine lattice memory 142 (layer) is color-coded. This is an example shown in. Moreover, the plane right angle 5m mesh Mbi is overlapped.
  • FIG. 15A shows the elevation value (zb) of the 5 m mesh Mbi at right angles to the plane
  • FIG. 15B shows the fine lattice mi generated in the memory 142 (layer) for the fine lattice.
  • the elevation value zri (zr1, zr2, ...: For example, 0.559 m (omitted after the fourth decimal place) interval) after bilinear interpolation is shown.
  • the sliding or processing unit 141 is provided.
  • the fine grid mi includes the elevation value zri (zr1, zr2, 3) After bilinear interpolation, the four-point coordinates constituting the fine grid mi, the plane orthogonal 5 m mesh Mbi, the area Ei name, and the like, and the fine raster data RaMi (Fig. Not shown) is memorized.
  • Sliding or processing unit 141 performs moving averaging processing.
  • this moving averaging process every time a slip or process instruction is input by the operator, the average distance da (for example, 0.559 m) divided in the X direction for each 5 m mesh is read.
  • FIG. 16 shows a grid (also referred to as a smoothing grid) in which the vertical and horizontal sizes are set to the average distance da (for example, 0.559 m) divided in the X direction for each 5 m mesh, and 9 in a row and 9 in a vertical direction.
  • Generate a moving averaging mesh Fmi Generate a moving averaging mesh Fmi.
  • FIG. 16 shows the grid numbers fm (i, j) in which the vertical row of the moving average mesh Fmi is “i” and the horizontal column is “j”.
  • the XY plane of the same area Ei as the fine grid memory 142 (also referred to as the first raster memory) is defined, and the X direction of this XY plane.
  • the fine grid generation process for dividing the Y direction by the average distance da (for example, 0.559 m) divided in the X direction for each 5 m mesh is performed to define the fine grid mi (m1, m2, ).
  • the sliding processing unit 141 sequentially defines the central lattice (fm (5, 5)) of the moving averaging mesh Fmi.
  • the moving average value (weighted average) in this central grid is referred to as the slip-processed elevation value zfi (also referred to as the smoothing elevation value).
  • This slip or processed elevation value zfi (not shown) is assigned to the fine grid mi defined in the slip or image memory 147 (layer).
  • FIG. 18 is an example of the first moving averaging process
  • FIG. 19 is the second moving averaging process
  • FIG. 20 is an enlarged display example of the second moving averaging process.
  • FIGS. 18 to 20 are examples of contour plots based on the elevation values zfi (zf1, zf2, ...) After the sliding process, and the plane right angle 5 m mesh Mbi is overlapped. Further, the fine lattice mi (m1, m2, m3, ...) In the plane right angle 5 m mesh Mbi is an example in the case of being divided by roughly 9 ⁇ 11.
  • FIG. 20 shows a fine lattice mi (m1, m2, ...) Of 0.559 m size, and the elevation value zfi after sliding or processing representing the fine lattice mi (m1, m2, ). (Zf1, zf2, ...) Are indicated by black dots.
  • the hi in FIG. 15B is smoothed (see FIG. 17).
  • the operator confirms the smoothness of the smoothness displayed on the screen or the smoothness of the contour lines of the image Gfi, and instructs the moving averaging process (also referred to as smoothing) if necessary.
  • This instruction is output from the display processing unit 150 to the sliding processing unit 141.
  • the smooth or fine elevation value raster image data RGi has the square coordinates of the area Ei, the plane right angle 5 m mesh Mbi, the plane right angle 5 m mesh Mbi, and the plane right angle 5 m mesh Mbi (for example, Pb1, Pb1, Pb2, Pb3, Pb4), fine grid mi (number), X-direction division average distance da (for example, 0.559 m) for each 5 m mesh, elevation value zri after bilinear interpolation, fine grid mi (number), It consists of the square coordinates of the fine lattice mi (for example, PL1, PL2, PL3, PL4: not shown), the first slip or fine elevation value zfi, the second slip or fine elevation value zfi', and the like.
  • PL1 and PL2 are entrance lines
  • PL3 and PL4 are exit lines.
  • the first slip or fine altitude value zfi (hereinafter, simply referred to as slip or fine altitude value zfi). That is, as shown in FIG. 17B, since the XY plane of the sliding image memory 147 is divided by 0.559 m or 0.5844 m, the elevation values are shown on the Z axis and the X axis. In this case, the grid size of 5 mDEM (see FIG. 17 (a)) is in units of 5 m, but the discharge of FIG. 15 (b) as shown in FIG. 17 (b) by the moving averaging process of the present embodiment (see FIG. 17 (a)). hi) is suppressed and each altitude value becomes smooth.
  • FIG. 22 (a) shows a specific example of data in the XY plane of the fine grid memory 142 before smoothing
  • FIG. 22 (b) shows a specific example of data in the XY plane of the smoothed image memory 147 after smoothing.
  • a concrete example of the data is shown.
  • the red stereoscopic image generation unit 145 performs a red stereoscopic image generation process using the smooth or fine elevation value raster image data RGi of the smooth or image memory 147 (layer).
  • the fine lattice mi (0.559 m size) included in the smooth or fine elevation value raster image data RGi of the smooth or image memory 147 (layer) is sequentially designated as a point of interest. From this point of interest, the slope, the above-ground opening and the underground opening are obtained based on the slip-processed elevation value zfi existing in the local region having the consideration distance L as the radius, and the above-ground opening and the underground opening are obtained.
  • the ridge valley degree is obtained from the above, the slope is assigned to the red saturation, the ridge valley degree (also called the floating and sinking degree) is assigned to the brightness, and the red image data gmi (gm1, gm2) for each fine lattice mi obtained by synthesizing these is obtained. , 7) Is generated in the red stereoscopic image memory 149 (layer). These are collectively referred to as a super-resolution red image Gai.
  • FIG. 23 shows an example in which a red stereoscopic image generation process is performed on the elevation value zri (zr1, zr2, ...: For example, 0.559 m) after bilinear interpolation in the fine grid memory 142 (layer) before the smoothing process. is there.
  • FIG. 23 shows a super-resolution red three-dimensional visual image Gai'in which the red color is reduced by about 50%.
  • the fine lattice mi (m1, m2, m3, ...) In the plane right angle 5m mesh Mbi is an example when it is divided by roughly 9 ⁇ 11.
  • the black spot in the fine grid mi in FIG. 23 is a deviation on the display, and is actually located in the center of mi as shown in FIG. 24.
  • FIG. 24 shows an example in which a super-resolution red stereoscopic image generation process is performed on the elevation value zfi after the smoothing process.
  • FIG. 23 shows a super-resolution red three-dimensional visual image Gai'in which the red color is reduced by about 50%.
  • the fine lattice mi (m1, m2, m3, ...) In the plane right angle 5m mesh Mbi is an example when it is divided by roughly 9 ⁇ 11. Further, the generation of the super-resolution reddish image Gai and the super-resolution red three-dimensional visual image Gai'(50% reduction) will be described in detail later.
  • FIG. 24 which has undergone the smoothing treatment, gives an overall impression that the red color is softer.
  • the display processing unit 150 displays the super-resolution red stereoscopic image Gai'of the red stereoscopic image memory 149 (layer) on the screen (see FIG. 2B). As shown in FIG. 2 (b), as compared with FIG. 2 (a), there is no jaggedness and no artifacts have occurred.
  • the plane right angle 5 m mesh Mbi is red.
  • the three-dimensional effect is not impaired (hue), and the color is according to the altitude value of the fine lattice mi interval. Therefore, the altitude can be finely reddened.
  • contour lines Ci a standard map Gki of the Geographical Survey Institute, and the like will be shown and described.
  • FIG. 25 is a schematic configuration diagram of the super-resolution stereoscopic visualization system of the second embodiment.
  • FIG. 26 is a flowchart illustrating the outline of the super-resolution stereoscopic visualization system according to the second embodiment.
  • the rasterization processing unit 135 and the consideration distance lattice number calculation unit 148 are not shown.
  • the image composition unit 166 (contour line + Geographical Survey Institute map + red) of No. 3, the third composite image memory 168 (contour line + Geographical Survey Institute map + red), and the display processing unit 150 are shown.
  • the Geographical Survey Institute map memory 151 stores vector data of a standard map Gki (level 16) of 1/25000 (see FIG. 27). However, FIG. 28 shows the vector data as an image.
  • FIG. 25 will be described with reference to the flowchart of FIG. 26. However, those having the same reference numerals as those in FIGS. 1 and 3 will not be described.
  • the 5mDEM mesh reading unit 112 reads the 5mDEM latitude / longitude point data Pai corresponding to the area Ei (for example, 50m to 1500m in the vertical and horizontal directions) input (designated) by the operator from the 5mDEM base map database 110 (S9), and geography. Export to the coordinate XYZ point file 114 (memory) (S10). Then, the 5 mDEM latitude / longitude point data Pai is read from the 5 mDEM base map database 110 and exported to the geographic coordinate XYZ point file 114 (S10), and the plane orthogonal coordinate conversion unit 116 reads the 5 mDEM of the geographic coordinate XYZ point file 114.
  • the latitude / longitude point data Pai is projected and converted into plane orthogonal coordinates (S20), exported as 5 mDEM plane right angle point data Pbi to the plane right angle XYZ point file 118 (S22), and rasterized (S30).
  • a fine grid mi having a size of 0.559 m is generated in the memory 142 (layer) for the fine grid, and the elevation value zri (zr1, zr2, 7) After bilinear interpolation is assigned to these fine grid mis (zr1, zr2, ). See FIG. 14). Then, the slip processing unit 141 performs the slip processing S60, and the slip processing memory 147 (layer) has a fine lattice mi of 0.559 m size, and the elevation values zfi (zf1, zf2, ... ) (Slip or fine elevation value raster image data RGi, (see FIG. 21)).
  • the red stereoscopic image generation unit 145 is slippery, or the image memory 147 (layer) is slippery, or the fine elevation value raster image data RGi is used to perform a red stereoscopic image generation process, and the red stereoscopic image memory 149 (layer) is used.
  • a super-resolution red image Gai is generated in the layer).
  • the smooth contour line calculation unit 156 specifies a fine grid mi of 0.559 m size of the smooth image memory 147 (layer).
  • a fine grid mi fine elevation value raster image data RGi having the same elevation value as the slip or fine elevation value zfi is searched.
  • the fine grid mi (fine elevation value raster image data RGi) to be connected is determined and closed by the standard deviation calculation process or the like for these fine grid mi (fine elevation value raster image data RGi).
  • the fine lattice mi for example, PL1, PL2, PL3, PL4
  • PL1 and PL2 are the entrance lines
  • PL3 and PL4 are the exit lines
  • PL1 and PL2 The elevation values between them are interpolated
  • a set of straight lines of the closed fine lattice mi (fine elevation value raster image data RGi) is vectorized (function) and stored in the smooth or contour data memory 158 as the smooth or contour information Ji.
  • the smooth contour line information Ji is imaged, it is referred to as a smooth contour line Ci.
  • the vectorization when the adjacent fine mesh mi to be connected is in the X direction or the Y direction, the center coordinates (x, y) are connected by a straight line, and when the adjacent fine lattice mi to be connected is in the diagonal direction, the vectorization is performed.
  • the two corners on the side of the fine grid mi in the connecting direction are connected to the center of the coordinates and the center coordinates between the two points of the fine grid mi in the diagonal direction to be connected to form a straight line.
  • the smooth contour line information Ji is a contour line connecting straight lines passing through a fine grid mi (0.559 m) without performing curvature maximization processing such as a spline curve and a Bezier curve as in the conventional case.
  • the smooth contour line information Ji includes the area Ei, the fine grid mi, the size (0.559 m), the smooth fine elevation value Ri, the color value, the connection direction (upper (or lower) in the X direction), and Y. It consists of directions above (or below) or diagonally to the right or diagonally to the left.
  • the intervals between the smooth contour lines Ci may be 1 m, 2 m, 3 m, and so on.
  • FIG. 29 is an example of displaying the contour image GJoi after interpolation after TIN binary interpolation
  • FIG. 30 is an enlarged view of the vicinity of the range Ubi of FIG. 29
  • FIG. 31 is an example of displaying the smooth contour image GJi after the smoothing process, and is the same area as in FIG. 29.
  • FIG. 32 is an enlarged view of the vicinity of Uai in FIG. 31.
  • the contour lines of the Uaci portion of the slip or contour image GJi after the TIN binary interpolation are jaggedly curved, but when the smoothing process is performed, the Uaci portion is as shown in FIG. Is slippery or curved.
  • the contour lines of the present embodiment can be used as a contour map of 1 / 10,000.
  • the first image compositing unit 160 (Geographical Survey map + red) is a super-resolution red stereoscopic image Gai in which the red color of the super-resolution reddish image Gai of the red stereoscopic image memory 149 (layer) is reduced by about 50%.
  • a "Geographical Institute map + red composite" image GFi is generated by multiplying and synthesizing the vector data of the standard map Gki (level 16) of the Geographical Institute map memory 151, and this is the first composite. It is stored in the image memory 161 (for Geographical Survey map + red) (see FIG. 34). However, FIG. 34 also shows contour lines.
  • the first image compositing unit 160 (Geographical Survey map + red) is different from the color (for example, orange) when the vector of the standard map (city map of buildings, roads, etc.) is imaged.
  • the color value of the super-resolution red stereoscopic image Gai of the red stereoscopic image memory 149 (layer) is reduced by 50%.
  • a muted red that is constructed with a hue of 0 ° red, a saturation of 50%, and a lightness of 80%.
  • the RGB value is set to "204" for RED, "102” for GREEN, and "102” for BLUE.
  • the HEX value hexadecimal WEB color / HTML color code
  • the CMYK values used for color printing are approximately cyan “C20%”, magenta "M70%”, yellow “Y50%”, and black "K0%”.
  • the super-resolution red image Gai with this color value reduced by 50% is referred to as a super-resolution red three-dimensional visual image Gai'.
  • the second image compositing unit 162 slides with the super-resolution red three-dimensional visual image Gai'(50% reduction) of the first composite image memory 161 (for Geographical Survey map + red).
  • a second composite image memory 164 (sliding contour line + red) is generated by generating a "sliding contour line + red" image GaCi obtained by multiplying and synthesizing the sliding or contour information CJi imaged data of the contour data memory 158. (See FIG. 33).
  • the third image composition unit 166 (contour line + Geographical Institute map + red) is the "Geographical Institute map + red composite” image GFi of the first composite image memory 161 (Geographical Institute map + red) and the second.
  • the "standard map + red + sliding contour line” image Gami obtained by multiplying and synthesizing the "sliding contour line + red” image GaCi of the composite image memory 164 (sliding contour line + red) is stored in the composite image memory 168 of 3. (See FIGS. 34 and 35). It is preferable that one of the super-resolution red three-dimensional visual images Gai'(50% reduction) of each memory is read and combined.
  • FIG. 35 is an enlarged view of the "standard map + red + smooth contour line" image Gami. However, it is an enlarged view of a place different from FIG. 34. Further, FIG. 36 is an enlarged view of FIG. 35 which is further enlarged.
  • the vector Vn is mapped to the three-dimensional coordinate space 80, and this is performed for a total of N vectors.
  • the vector field 70 is mapped to the three-dimensional coordinate space 80 (process P1 in FIG. 37).
  • a curved surface S that connects a sequence of coordinate points with Ids ⁇ Qn: n ⁇ N ⁇ with an appropriate number of N or less in total in the three-dimensional coordinate space 80 with the required smoothness is formed by the least squares method or the like. It is obtained, divided into a total of M ⁇ M ⁇ N ⁇ minute surface areas ⁇ Sm: m ⁇ M ⁇ , the point of interest Qm (for example, 0.559 m) is determined for each, and the related information is stored in the memory. ..
  • the local region Lm + on the front side (Z + side) of the curved surface S located within a predetermined radius from the focus point Qm is confirmed, and the degree of openness around the focus point Qm defined by this is confirmed (that is, the degree of openness around the focus point Qm).
  • the line-of-sight solid angle with respect to the heaven side or a double derivative value equivalent thereto) ⁇ m + is obtained (processing P2 in FIG. 37) and stored as the degree of levitation of the surface region Sm.
  • the image in which the levitation degree ⁇ m + is displayed in gradation over the entire curved surface S is defined as the processing result A.
  • This image A clearly shows the ridge side of the terrain, that is, the convex portion (of the curved surface S) as if it were a convex portion.
  • the local region Lm-on the back side (Z-side) of the curved surface S located within the predetermined radius is confirmed from the focus point Qm, and the opening around the focus point Qm defined by the confirmation is confirmed.
  • the degree (that is, the viewing solid angle with respect to the ground side or the equivalent double differential value) ⁇ m- is obtained (processing P3 in FIG. 37) and stored as the subsidence degree of the surface region Sm.
  • the processing result C be an image in which the settlement degree ⁇ m- is displayed in gradation over the entire curved surface S.
  • This image C clearly shows the valley side of the terrain, that is, the recess (of the curved surface S), just like a recess. It should be noted that this image C is not a simple inversion of the image A.
  • the processing result B is an image in which this floating / sinking degree ⁇ m is displayed in gradation over the entire curved surface S.
  • the convex portion (of the curved surface S) is clearly shown as a convex portion and the concave portion is as a concave portion, so that the ridges and valleys of the terrain are emphasized and the visual stereoscopic effect is enhanced.
  • the maximum inclination (or a first derivative value equivalent thereto) Gm is obtained directly or indirectly via the least squares method (process P6 in FIG. 37), and the surface region Sm is obtained. It is stored as the slope Gm of.
  • the achromatic color display image of the image in which the slope Gm is displayed in the red color R over the entire curved surface S) is defined as the processing result D.
  • This image D also has the effect of visually fostering a three-dimensional effect on the terrain (that is, the curved surface S).
  • the information of the image D (that is, the R color tone indicating the slope G m) and the information of the floating / sinking degree (that is, the floating degree ⁇ m +) corresponding to the image A are mapped (process P5) on the two-dimensional surface 90.
  • the results are shown and the ridges are emphasized.
  • the image G is the result of mapping (processing P5) the information of the image D (R color tone indicating the slope Gm) and the information of the floating / sinking degree (that is, the sinking degree ⁇ m-) corresponding to the image C on the two-dimensional surface 90. Shown and the valley is emphasized.
  • attribute contour lines connecting coordinate points Qn having equal values of attributes extracted from the components of the vector Vn in the 70 fields of the vector (the present embodiment). Then, the contour lines and outlines of the terrain) Ea are obtained, stored, and output or displayed as necessary (process P7 in FIG. 37).
  • the coordinate point sequence is obtained.
  • the degree of openness around the point of interest defined by the area on the front side located within a predetermined radius of the point of interest in the local region of the connecting surface is determined as the degree of levitation (floating / sinking) (A) of the local region.
  • the degree of openness around the point of interest which is defined by the area on the back side of the point of interest located within the predetermined radius in the local region of the surface connecting the coordinate points, is the degree of subsidence (C) of the local region.
  • C degree of subsidence
  • the front side region and the back side region within the predetermined radius in the local region of the surface connecting the coordinate point sequences by weighting and synthesizing the levitation degree (A) and the settlement degree (C) are the points of interest.
  • the fourth step (64) in which the degree of openness brought about is obtained as the degree of ups and downs (B) of the local region,
  • the three-dimensional coordinate space (80) is mapped to the two-dimensional plane (90), and the ups and downs of the local region are set in the region on the two-dimensional plane (90) corresponding to the local region of the plane connecting the coordinate point sequences.
  • the fifth step (65) of performing the corresponding coordinate display (F) is performed.
  • the contour lines are meshed, the difference from each adjacent mesh, that is, the inclination is expressed in a red color tone, and whether it is higher or lower than the periphery is gray.
  • a scale This corresponds to the ups and downs degree ⁇ m of the first embodiment, and in this embodiment, it is called the ridge valley degree, and the brighter one is higher than the periphery (ridge-like) and the darker one is lower than the periphery (the ridge-like degree). It suggests that it is valley-like, and a three-dimensional effect is created by multiplying and synthesizing the light and dark.
  • the slip or fine elevation value raster image data of the slip or image memory 147 is read by the slip or fine elevation value zfi included in the ground opening data creation unit 9, and the underground.
  • An opening data creation unit 10 and an inclination calculation unit 8 are provided, and a convex portion emphasis image creation unit 11, a concave portion emphasis image creation unit 12, an inclination enhancement unit 13, a first synthesis unit 14, and a first It is provided with a synthesis unit 15 of 2.
  • the opening degree is a quantification of the degree to which the point protrudes above the ground and the degree to which the point bites underground compared to the surroundings. That is, as shown in FIG. 39, the above-ground opening represents the size of the sky that can be seen within a distance L from the sample point of interest, and the underground opening represents the size of the sky that can be seen within a distance L from the sample point of interest, and the underground opening is when the person stands upside down and looks over the ground. It represents the underground area within the range of the consideration distance L.
  • the consideration distance L is 0.5844 m ⁇ which is the size of the fine lattice mi obtained by the consideration distance lattice number calculation unit 148 in the case of a mesh of 5 mDEM when the input consideration distance is 50 m.
  • the length is equivalent to 9 ⁇ (50 m / 9).
  • the opening degree depends on the consideration distance L and the surrounding terrain. In general, the above-ground opening is larger at points protruding higher from the surroundings, with larger values at mountain peaks and ridges and smaller at depressions and valley bottoms. On the contrary, the underground opening is larger at the point where it bites into the underground lower, and it is larger at the depression and valley bottom and smaller at the mountaintop and ridge.
  • the ground opening data creation unit 9 generates topographic rails in every eight directions on the fine lattice mi included in the range from the point of interest to a certain distance (considered distance L), and sets each point and the point of interest. Find the maximum value of the slope of the connecting line) (when viewed from the vertical direction). Such processing is performed in eight directions.
  • the underground opening data creation unit 10 generates topographical crossings in every eight directions in a range from the point of interest of the inverted fine lattice mi slip or the fine elevation value zfi to a certain distance, and each point and the point of interest.
  • Find L2 minimum value when looking at L2 (not shown) from the vertical direction in the three-dimensional map of the ground surface with the maximum value of the inclination of the line connecting the points).
  • FIG. 40 shows the relationship between A and B at the sampling points with reference to an altitude of 0 m.
  • the sign of ⁇ is positive when (1) HA ⁇ HB and negative when (2) HA> HB.
  • DSL A set of sample points within the range of the direction D and the consideration distance L from the sample point of interest is described as DSL, and this is called “DL set of sample points of interest”.
  • D ⁇ L Maximum value of elevation for each element of DSL at the sampling point of interest
  • D ⁇ L The following definition is made as the minimum value of the elevation angles for each element of the DSL of the sample point of interest (see FIGS. 40 (a) and 40 (b)).
  • D ⁇ L means the maximum value of the zenith angle at which the sky in direction D can be seen within a distance L from the sample point of interest.
  • the horizon angle corresponds to the ground angle when L is infinite.
  • D ⁇ L means the maximum value of the nadir angle at which the underground of the direction D can be seen within the consideration distance L from the sample point of interest.
  • the above-ground angle and the underground angle were concepts for the specified direction D, but the following definitions are introduced as an extension of this.
  • ⁇ L (0 ⁇ L + 45 ⁇ L + 90 ⁇ L + 135 ⁇ L + 180 ⁇ L + 225 ⁇ L + 270 ⁇ L + 315 ⁇ L) / 8 Shall mean.
  • the points of interest Qm are defined at intervals of about 5 m to obtain the elevation angle
  • the present embodiment is shown in FIG. 41 (b).
  • the point of interest Qm is defined at intervals of about 0.559 m and the elevation angle is obtained.
  • FIG. 45 shows how the inclination angle and the line-of-sight angle (elevation angle) when there is an upward convex change depending on the mesh size and the moving average.
  • the vertical axis shows the altitude value (also referred to as altitude) and the horizontal axis shows the distance
  • FIG. 45 (b) shows the inclination (inclination) on the vertical axis and the distance on the horizontal axis.
  • the line Lai having an altitude value A of 5 mDEM has a height B which is low after the moving average. It becomes a smooth line Lbi that becomes (elevation value) (it becomes even lower if repeated).
  • the slope (slope) is the line Laai of the value of the slope (slope) in the case of a mesh of 5 mDEM and the slope (slope) in the case of a grid of 0.559 m size.
  • a color value (255: reddish) of a color scale (not shown) is assigned to the value of the inclination (inclination) in the case of this 0.559 m size grid. Therefore, the inclination can be expressed by the color value more finely than the mesh of 5 mDEM.
  • the inclination calculation unit 8 obtains the average inclination of the square surface adjacent to the point of interest (fine grid mi). There are four adjacent squares, and one of them is the square of interest. Then, the altitudes and average slopes of the four corners of the square of interest are obtained. The average slope is the slope of the surface approximated from four points using the method of least squares.
  • the convex portion-enhanced image creating unit 11 includes a first gray scale (see FIGS. 42 (a) and 42 (b)) for expressing the ridge and the valley bottom in terms of brightness, and is provided on the ground. Every time the opening data creation unit 9 obtains the ground opening (average angle when the range of L is viewed from the point of interest in eight directions: an index for determining whether or not the user is in a high place), the ground opening ⁇ i is determined. Calculate the brightness (brightness) corresponding to the value.
  • the value of the ground opening when the value of the ground opening is within the range of about 40 to 120 degrees, 50 to 110 degrees corresponds to the first gray scale and is assigned to 255 gradations (see FIGS. 20A and 45). ). That is, the value of the above-ground opening is larger toward the ridge portion (convex portion), so that the color becomes whiter.
  • the convex portion emphasizing color allocation process 20 of the convex portion emphasizing image creating unit 11 reads the ground opening image data Da and has the same Z value of the fine lattice mi having the point of interest (coordinates). Color data based on the first gray scale is assigned to the fine lattice mi (see FIGS. 42 (a) and 42 (b)), and this is stored in the ground opening file 21 (ground opening image data Dpa).
  • the gradation complement 22 saves the ground opening layer Dp in which the color gradation of the ground opening image data Dpa is inverted. That is, the above-ground opening degree layer Dp adjusted so that the ridge becomes white is obtained.
  • the concave portion extraction unit 12 (also referred to as a convex portion emphasized image creation unit) is provided with a second gray scale for expressing the valley bottom and the ridge in terms of brightness, and the underground opening data creation unit 10 Every time the underground opening ⁇ i (average in eight directions from the point of interest) is obtained, the brightness corresponding to the value of the above-ground opening ⁇ i is calculated.
  • the value of the underground opening degree falls within the range of about 40 degrees to 120 degrees
  • 50 degrees to 110 degrees correspond to the second gray scale (see FIG. 42 (b)) and are assigned to 255 gradations. That is, since the value of the underground opening degree is larger toward the valley bottom portion (recessed portion), the color becomes black.
  • the recess-enhancing color assignment process 25 of the recess-enhancing image creating unit 12 reads the underground opening image data Db and has the same Z value as the point of interest (coordinates or coordinates of the fine lattice mi). Color data based on the second gray scale is assigned to the fine lattice mi (for example, 0.559 m size), and this is stored in the underground opening degree file 26.
  • the gradation correction process 27 corrects the color gradation of the underground opening image data Db and stores it in the layer 28 (memory). If the color becomes too black, adjust the tone curve to a corrected degree. This is referred to as the underground opening layer Dq and stored.
  • the slope emphasizing unit 13 includes a third gray scale for expressing the degree of inclination according to the brightness (see FIG. 42 (c)), and is an inclination calculation unit. Every time 8 obtains the degree of inclination (average in four directions from the point of interest), the brightness (brightness) of the third gray scale corresponding to the value of the degree of inclination is calculated.
  • 0 to 50 degrees is associated with the third gray scale and assigned to 255 gradations (see FIG. 42 (c)). That is, 0 degrees is white and 50 degrees or more is black. The larger the slope ⁇ , the darker the color.
  • the color allocation process 30 for increasing the inclination of the inclination enhancing portion 13 uses the difference image between the underground opening image data Db and the above-ground opening image data Da as the inclination image Dra in the memory 3 Save to 1.
  • color data based on the third gray scale is assigned to a fine grid (for example, 0.559 m size) having the same Z value as the point of interest (coordinates).
  • the reddening process 32 emphasizes R with the RGB color mode function (however, 50% may be emphasized). That is, a tilt-enhanced image Dr in which red is emphasized as the tilt is larger is obtained in the memory 33 (layer) (see FIG. 44).
  • the above-mentioned "multiplication” is an OR operation in numerical processing.
  • the distribution of the values of the above-ground opening and the underground opening cuts out the ground surface having a certain radius (L / 2) around a certain point.
  • L / 2 the radius of the sky looking up from the ground surface gives the brightness of the ground. That is, the above-ground opening becomes bright.
  • the value of the underground opening should also be taken into consideration.
  • the ridge part of the terrain can be emphasized or changed arbitrarily. If you want to emphasize the terrain in the valley, increase the value of b.
  • the second compositing unit 15 synthesizes the tilt-enhanced image Dr of the file and the compositing image Dh obtained by compositing in the first compositing unit 14, and produces a stereoscopic reddish image Ki in which the ridge is emphasized in red. Obtained and displayed on the display unit 200.
  • a composite image Dh of a gray gradation expression obtained by multiplying and synthesizing the above-ground opening layer Dp (emphasizing the ridge in white) and the underground opening layer Dq (emphasizing the bottom in black) is obtained, and the inclination is increased with respect to the slope image Drag.
  • a tilt-enhanced image Dr with more red emphasized is obtained. Then, the tilt-enhanced image Dr and the composite image Dh are combined.
  • a resolution setting unit (not shown) is provided, and this resolution setting unit uses a display memory (5 m / 9 ⁇ 0.5844 m or 0.559 m) for each 5 m mesh divided in the X direction.
  • the resolution (not shown) may be set.
  • the present invention can be used to create a map.

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Abstract

地理院のＤＥＭを用いた赤色立体視画像を拡大したとしも、ジャッギー（ギザギザ）の発生を抑えて、かつ詳細な解像度で凹凸の画像で見せることができる超解像度立体視化処理システムを得る。５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａを記憶した基盤地図用データベース１１０と、５ｍＤＥＭメッシュ読込部１１２と、地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４と、平面直角座標変換部１１５と、平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８と、ラスタ化処理部１３５と、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）と、滑か処理部１４１と、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）と、考慮距離格子数算出部１４８と、赤色立体視画像生成部１４５と、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）等を備えて、５ｍＤＥＭの超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´を表示部２００の画面に得る。

Description

超解像度立体視化処理システム及びそのプログラム
　本発明は、超解像度立体視化処理システムに関する。
　近年は国土地理院（以下、地理院という）が、インターネット網でデジタル標高モデル（DEM： Digital Elevation Model）を公開している。
このＤＥＭは、航空機からレーザ光を地上に照射して得た各々のレーザ計測点をＴＩＮ（triangulated irregular network）で結び、これに経度差、緯度差0.2秒（約5m）間隔若しくは経度差、緯度差0.4秒（約10ｍ）のメッシュで区切った枠を被せ、各々のメッシュの中心点の高さを、その中心点を含むＴＩＮの頂点の高さから内挿補間により求めている。
　このようなＤＥＭを用いて近年は、特許文献１に基づく赤色立体地図が地理院から公開されている。
　赤色立体地図の概要は、５ｍDEM（Digital　Elevation　Model）を用いて斜度と、地上開度、地下開度を求め、地上開度と地下開度斜度とから尾根谷度（浮沈度ともいう）を求め、斜度に赤の彩度を割り当て、尾根谷度を明度に割り当て合成して生成している。
　一方、近年は、赤色立体地図は、災害防止、不動産の価値等の観点から数百メートルの狭い範囲（エリアともいう）においても詳細に立体的に可視化できることが求められている。
特許第３６７０２７４号公報
　しかしながら、赤色立体地図は、地形の凹凸をより詳細に見ようとして拡大した場合は図４６に示すようにジャッギー（ギザギザ）が生じる。図４６は５ｍＤＥＭに基づく赤色立体地図を国土地理院の２５０００分の都市図に重ねた例を示している。
　すなわち、地理院地図に赤色立体地図を重ねても、拡大したとしてもジャッギー（ギザギザ）が見えることになるので、立体的に見えない。
　本発明は以上の課題を鑑みてなされたもので、地理院のＤＥＭを用いた赤色立体視画像を拡大したとしも、ジャッギー（ギザギザ）の発生を抑えて、かつ詳細な解像度で凹凸の画像で見せることができる超解像度立体視可画像生成方法を得ることを目的とする。
　本発明に係る超超解像度立体視化処理システムは、
（Ａ）．数値標高モデル用メモリに記憶されている数値標高モデルの所定エリアの緯度経度のメッシュ群を平面直角座標で平面直角座標用メモリに定義する手段と、
（Ｂ）．前記平面直角座標用メモリに定義された平面直角座標のメッシュ群の各々のＸ方向の辺を均等に奇数（１：含まず）に分割する分割距離を求める手段と、
（Ｃ）．前記所定エリアに対応する領域の二次元平面（Ｘ－Ｙ）をメモリに定義し、このメモリの二次元平面（Ｘ－Ｙ）を前記分割距離で分割して前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記分割距離のサイズの微細格子を定義する手段と、
（Ｄ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記平面直角座標のメッシュ群を定義して、前記微 細格子の標高値を補間した補間後標高値を求める手段と、
（Ｅ１）．前記サイズの格子を平滑用格子とし、この平滑用格子を縦横に前記奇数の個数で配列した平滑用格子群よりなる平滑メッシュを生成する手段と、
（Ｅ２）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に定義された前記微細格子を順次指定し、この指定 された微細格子毎に前記平滑メッシュの中央の平滑用格子を、その微細格子に定めて前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記平滑メッシュを定義し、この平滑メッシュにおける微細格子群の補間後標高値群に基づいて平滑した平滑後標高値を求め、この平滑後標高値を前記指定した微細格子に割り付ける手段と、
（Ｆ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）の微細格子に前記平滑後標高値が割り付けられる毎に、この微細格子を着目点とし、この着目点毎に、この着目点からの考慮距離を前記分割距離に対応する微細格子数で定義し、この微細格子数内における浮沈度を求めて、この浮沈度を諧調表示する手段とを備えたことを要旨とする。
　以上のように本発明によれば、ＤＥＭを用いた超解像度立体視画像を拡大したとしても、ジャッギー（ギザギザ）が見えなくなり、かつ詳細な解像度で凹凸が立体的に見える。
また、格子状のアーチファクトが生じない。
実施の形態１の超解像度立体視化処理システムの概念を説明するフローチャートである。 従来の５ｍＤＥＭを用いて生成した５ｍＤＥＭ赤色画像ＧＲｏｉと超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´との比較説明図である。 実施の形態１の超解像度立体視化システムの概略構成図である。 ５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉの具体例の説明図である。 ５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉに基づく緯度経度５ｍメッシュＭａｉの具体例の説明図である。 平面直角座標５ｍＤＥＭポイントデータＰｂｉ（ｘｂｉ、ｙｂｉ、ｚｂｉ、・・）の具体的な説明図である。 は平面直角座標５ｍＤＥＭポイントデータＰｂｉに基づく平面直角５ｍメッシュＭｂｉの具体例の説明図である。 正角円筒図法の説明図である。 ５ｍ平面直角メッシュＭｂｉの説明図である。 微細格子用メモリ１４２のＸ－Ｙ平面の０．５５９ｍサイズの微細格子ｍｉの説明図である。 分割後の微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）の三角形の座標例の説明図である。 等高線データをカラー表示（平面直角座標）させ、このカラー段彩図上に平面直角５ｍメッシュＭｂｉを重ねた例の説明図である。 ＴＩＮバイナリ補間の説明図である。 ＴＩＮバイナリ補間後の説明図である。 ＴＩＮバイナリ補間の問題点の説明図である。 移動平均化用メッシュＦｍｉの説明図である。 本実施の形態の移動平均化処理による効果の説明図である。 一回目の移動平均化処理による例の説明図である。 二回目の移動平均化処理による説明図である。 は二回目の移動平均化処理の拡大表示例の説明図である。 滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉの説明図である。 平滑前の微細格子用メモリ１４２のＸ－Ｙ平面におけるデータと滑か画像用メモリ１４７の平滑処理後のＸ－Ｙ平面におけるデータの具体例の説明図である。 スムージング処理の前のバイリニア補間後標高値ｚｒｉに対して赤色立体視画像生成処理を行った例の説明図である。 スムージング処理後の滑か処理後標高値ｚｆｉに対して超解像度赤色立体画像生成処理を行った例の説明図である。 実施の形態２の超解像度立体視化システムの概略構成図である。 実施の形態２の超解像度立体視化システムの概略を説明するフローチャートである。 ２５０００分の１の標準地図Ｇｋｉ（レベル１６）の説明図である。 滑か等高線情報Ｊｉの生成の説明図である。 ＴＩＮバイナリ補間後の補間後等高線画像ＧＪｏｉの説明図である。 図２９の範囲Ｕｂｉ付近の拡大図である。 スムージング処理後の滑か等高線画像ＧＪｉの説明図である。 図３１のＵａｉ付近の拡大図である。 「滑か等高線＋赤色」画像ＧａＣｉの説明図である。 「標準地図＋赤色＋滑か等高線」画像Ｇａｍｉの説明図である。 「標準地図＋赤色＋滑か等高線」画像Ｇａｍｉの拡大図である。 図３５をさらに拡大した拡大図である。 赤色立体画像の生成の流れを説明する説明図である。 赤色立体視画像生成部１４５の概略構成図である。 地下開度、地上開度の説明図である。 標高０ｍを基準とする標本地点のＡとＢの関係の説明図である。 地下開度、地上開度の標本地点及び距離の説明図である。 グレースケールの割り当ての説明図である。 凸部強調画像生成部及び凹部強調画像生成部のブロック図である。 斜度強調画像及び第２合成部のブロック図である。 上に凸がある場合の傾斜角と見通し角（仰角）とが、メッシュサイズと移動平均とでどのように変化するかを示す説明図である。 ５ｍＤＥＭを用いた場合の従来の赤色画像の説明図である。
　本実施の形態では、地理院の５ｍＤＥＭ（Ａ：Ａはレーザを意味する）の基盤地図（以下、５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａという）を一例として超解像度立体視化画像Ｇｉを得る過程を説明する。
　超解像度立体視化画像Ｇｉは、対象とするエリア、季節等によっても異なるが（青、緑、黄緑等）、本実施の形態では赤色系（赤、紫、朱色、橙、黄色等）の色を用いて説明する。
　５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａを用いて後述する本実施の形態により生成した赤色系の超解像度立体視化画像Ｇｉを超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´と称する。
　＜実施の形態１＞
　図１は実施の形態１の超解像度立体視化処理システムの概念を説明するフローチャートであり、コンピュータが行う処理である。
　図１に示すように、任意のエリアＥｉの、緯度及び経度等で定義された５ｍＤＥＭ（以下、緯度経度５ｍＤＥＭという）のメッシュ（緯度経度５ｍメッシュＭａｉという：図５参照）を読込み（Ｓ１０）、これを平面直角座標系の座標に変換（以下、平面直角５ｍメッシュＭｂｉという：図７参照）してメモリ（図示せず）に記憶する（Ｓ２０）。
　図５においては、緯度軸Ｎ、経度軸Ｅを０．１秒間隔で区切った枠を示し、ＴＩＮ補間用の斜線を示す。また、サイズスケールＱｉ（０．０ｍ～６．０ｍ）と、等高線の標高を知らせる色バーＶｉを示す。
　つまり、エリアＥｉ内の平面直角５ｍメッシュＭｂｉ（Ｍｂ１、Ｍｂ２・・、Ｍｂ１００、・・）をＸ－Ｙ平面（二次元平面）に定義（求める）する。
　そして、ラスタ化処理を行う（Ｓ３０）。
　ラスタ化処理は、５ｍメッシュｘ方向分割・ｙ方向分割処理（Ｓ４０）と、ＴＩＮバイリニア補間処理（Ｓ５０）等よりなる。
　５ｍメッシュｘ方向分割・ｙ方向分割処理（Ｓ４０）は、この平面直角５ｍメッシュＭｂｉ（Ｍｂ１、Ｍｂ２・・、Ｍｂ１００、・・）を指定し、この指定毎に、この平面直角５ｍメッシュＭｂｉのＸ軸の辺（以下、単にｘ方向と称する）を９分割した５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割距離ｄｉ（ｄ１、ｄ２、・・・）を求める。
　そして、これらの５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割距離ｄｉを平均化し、エリアＥｉに対応するＸ－Ｙ平面を、この平均化距離（以下、５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａという：例えば、０．５５９ｍ）で分割する（Ｓ４０）。この分割された格子を微細格子ｍｉ（微細オリジナル格子とも称する）と称している（図１０参照）。
　なお、分割は、５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（５８４４ｍ又は０．５５９ｍ）で分割している。この５ｍメッシュｘ方向分割・ｙ方向分割処理については後述する。
　そして、ＴＩＮバイリニア補間処理（Ｓ５０）が、エリアＥｉに対応するＸ－Ｙ平面に対して平面直角５ｍメッシュＭｂｉを順次定義し（レイヤ）、平面直角５ｍメッシュＭｂｉ毎に、この平面直角５ｍメッシュＭｂｉ内における微細格子ｍｉ毎（ｍ１又はｍ２、・・・）にＴＩＮバイリニア補間(図１３参照)を行う（Ｓ５０）。
　この平面直角５ｍメッシュＭｂｉにおける微細格子ｍｉの標高値をバイリニア補間後標高値ｚｒｉと称している。
　エリアＥｉに対応するＸ－Ｙ平面に定義されたメッシュ群（平面直角５ｍメッシュＭｂｉ）の塊（集合）を本実施の形態では、ラスタ用微細メッシュ大枠Ｍｉと称する。
　そして、ＴＩＮバイリニア補間処理（Ｓ５０）が、バイリニア補間後標高値ｚｒｉが得られる毎に、このバイリニア補間後標高値ｚｒｉを該当の微細格子ｍｉに割付ける（ラスタ化ともいう：図１４参照）。
　次に、滑か処理（Ｓ６０）を行う。
　滑か処理（Ｓ６０）は、微細格子ｍｉを指定し、この指定毎に、９×９格子（格子サイズは０.５８４４ｍ又は０．５５９ｍ）の移動平均化メッシュＦｍｉ（相加平均、移動平均等）をかける（スムージング処理ともいう）。この移動平均化メッシュＦｍｉ（図１６参照）の格子（ｆｍｉ）に与えられた値をスムージング標高値ｚｆｉ（ｚｆ１、ｚｆ２、・・・）と称する。このスムージング標高値ｚｆｉ（ｚｆ１、ｚｆ２、・・・）を画像化したものを滑か画像Ｇｆｉと称する（図１８、図１９、図２０参照）。
　次に、赤色画像化処理（Ｓ７０）が微細格子ｍｉを順次指定し、この指定毎に、この微細格子ｍｉを着目点とし、この着目点から考慮距離Ｌ（例えば、５０ｍ）内に存在する滑か微細標高値（スムージング標高値ともいう）を用いて斜度と地上開度と地下開度とを求め、地上開度と地下開度とから尾根谷度を求め、斜度を赤の彩度に割りあて、尾根谷度（浮沈度ともいう）を明度に割り付け、これらを合成した微細格子ｍｉ毎（０．５５９ｍ）の赤色画像データｇｍｉ（ｇｍ１、ｇｍ２、・・・）を生成する（Ｓ７０）。
　前述の考慮距離Ｌは、微細格子数に変換する。微細格子数は、Ｌ／ｄａに相当する格子数にする。
　そして、これらの赤色画像データｇｍｉ（ｇｍ１、ｇｍ２、・・・）を表示用メモリに書込んで（Ｓ９０）、画面に図２（ｂ）に示す超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´として表示する（Ｓ１００）。
　この赤色立体視画像生成処理の前に、滑か処理を行うのが好ましい。この滑か処理及び赤色立体視画像生成処理については実施の形態２で詳細に説明する。
　図２は図２（ａ）に５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａの５ｍＤＥＭを用いて生成した赤色立体地図（本実施の形態では、５ｍＤＥＭ赤色画像ＧＲｏｉと称する）を示し、図２（ｂ）に本実施の形態１の超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´を示している。
　図２（ａ）の５ｍＤＥＭ赤色画像ＧＲｏｉは、航空機で取得したレーザ点群に基づく５ｍＤＥＭを赤色立体画像化処理して、表示画面において横約４５０ｍ～５００ｍ、縦５００ｍ～５５０ｍのエリアを数倍に拡大した画像であり、表示画面の１セルは５ｍ程度に該当している。５ｍＤＥＭ赤色画像ＧＲｏｉは、図２（ａ）に示すように、ギザギザになっている。
　これに対して、図２（ｂ）の超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´は、ギザギザが出ていない。
　次に、図３を用いて具体的な構成を説明する。
　図３は本実施の形態１の超解像度立体視化システムの概略構成図である。図３に示すように、実施の形態１の超解像度立体視化システム３００は、コンピュータ本体部１００と、表示部２００等で構成されている。
　コンピュータ本体部１００は、５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａを記憶した基盤地図用データベース１１０と、５ｍＤＥＭメッシュ読込部１１２と、地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４と、平面直角座標変換部１１５と、平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８と、ラスタ化処理部１３５と、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）と、滑か処理部１４１と、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）と、考慮距離格子数算出部１４８と、赤色立体視画像生成部１４５と、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）等を備えている。
　ラスタ化処理部１３５は、Ｘ方向分割距離算出部１３２と、微細格子生成部１３４と、ＴＩＮバイリニア補間部１３７とを備えている。
　また、表示処理部１５０等を備えて、図２（ｂ）に示す５ｍＤＥＭの超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´等を表示部２００の画面に得る。
　（各部の説明）
　基盤地図用データベース１１０は、５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａ（地形）を記憶している。この５ｍＤＥＭ基盤地図Ｆａの５ｍＤＥＭは、航空レーザによって取得（数十センチ間隔）された点群であり、この点群のエリアは、日本全国（数十キロ～数百キロ）である。これらの点群は、緯度Ｉｉ、経度Ｉｉ、標高値ｚｉ、強度等を含んでおり、本実施の形態では５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉと称する。
　５ｍＤＥＭメッシュ読込部１１２は、オペレータにより入力（指定）されたエリアＥｉ（例えば、縦横が５０ｍ～１５００ｍ）に対応する５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉを５ｍＤＥＭの基盤地図用データベース１１０より地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４（メモリ）にエクスポートする。図４は地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４の５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉの具体例である。
　図５は５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉに基づく緯度経度５ｍメッシュＭａｉの具体例である。図５においては、標高値をカラー段彩図で示している。このカラー段彩図は、本実施の形態によって得られた微細格子用メモリ１４２（レイヤ）に生成された微細格子ｍｉに割り付けられている標高値に基づく等高線データを緯度経度座標に変換してカラー表示させ、このカラー段彩図上に緯度経度５ｍメッシュＭａｉを重ねるのが好ましい。
　平面直角座標変換部１１６は、地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４（メモリ）の５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉ（緯度Ｉｉ、経度Ｉｉ、標高値ｚｉ）を平面直角座標に投影変換し（高さはそのまま用いるのが好ましい）、これを５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉとして平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８（メモリ）にエクスポートする。
　図６はＸＹＺポイントファイルの平面直角座標５ｍＤＥＭポイントデータＰｂｉ（ｘｂｉ、ｙｂｉ、ｚｂｉ、・・）の具体的な説明図である。図７は平面直角座標５ｍＤＥＭポイントデータＰｂｉに基づく平面直角５ｍメッシュＭｂｉの具体例である。図７においては、標高値をカラー段彩図で示している。図７に示すように、図５の正方形の緯度経度５ｍメッシュＭａｉが長方形（詳細には歪がある）になっている。
　図７においては、標高値をカラー段彩図で示している。このカラー段彩図は、本実施の形態によって得られた微細格子用メモリ１４２（レイヤ）に生成された微細格子ｍｉに割り付けられている標高値に基づく等高線データを平面直角座標に変換してカラー表示させ、この等高線のカラー段彩図に平面直角５ｍメッシュＭｂｉを重ねたものである。
　５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉは、図６に示すように、エリアＥｉと、５ｍ平面直角メッシュＭｂｉのメッシュ番号（単に、５ｍ平面直角メッシュＭｂｉと記載する）と、５ｍ平面直角メッシュＭｂｉを構成する４点の５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉ等（反射強度を含めてもよい）よりなる。
　これらを本実施の形態では、５ｍ平面直角ポイントデータＰｂｉと称している。ｚｂｉは属性情報であるの括弧書で示している。
　なお、５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉは、５ｍ間隔で平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８に実データ（実際の反射強度、標高値があるデータ）として５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉが記憶されていない場合は、周囲の５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉを用いて内挿補間（ＴＩＮ）により求めるのが好ましい。
　平面直角座標変換は、地球の赤道のみが接する円筒内に地球を置き、経緯線を円筒に投影してから円筒を開いて生成した「正角円筒図法」であり、図８に示すように、極に近づくほど緯線の間隔が広くなる。図８においては「０」は地球中心を示す。
　このため、平面直角座標に変換した場合は、歪があるので、４点の５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉを繋げたメッシュは、エリアＥｉによっては、図９（ａ）に示すように、５ｍ平面直角メッシュＭｂｉ（Ｍｂ２０）が斜めな長方形になったり、歪がない図９（ｂ）に示す長方形（正方形の場合もある）になったりする。なお、本実施の形態では、歪があるないにかかわらず説明上、５ｍ平面直角メッシュＭｂｉと称する。
　図９（ａ）は、５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂ２０、Ｐｂ２１、Ｐｂ３０、Ｐｂ３１を繋げて、これを平面直角５ｍメッシュＭｂ２０として示した例である。
　図９（ｂ）には、５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂ８０、Ｐｂ８１、Ｐｂ１００、Ｐｂ１０１を繋げて、これを平面直角５ｍメッシュＭｂ８０として示した例である。
　これらの平面直角５ｍメッシュＭｂｉ（Ｍｂ１、Ｍｂ２、・・・）の塊（集合）を本実施の形態では平面直角５ｍメッシュ大枠Ｍａｉと称する。
　ラスタ化処理部１３５のＸ方向分割距離算出部１３２は、平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８の４個の５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉを指定する。
　具体的には、５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉを指定し、これと同じ座標ｙａｉを有し、Ｘ座標が隣（次となる）となる５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉを検索し、指定した５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉに対して対角となる５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉと、検索したＸ座標が隣（次となる）となる５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉの対角となる５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉの４点を５ｍ平面直角メッシュＭｂｉとする。
　そして、５ｍ平面直角メッシュＭｂｉ毎に、Ｘ方向分割距離算出部１３２は、Ｘ方向の５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉと、隣の５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉとの５ｍメッシュＸ方向距離を順次求める。
　そして、５ｍメッシュＸ方向距離毎に、この５ｍメッシュＸ方向距離を均等に９分割（例えば、０．５５９ｍ）する５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割距離ｄｉ（例えば、０．５５９ｍ又は０．５８４４ｍ、０．５９２ｍ、・・）を順次求める。そして、平面直角５ｍメッシュＭｂｉ毎の５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割距離ｄｉを合計し、この合計値を９×平面直角５ｍメッシュＭｂの個数で平均化した５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５８４４ｍ又は０．５５９ｍ）を求める。
　一般に格子間隔を適切にとらないと、平面直角座標系に対する緯度、経度の投影変換と、内挿補間の干渉による、格子状のアーチファクトが生じする。５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割距離ｄｉは、できるだけ正方形又は長方形の微細格子ｍｉになる分割距離である。
　実験の結果、５ｍメッシュの場合は、５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａを例えば、０．５８４４ｍ又は０．５５９ｍ（約６０ｃｍ）で分割すると、画像を画面に表示させたときに、格子上にアーチファクトが最も生じないことが判明した。
　微細格子生成部１３４（微細格子生成処理ともいう）は、微細格子用メモリ１４２に、エリアＥｉに対応するＸ－Ｙ平面を定義する。
　そして、Ｘ方向分割距離算出部１３２で得られた５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５５９ｍ）を読込み、微細格子用メモリ１４２のＸ－Ｙ平面の原点座標からＸ軸及びＹ軸を５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５５９ｍ又は０．５８４４ｍ）単位で分割して、各々の分割点からＸ軸及びＹ軸に平行な直線を定義して、微細格子用メモリ１４２のＸ－Ｙ平面に縦横が例えば、０．５５９ｍサイズの微細格子ｍｉを生成する（図１０参照）。縦行は「ｅ」、横列は「ｋ」としてもよい。
　図１１は分割後の微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）の三角形の補間後の補間後標高値の座標例である。
Idx,X,Y,Elevation(m),Length,TotalLength,Heading
1,-10835.893,-32871.056,41.274,0.559 m,---,269°55'48.4"
2,-10836.452,-32871.056,41.412,0.79 m,0.559 m,134°52'44.3"
3,-10835.893,-32871.614,41.214,---,1.349 m,---
　となる。
　この、微細格子用メモリ１４２のＸ－Ｙ平面に、平面直角５ｍメッシュＭｂｉを定義し、本実施の形態によって得られた微細格子用メモリ１４２（レイヤ）に生成された微細格子ｍｉに基づく等高線データをカラー表示（平面直角座標）させ、このカラー段彩図上に平面直角５ｍメッシュＭｂｉを重ねた例を図１２に示す。
　但し、図１２においては、平面直角５ｍメッシュＭｂｉにおける微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）は、おおむね9×11で分割された場合の例である。
　ＴＩＮバイリニア補間部１３７（単に標高値補間部ともいう）は、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）の微細格子ｍｉ毎の標高値を内挿補間して割付ける。
　そして、ＴＩＮバイリニア補間部１３７は、図１３に示すように、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）のＸ－Ｙ平面に平面直角５ｍメッシュＭｂｉを定義して、ＴＩＮバイナリ補間を行う。図１３は、５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂ１０、Ｐｂ１１．Ｐｂ２２、Ｐｂ２３で構成された平面直角５ｍメッシュＭｂｉを示している。
　そして、この平面直角５ｍメッシュＭｂｉ毎に、ＴＩＮを定義して、微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）を補間する（図１３参照）。
　この補間された標高値をバイリニア補間後標高値ｚｒｉ（ｚｒ１、ｚｒ２、・・）と称する。そして、滑か処理部１４１（スムージング処理ともいう）を起動する。
　なお、平面直角５ｍメッシュＭｂｉは、歪んでいるので、図１３に示すように、Ｘ、Ｙ方向がずれる。ＴＩＮバイナリ補間処理による補間値の決定は、平面直角５ｍメッシュＭｂｉに隣接する平面直角５ｍメッシュＭｂｉの内で、微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）の面積が大きい方の平面直角５ｍメッシュＭｂｉの標高値を採用するのが好ましい。
　図１４はＴＩＮバイナリ補間後のバイリニア補間後標高値ｚｒｉ（ｚｒ１、ｚｒ２、・・）に基づく等高線の段彩図の例であり、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）のバイリニア補間後標高値ｚｒｉを色別で示した例である。また、平面直角５ｍメッシュＭｂｉを重ねている。
　図１５（ａ）には、平面直角５ｍメッシュＭｂｉの標高値（ｚｂ）を示し、図１５（ｂ）には、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）に生成された微細格子ｍｉに割り付けられているバイリニア補間後標高値ｚｒｉ（ｚｒ１、ｚｒ２、・・：例えば０．５５９ｍ（小数点４位以下省略）間隔）を示す。
　しかし、バイナリ補間は、図１５（ｂ）に示すように、縁が急激に吐出（ｈｉ）したり、あるは谷が急激に下がったり（ｈｉ）する。このため、本実施の形態では、滑か処理部１４１を備えている。
　なお、微細格子ｍｉは、バイリニア補間後標高値ｚｒｉ（ｚｒ１、ｚｒ２、・・）と、微細格子ｍｉを構成する４点座標、平面直角５ｍメッシュＭｂｉ、エリアＥｉ名等が微細ラスタデータＲａＭｉ（図示せず）として記憶される。
　滑か処理部１４１は、移動平均化処理を行う。この移動平均化処理は、オペレータによって滑か処理指示が入力する毎に、５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５５９ｍ）を読み込む。そして、縦横のサイズをこの５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５５９ｍ）にした格子（平滑用格子とも称する）を、横列に９個、縦に９個にした図１６に示す移動平均化用メッシュＦｍｉを生成する。
　なお、図１６は、移動平均化用メッシュＦｍｉの縦行を「ｉ」、横列を「ｊ」した格子番号ｆｍ（ｉ，ｊ）を記載している。
　そして、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）に、微細格子用メモリ１４２（第１のラスタ用メモリとも称する）と同じエリアＥｉのＸ－Ｙ平面を定義し、このＸ－Ｙ平面のＸ方向、Ｙ方向を５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５５９ｍ）で分割する上記の微細格子生成処理を行い、微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、・・・）を定義する。
　そして、滑か処理部１４１は、図１６に示すように、この移動平均化用メッシュＦｍｉの中心格子（ｆｍ（５，５））を順次定義する。この中心格子における移動平均値（加重平均）を滑か処理後標高値ｚｆｉと称する（スムージング標高値ともいう）。
　この滑か処理後標高値ｚｆｉ（図示せず）を滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）に定義されている微細格子ｍｉに割り付ける。
　この滑か処理後標高値ｚｆｉ（ｚｆ１、ｚｆ２、・・・）には各種データが関連付けられる（以下、滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉという（図２１参照））。
　図１８は一回目の移動平均化処理による例であり、図１９は二回目の移動平均化処理である。図２０は二回目の移動平均化処理の拡大表示例である。
　なお、図１８～図２０は、滑か処理後標高値ｚｆｉ（ｚｆ１、ｚｆ２、・・・）に基づく等高線の段彩図の例であり、平面直角５ｍメッシュＭｂｉを重ねている。また、平面直角５ｍメッシュＭｂｉにおける微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）は、おおむね9×11で分割された場合の例である。
　図１８～図２０に示すように、図１２の等高線の鋭い箇所が丸みを帯びて滑かになっている。
　なお、図２０には、０．５５９ｍサイズの微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、・・・）を示し、この微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、・・・）を代表する滑か処理後標高値ｚｆｉ（ｚｆ１、ｚｆ２、・・・）を黒点で示している。
　つまり、図１５（ｂ）のｈｉが平滑される（図１７参照）。
　オペレータは、画面に表示された滑か画像Ｇｆｉの等高線の滑か具合を確認して、必要により移動平均化処理（スムージングともいう）を指示している。この指示は、表示処理部１５０から滑か処理部１４１に出力される。
　滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉは、図２１に示すように、エリアＥｉと、平面直角５ｍメッシュＭｂｉと、平面直角５ｍメッシュＭｂｉと、平面直角５ｍメッシュＭｂｉの四角の座標（例えば、Ｐｂ１、Ｐｂ２、Ｐｂ３、Ｐｂ４）と、微細格子ｍｉ（番号）と、５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（例えば、０．５５９ｍ）と、バイリニア補間後標高値ｚｒｉと、微細格子ｍｉ（番号）と、微細格子ｍｉの四角の座標（例えば、ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４：図示せず）と、一回目の滑か微細標高値ｚｆｉと、２回目の滑か微細標高値ｚｆｉ´等よりなる。なお、例えば、ＰＬ１とＰＬ２とが入り口の線、ＰＬ３とＰＬ４とが出口の線である。
　本実施の形態では一回目の滑か微細標高値ｚｆｉとして説明する（以下、単に滑か微細標高値ｚｆｉと称する）。
　すなわち、図１７（ｂ）に示すように、滑か画像用メモリ１４７のＸ－Ｙ平面は０．５５９ｍ又は０．５８４４ｍで分割されているので、Ｚ軸とＸ軸とで標高値を示した場合は、５ｍＤＥＭの格子サイズ（図１７（ａ）参照）では、５ｍ単位となるが、本実施の形態の移動平均化処理によって図１７（ｂ）に示すように図１５（ｂ）の吐出（ｈｉ）が抑制され、かつ各々の標高値が滑らかなになる。
　図２２（ａ）に、平滑前の微細格子用メモリ１４２のＸ－Ｙ平面におけるデータの具体例を示し、図２２（ｂ）に滑か画像用メモリ１４７の平滑処理後のＸ－Ｙ平面におけるデータの具体例を示す。
　赤色立体視画像生成部１４５は、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）の滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉを用いて、赤色立体視画像生成処理を行う。
　赤色立体視画像生成処理は、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）の滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉに含まれている微細格子ｍｉ（０．５５９ｍサイズ）を着目点として順次、指定し、この着目点から、この考慮距離Ｌを半径とする局所領域に存在する滑か処理後標高値ｚｆｉに基づいて、斜度と地上開度と地下開度とを求め、地上開度と地下開度とから尾根谷度を求め、斜度を赤の彩度に割りあて、尾根谷度（浮沈度ともいう）を明度に割り付け、これらを合成した微細格子ｍｉ毎の赤色画像データｇｍｉ（ｇｍ１、ｇｍ２、・・・）を赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）に生成する。これらを総称して超解像度赤色画像Ｇａｉと称している。
　図２３はスムージング処理の前の微細格子用メモリ１４２（レイヤ）におけるバイリニア補間後標高値ｚｒｉ（ｚｒ１、ｚｒ２、・・：例えば０．５５９ｍ）に対して赤色立体視画像生成処理を行った例である。但し、図２３は、赤色を５０％程度低減させた超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´で示している。
　平面直角５ｍメッシュＭｂｉにおける微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）は、おおむね9×11で分割された場合の例である。但し、図２３の微細格子ｍｉにおける黒点は、表示上のずれであり、実際は図２４に示すように、ｍｉの中央に位置している。
　図２４はスムージング処理後の滑か処理後標高値ｚｆｉに対して超解像度赤色立体画像生成処理を行った例である。但し、図２３は、赤色を５０％程度低減させた超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´で示している。
　平面直角５ｍメッシュＭｂｉにおける微細格子ｍｉ（ｍ１、ｍ２、ｍ３、・・・）は、おおむね9×11で分割された場合の例である。また、超解像度赤色化画像Ｇａｉ及び超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´（５０％低減）の生成については詳細に後述する。
　図２３と図２４とを比較すると、スムージング処理を施した図２４の方が全体的に赤色が柔らかい印象になっている。
　表示処理部１５０は、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）の超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´を画面に表示する（図２（ｂ）参照）。図２（ｂ）に示すように、図２（ａ）と比較すると、ジャギ―（ギザギザ）がないと共に、アーチファクトが生じてはいない。
　また、平面直角５ｍメッシュＭｂｉを例えば、０．５５９ｍ単位で分割した微細格子ｍｉの滑か処理後標高値ｚｆｉ単位に基づく超解像度赤色立体画像生成処理であるので、平面直角５ｍメッシュＭｂｉでの赤色と比較すると、立体感も損なわない（色合い）し、かつ微細格子ｍｉ間隔の標高値に応じた色合いとなっている。このため、微細に標高を赤色化できている。
　すなわち、５ｍＤＥＭであっても、この５ｍＤＥＭの間において、微細に凹凸を表現させることができる。
　＜実施の形態２＞
　実施の形態２においては、等高線Ｃｉ、地理院の標準地図Ｇｋｉ等を示して説明する。
　図２５は実施の形態２の超解像度立体視化システムの概略構成図である。図２６は実施の形態２の超解像度立体視化システムの概略を説明するフローチャートである。
　図２５においては、５ｍＤＥＭ基盤地図を記憶した基盤地図用データベース１１０と、５ｍＤＥＭメッシュ読込部１１２と、地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４と、平面直角座標変換部１１５と、平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８と、ラスタ化処理部１３５と、考慮距離格子数算出部１４８は図示しない。
　図２５には、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）と、滑か処理部１４１と、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）と、赤色立体視画像生成部１４５と、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）とを示して説明する。
　また、実施の形態２は、滑か等高線算出部１５６と、滑か等高線データ用メモリ１５８と、地理院地図用メモリ１５１と、第１の画像合成部１６０（地理院地図＋赤色）と、第１の合成画像用メモリ１６１（地理院地図＋赤色）と、第２の画像合成部１６２（滑か等高線＋赤色）と、第２の合成画像用メモリ１６４（滑か等高線＋赤色）と、第３の画像合成部１６６（等高線＋地理院地図＋赤色）と、第３の合成画像用メモリ１６８（等高線＋地理院地図＋赤色）と、表示処理部１５０とを示す。
　地理院地図用メモリ１５１には、２５０００分の１の標準地図Ｇｋｉ（レベル１６）のベクタデータが記憶されている（図２７参照）。但し、図２８はベクタデータを画像化して示している。
　図２５を図２６のフローチャートを用いて説明する。但し、図１、図３と同一符号を付しているものは説明を省略する。
　５ｍＤＥＭメッシュ読込部１１２が、オペレータにより入力（指定）されたエリアＥｉ（例えば、縦横が５０ｍ～１５００ｍ）に対応する５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉを５ｍＤＥＭの基盤地図用データベース１１０より読込み（Ｓ９）、地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４（メモリ）にエクスポートする（Ｓ１０）。
　そして、５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉを５ｍＤＥＭの基盤地図用データベース１１０より読み込んで、地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４にエクスポートし（Ｓ１０）、平面直角座標変換部１１６が地理座標用ＸＹＺポイントファイル１１４の５ｍＤＥＭ緯度経度ポイントデータＰａｉを平面直角座標に投影変換して（Ｓ２０）、５ｍＤＥＭ平面直角ポイントデータＰｂｉとして、平面直角用ＸＹＺポイントファイル１１８にエクスポート（Ｓ２２）し、ラスタ化処理を行う（Ｓ３０）。
　すなわち、微細格子用メモリ１４２（レイヤ）に、例えば０．５５９ｍサイズの微細格子ｍｉを生成し、これらの微細格子ｍｉにバイリニア補間後標高値ｚｒｉ（ｚｒ１、ｚｒ２、・・）を割り付けている（図１４参照）。
　そして、滑か処理部１４１が滑か処理Ｓ６０を行い、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）の０．５５９ｍサイズの微細格子ｍｉに、滑か処理後標高値ｚｆｉ（ｚｆ１、ｚｆ２、・・・）を割り付ける（滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉ、（図２１参照））。
　そして、赤色立体視画像生成部１４５が滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）の滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉを用いて、赤色立体視画像生成処理を行い、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）に超解像度赤色画像Ｇａｉを生成する。
　滑か等高線算出部１５６は、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）の０．５５９ｍサイズの微細格子ｍｉを指定する。
　そして、指定した微細格子ｍｉ（０．５５９ｍサイズ）毎に、一定範囲（例えば、５ｍ、１０ｍ、２０ｍ、・・）を定義し、指定した微細格子ｍｉ（滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉ）の滑か微細標高値ｚｆｉと同じ標高値を有する微細格子ｍｉ（微細標高値ラスタ画像データＲＧｉ）を検索する。
　そして、これらの微細格子ｍｉ（微細標高値ラスタ画像データＲＧｉ）に対して標準偏差算出処理等により、繋ぐ微細格子ｍｉ（微細標高値ラスタ画像データＲＧｉ）を決定して行って、閉曲させる。
　このとき、微細格子ｍｉの四角の座標（例えば、ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４）の内で、例えば、ＰＬ１とＰＬ２とを入り口の線、ＰＬ３とＰＬ４とが出口の線として、ＰＬ１とＰＬ２の間の標高値を補間し、かつＰＬ３とＰＬ４との間を補間して、略同標高となる点を結ぶ線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を生成して繋ぐ（図２８参照）。
　そして、この閉曲となる微細格子ｍｉ（微細標高値ラスタ画像データＲＧｉ）の直線の集合をベクタ化（関数）し、これを滑か等高線情報Ｊｉとして滑か等高線データ用メモリ１５８に記憶する。滑か等高線情報Ｊｉを画像化した場合は、滑かな等高線Ｃｉと称する。
　このベクタ化は、繋ぐべき、隣の微細メッシュｍｉがＸ方向又はＹ方向の場合は、中心座標同士（ｘ、ｙ）を直線で結ぶ、また繋ぐ隣の微細格子ｍｉが斜め方向の場合は、繋ぐ方向の微細格子ｍｉ側の角２点を座標の中心と、繋ぐ斜め方向の微細格子ｍｉの２点間の中心座標とを結んで直線にする。
　そして、これらの直線の集合を関数（近似関数にしてもよい）にする。
　すなわち、滑か等高線情報Ｊｉは、従来のように、スプライン曲線、ベジェ曲線等の曲率最大化処理を行わない、微細格子ｍｉ（０．５５９ｍ）を通る直線を繋げた等高線となっている。
　このとき、色値を割り付ける。すなわち、滑か等高線情報Ｊｉは、エリアＥｉと、微細格子ｍｉと、サイズ（０．５５９ｍ）と、滑か微細標高値Ｒｉと、色値と、接続方向（Ｘ方向上（又は下）、Ｙ方向上（又は下）又は右斜め或いは左斜め）等よりなる。
　なお、滑かな等高線Ｃｉの間隔は、１ｍ、２ｍ、３ｍ、・・でも構わない。
　次に、図２９～図３２を用いて、スムージング処理を行わなかった場合の滑か等高線画像ＧＪｉの違いを説明する。
　図２９はＴＩＮバイナリ補間後の補間後等高線画像ＧＪｏｉを表示した例であり、図３０は図２９の範囲Ｕｂｉ付近の拡大図である。図３１はスムージング処理後の滑か等高線画像ＧＪｉを表示した例であり、図２９と同様なエリアである。
　図３２は図３１のＵａｉ付近の拡大図である。
　図３０に示すように、ＴＩＮバイナリ補間後の滑か等高線画像ＧＪｉのＵａｃｉの箇所は等高線がギザギザに湾曲しているが、スムージング処理を施した場合は、図３２に示すように、Ｕａｃｉの箇所は滑か湾曲している。
　すなわち、本実施の形態の等高線は１万分の１の等高線図として利用できる。
　第１の画像合成部１６０（地理院地図＋赤色）は、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）の超解像度赤色化画像Ｇａｉの赤色を５０％程度低減させた超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´にして、地理院地図用メモリ１５１の標準地図Ｇｋｉ（レベル１６）のベクタデータの画像化データとを乗算合成した「地理院地図＋赤色合成」画像ＧＦｉを生成し、これを第１の合成画像用メモリ１６１（地理院地図＋赤色用）に記憶する（図３４参照）。但し、図３４は等高線も示している。
　このとき、第１の画像合成部１６０（地理院地図＋赤色）は、標準地図（建物、道路等の都市図）のベクタを画像化した場合の色（例えば、橙）と相違するように、赤色立体視画像用メモリ１４９（レイヤ）の超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉの色値を５０％低下させる。
　例えば、色相が0°の赤、彩度が50%、明度が80%で構築される落ち着いた赤色にする。
　RGB値は各色を0～255の範囲で指定した場合、REDが“204”・GREENが“102”・BLUEが“102”程度にする。HEX値(16進数のWEBカラー・HTMLカラーコード)は#CC6666にする。又は、カラー印刷に使用されるCMYK値はシアン“C20%”・マゼンタ“M70%”・イエロー“Y50%”・ブラック“K0%”がおよその色にする。
　この色値を５０％低下させた超解像度赤色画像Ｇａｉを超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´と称している。
　第２の画像合成部１６２（滑か等高線＋赤色）は、第１の合成画像用メモリ１６１（地理院地図＋赤色用）の超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´（５０％低減）と、滑か等高線データ用メモリ１５８の滑か等高線情報ＣＪｉを画像化したデータとを乗算合成した「滑か等高線＋赤色」画像ＧａＣｉを生成して第２の合成画像用メモリ１６４（滑か等高線＋赤色）に記憶する（図３３参照）。
　第３の画像合成部１６６（等高線＋地理院地図＋赤色）は、第１の合成画像用メモリ１６１（地理院地図＋赤色用）の「地理院地図＋赤色合成」画像ＧＦｉと、第２の合成画像用メモリ１６４（滑か等高線＋赤色）の「滑か等高線＋赤色」画像ＧａＣｉとを乗算合成した「標準地図＋赤色＋滑か等高線」画像Ｇａｍｉを３の合成画像用メモリ１６８に記憶する（図３４、図３５参照）。なお、各メモリの超解像度赤色立体化視画像Ｇａｉ´（５０％低減）の乗算合成はいずれかの方を読み込んで合成するのが好ましい。
　なお、図３５は「標準地図＋赤色＋滑か等高線」画像Ｇａｍｉの拡大図である。但し、図３４とは相違している場所の拡大図である。さらに、図３６は図３５をさらに拡大した拡大図である。
　図３６に示すように、地理院基盤地図の建物、道路等のベクタデータを表示用メモリに読み込んで表示させてもギザギザ感がない。すなわち、２５０００分の１の標準地図Ｇｋｉ（レベル１６）の複雑な線形の道路輪郭と、建物輪郭とに解像度が調和している。
　また、図３６に示すように拡大したとしても、ギザギザ（ジャギ―）感がない。従って、崖の状況、平面の状況、道路の傾斜等を詳細に確認できる。
　このため、地理院が作成を断念した１万分の１の地図とほぼ同様な地図が生成されたことになる。
　＜実施の形態４：赤色立体画像＞
　赤色立体画像の生成は、特許第３６７０２７４号公報の技術を用いている。
　この概略を、図３７を用いて説明する。
　図３７に示すように、滑か画像用メモリ１４７のｎ番目(n=1～ N)に処理した2成分ベクトルＶｎの識別番号Idｎと高度差とから、その経度ｘｎ、緯度ｙｎ、及び海抜高度ｚｎを算出し、その値をメモリ（図示せず）に格納された仮想的な三次元（３Ｄ）のＸ－Ｙ－Ｚ直交の三次元座標空間80内の対応する座標点Ｑｎ＝｛Ｘｎ＝ｘｎ、Ｙｎ＝ｙｎ、Ｚｎ＝ｚｎ｝に対応付ける（平面直角座標変換部１１５に対応する）。
　つまり、メモリ内の座標点Ｑｎに対応した記憶領域にベクトルＶｎの識別番号Idｎを格納することにより、ベクトルＶｎを三次元座標空間80に写像し、これを総数N個のベクトルについて行うことにより、ベクトル場７０を三次元座標空間80に写像する（図３７の処理P1）。
　更に、三次元座標空間80内の総数N個又はそれ未満の適宜な個数のId付き座標点の列｛Qn：ｎ＜≦Ｎ｝を必要な滑かさで連結する曲面Ｓを最小二乗法等で求めて、これを総数Ｍ個｛Ｍ≦Ｎ｝の微小な面領域｛Ｓｍ：ｍ≦Ｍ｝に分割し、それぞれ着目点Qm（例えば、０．５５９ｍ）を定め、関連情報をメモリに格納する。
　そして、各面領域Smに関し、その着目点Qmから所定半径内に位置する曲面Sの表側（Z+側）の局所領域Lm+を確認し、それにより画成される着目点Qm周りの開放度（即ち、天側に対する見通し立体角又はそれと等価な二回微分値）Ψｍ＋を求め(図３７の処理P2)、面領域Smの浮上度として記憶する。
　この浮上度Ψｍ＋を曲面S全体に渡り諧調表示した画像を処理結果Aとする。この画像Aは、地形の尾根側、つまり（曲面Ｓの）凸部をいかにも凸部らしく明瞭に示す。
　そして、上記面領域Smに関し、その着目点Qmから上記所定半径内に位置する曲面Sの裏側（Z-側）の局所領域Lm -を確認し、それにより画成される着目点Qm周りの開放度（即ち、地側に対する見通し立体角又はそれと等価な二回微分値）Ψｍ-を求め(図３７の処理P3)、面領域Smの沈下度として記憶する。この沈下度Ψｍ-を曲面S全体に渡り諧調表示した画像を処理結果Cとする。
　この画像Cは、地形の谷側、つまり（曲面Ｓの）凹部をいかにも凹部らしく明瞭に示す。この画像Cが前記画像Aの単純な反転にならない点に留意する必要がある。
　そして、上記面領域Smに関し、その浮上度Ψｍ＋と沈下度Ψｍ-とを合目的的に（つまり、尾根と谷のどちらを重視するかに従い）定めた配分割合ｗ＋：ｗ－（ｗ＋＋ｗ－＝０）で重み付け合成（ｗ＋Ψｍ＋＋ｗ－Ψｍ-）することにより、所定半径内に位置する曲面Sの表裏の局所領域Lm（Lm+，Lm-）が着目点Qm周りにもたらす立体的効果を求め(図３７の処理P４)、面領域Smの浮沈度Ψｍとして記憶する。
　この浮沈度Ψｍを曲面S全体に渡り諧調表示した画像を処理結果Ｂとする。この画像Ｂは、（曲面Ｓの）の凸部を凸部らしくまた凹部を凹部らしく明瞭に示すことにより、地形の尾根と谷とを際立たせ、視覚的立体感を増強する。なお、画像Ｂは、上記合成の重み付けがｗ＋＝－ｗ－＝１になっている。
　そして、上記面領域Smに関し、その最大傾斜度（又はそれと等価な一回微分値）Ｇｍを、直接的に又は最小二乗法を介し間接的に求め（図３７の処理Ｐ６）、上記面領域Smの斜度Ｇｍとして記憶する。
　この斜度Ｇｍを曲面S全体に渡り赤系統の色Ｒで色調表示した画像の無彩色表示画像）を処理結果Ｄとする。この画像Ｄも、地形（つまり曲面Ｓ）の立体感を視覚的に醸成する効果を持つ。
　そして、三次元座標空間８０をその関連情報（Ψｍ、Gｍ, R）と共に、二次元面９０に写像（図３７の処理P5）することにより、前記座標点Qmの列を連結する面Sの分割領域Smに対応する二次元面９０上の領域９０ｍに、前記斜度GmのR色調表示を行うとともに、そのR色調の明度について、前記浮沈度Ψｍに対応する諧調表示を行う。
　この画像（の無彩色表示画像）を処理結果Fとする。この画像Fは、地形（つまり曲面Ｓ）に視覚的立体感が付与されている。
　画像Eは、前記画像Dの情報（つまり斜度G mを示すR色調）と、画像Aに対応する浮沈度（つまり浮上度Ψｍ＋）の情報とを二次元面９０に写像（処理P5）した結果を示し、尾根部が強調されている。
　画像Gは、前記画像Dの情報（斜度Gmを示すR色調）と画像Cに対応する浮沈度（つまり沈下度Ψｍ-）の情報とを二次元面９０に写像（処理P5）した結果を示し、谷部が強調されている。
　前記座標点Qnの列のうち、前記ベクトル７０場のベクトルＶｎの成分から抽出される属性（本実施形態では海抜高度ｚｎ）が等値な座標点Ｑｎを連結した属性等値線（本実施形態では地形の等高線及び外形線）Eaを求めて、これを記憶し、必要に応じ、出力ないしは表示する（図３７の処理Ｐ７）。
　この結果Ｉも、地形（つまり曲面Ｓ）の立体形状の把握に寄与する。
　そして、二次元面９０上に、前記三次元座標空間８０をその関連情報（Ψｍ、Gm,R）と共に写像ないしは出力表示するとともに、上記属性等値線Eaを写像ないしは出力表示する（図３７の処理P８）。その表示画像（の無彩色表示画像）を処理結果Ｈとする。この画像Ｈも、地形（つまり曲面Ｓ）に視覚的立体感が付与されている。
　従って、ベクトル場（７０）を三次元の三次元座標空間（８０）に写像して対応する座標点列（ｍｆｉ）を得る第1のステップ（６１）を行った後で、前記座標点列を連結する面の局所領域での着目点の所定半径内に位置する表側の領域により画成される、前記着目点周りの開放度を、前記局所領域の浮上度（浮沈度）（A）として求める第2のステップ（６２）と、
　前記座標点列を連結する面の局所領域での前記着目点の前記所定半径内に位置する裏側の領域により画成される、前記着目点周りの開放度を、前記局所領域の沈下度（C）として求める第３のステップ（６３）と、
前記浮上度（A）と前記沈下度（C）とを重み付け合成して前記座標点列を連結する面の局所領域での前記所定半径内の前記表側の領域及び前記裏側の領域が前記着目点周りにもたらす開放度を、前記局所領域の浮沈度（B）として求める第4のステップ（６４）と、
前記三次元座標空間（８０）を二次元面（９０） に写像し、前記座標点列を連結する面の局所領域に対応する二次元面（９０）上の領域に前記局所領域の浮沈度に対応する諧調表示（F）を行う第5 のステップ（６５）とを行っている。
　次に、より具体的に説明する。ＤＥＭ（DigitalElavationModel）データ（ｍｒｉ）をもとに、斜度Gmに対応する斜度と、第1の実施の形態の浮上度Ψｍ＋に相当する地上開度と、沈下度Ψｍ-に相当する地下開度との３つのパラメータを求め、その平面分布をグレースケール画像として保存する。
　地上開度と地下開度の差分画像をグレイに、傾斜を赤のチャンネルにいれて、擬似カラー画像を作成することにより、尾根や山頂部分を白っぽく、また谷や窪地を黒っぽく表現し、傾斜が急な部分ほど赤く表現する。このような表現の組み合わせにより、１枚でも立体感のある画像が生成される。
　つまり、本実施形態の立体化マップの立体表現手法は、等高線の間をメッシュ化し、それぞれの隣のメッシュとの差すなわち傾斜は赤の色調で表現し、周辺に比べて高いか低いかはグレースケールで表現する。これは第1の実施の形態の浮沈度Ψｍに相当し、本実施形態では、尾根谷度と呼ばれ、より明るいほうが周辺に比べて高く（尾根的）、より暗いほうが周辺に比べて低い（谷的）ことを示唆し、その明暗を乗算合成することにより立体感が生じる。
　図３８に示すように、滑か画像用メモリ１４７（レイヤ）の滑か微細標高値ラスタ画像データＲＧｉに含まれている滑か微細標高値ｚｆｉを読込む地上開度データ作成部９と、地下開度データ作成部１０と、傾斜算出部８とを備え、さらに凸部強調画像作成部１１と、凹部強調画像作成部１２と、斜度強調部１３と、第１の合成部１４と、第２の合成部１５とを備える。
　本実施形態では、開度という概念を用いている。開度は当該地点が周囲に比べて地上に突き出ている程度及び地下に食い込んでいる程度を数量化したものである。つまり、地上開度は、図３９に示すように、着目する標本地点から距離Ｌの範囲内で見える空の広さを表しており、また地下開度は逆立ちをして地中を見渡す時、考慮距離Ｌの範囲における地下の広さを表している。
　本実施の形態では考慮距離Ｌは、入力された考慮距離が５０ｍの場合で５ｍＤＥＭのメッシュの場合は、考慮距離格子数算出部１４８によって求められた、微細格子ｍｉのサイズである０．５８４４ｍ×９×（５０ｍ／９）にか相当する長さである。開度は考慮距離Ｌと周辺地形に依存している。一般に地上開度は周囲から高く突き出ている地点ほど大きくなり、山頂や尾根では大きな値をとり窪地や谷底では小さい。逆に地下開度は地下に低く食い込んでいる地点ほど大きくなり、窪地や谷底では大きな値をとり山頂や尾根では小さい。
　すなわち、地上開度データ作成部９は、着目点から一定距離（考慮距離Ｌ）までの範囲に含まれる微細格子ｍｉ上において、８方向毎に地形断面を生成し、それぞれの地点と着目点を結ぶ線）の傾斜の最大値（鉛直方向から見たとき）を求める。このような処理を８方向に対して行う。
　また、地下開度データ作成部１０は、反転させた微細格子ｍｉの滑か微細標高値ｚｆｉの着目点から一定距離までの範囲において、８方向毎に地形断面を生成し、それぞれの地点と着目点を結ぶ線の傾斜の最大値の地表面の立体図において鉛直方向からＬ２（図示せず）を見たときには最小値）を求める。
　このような処理を８方向に対して行う。つまり、地上開度と地下開度は、図４０に示すように、２つの基本地点Ａ（ｉA，ｊA，ＨA）とＢ（ｉB，ｊB，ＨB）を考える。標本間隔が約６０ｃｍであることからＡとＢの距離はP=[(iA－iB)2+(jA－jB)2]1/2 … (1)
となる。
　図４０は標高０ｍを基準として、標本地点のＡとＢの関係を示したものである。
標本地点Ａの標本地点Ｂに対する仰角θはθ＝ｔａｎ-1｛（ＨB－ＨA）／Ｐ｝で与えられる。θの符号は（１）ＨA＜ＨBの場合には正となり、（２）ＨA＞ＨBの場合には負となる。
　着目する標本地点から方位Ｄ、考慮距離Ｌの範囲内にある標本地点の集合をＤＳＬと記述して、これを「着目する標本地点のＤ－Ｌ集合」を呼ぶことにする。ここで、
DβL：着目する標本地点のDＳLの各要素に対する仰角のうちの最大値
DδL： 着目する標本地点のDＳLの各要素に対する仰角のうちの最小値
として（図４０（ａ）、（ｂ）参照）、次の定義をおこなう。
定義１：着目する標本地点のＤ－Ｌ集合の地上角及び地下角とは、
各々DφL＝９０－DβL
及び
　DψL＝９０＋DδL
を意味するものとする。
　DφLは着目する標本地点から距離Ｌ 以内で方位Ｄの空を見ることができる天頂角の最大値を意味している。一般に言われる地平線角とはＬを無限大にした場合の地上角に相当している。また、DψLは着目する標本地点から考慮距離Ｌ以内で方位Ｄの地中を見ることができる天底角の最大値を意味している。Ｌを増大させると、DＳLに属する標本地点の数は増加することから、DβLに対して非減少特性を持ち、逆にDδLは非増加特性を持つ。
　したがってDφL及びDψ1.は共にＬに対して非増加特性を持つことになる。
　測量学における高角度とは、着目する標本地点を通過する水平面を基準にして定義される概念であり、θとは厳密には一致しない。また地上角及び地下角を厳密に議論しようとすれば、地球の曲率も考慮しなければならず、定義１は必ずしも正確な記述ではない。定義１はあくまでもＤＥＭを用いて地形解析をおこなうことを前提として定義された概念である。
　地上角及び地下角は指定された方位Ｄについての概念であったが、これを拡張したものとして、次の定義を導入する。
定義II：着目する標本地点の距離Ｌ の地上開度及び地下開度とは、各々
　ΦL＝（0φL＋45φL＋90φL＋135φL＋180φL＋225φL＋270φL＋315φL）／８
及び
ΨL＝（０ψL＋45ψL＋90ψL＋135ψL＋180ψL＋225ψL＋270ψL＋315ψL）／８
を意味するものとする。
　すなわち、５ｍメッシュでは、図４１（ａ）に示すように、約５ｍ間隔で着目点Qm（標本地点）を定義して仰角を求めるに対して、本実施の形態は図４１（ｂ）に示すように約０．５５９ｍ間隔で着目点Qm（標本地点）を定義して仰角を求めている。
　また、図４５には、上に凸がある場合の傾斜角と見通し角（仰角）とが、メッシュサイズと移動平均とでどのように変化するかを示す。
　図４５（ａ）は、縦軸に標高値（高度ともいう）、横軸に距離を示し、図４５（ｂ）は縦軸に傾斜（斜度）、横軸に距離を示す。
　すなわち、本実施の形態は、滑か処理部１４１を有することによって、図４５（ａ）に示すように、５ｍＤＥＭの標高値Ａさの線Ｌａｉは、移動平均後は、高さが低い高Ｂ（標高値）になる滑らかな線Ｌｂｉとなる（繰り返しすれば、さらに低くなる）。
　また、図４５（ｂ）に示すように、傾斜（斜度）は、５ｍＤＥＭのメッシュの場合の傾斜（斜度）の値の線Ｌａａｉと、０．５５９ｍサイズの格子の場合の傾斜（斜度）の値の線Ｌｂｂｉとを示している。この０．５５９ｍサイズの格子の場合の傾斜（斜度）の値に、カラースケール（図示せず）の色値（２５５：赤系）が割り付けられる。従って、５ｍＤＥＭのメッシュよりも、微細に傾斜を色値で表すことができる。
　傾斜算出部８は、着目点（微細格子ｍｉ）と隣接する正方形の面の平均傾斜を求める。隣接する正方形は４通り存在しており、いずれか一つを着目正方形とする。そして、この着目正方形の４隅の高度と平均傾斜とを求める。平均傾斜は最小二乗法を用いて４点から近似した面の傾きである。
　凸部強調画像作成部１１は、図４２に示すように、尾根、谷底を明るさで表現するための第１のグレースケール（図４２（ａ）、図４２（ｂ）参照）を備え、地上開度データ作成部９が地上開度（着目点からＬの範囲を８方向見たときの、平均角度：高いところにいるかを判定するための指標）を求める毎に、この地上開度ψｉの値に対応する明るさ（明度）を算出する。
　例えば、地上開度の値が４０度から１２０度程度の範囲に収まる場合は、５０度から１１０度を第１のグレースケールに対応させ、２５５諧調に割り当てる（図２０（ａ）、図４５参照）。
　つまり、尾根の部分（凸部）の部分ほど地上開度の値が大きいので、色が白くなる。
　そして、図４３に示すように、凸部強調画像作成部１１の凸部強調用色割当処理２０が地上開度画像データＤａを読み、着目点（座標）を有する微細格子ｍｉの同じＺ値の微細格子ｍｉに、第１のグレースケールに基づく色データを割り付け（図４２（ａ）、図４２（ｂ）参照）、これを地上開度ファイル２１に保存（地上開度画像データＤｐａ）する。
　次に、諧調補部２２がこの地上開度画像データＤｐａの色諧調を反転させた地上開度レイヤーＤｐを保存する。つまり、尾根が白くなるように調整した地上開度レイヤーＤｐを得ている。
　凹部抽出部１２（凸部強調画像作成部ともいう）は、図４３に示すように、谷底、尾根を明るさで表現するための第２のグレースケールを備え、地下開度データ作成部１０が地下開度ψｉ（着目点から８方向の平均）を求める毎に、この地上開度ψｉの値に対応する明るさを算出する。
　例えば、地下開度の値が４０度から１２０度程度の範囲に収まる場合は、５０度から１１０度を第２のグレースケールに対応させ（図４２（ｂ）参照）、２５５諧調に割り当てる。
　つまり、谷底の部分（凹部）の部分ほど地下開度の値が大きいので、色が黒くなることになる。
　そして、図４３に示すように、凹部強調画像作成部１２の凹部強調用色割当処理２５は、地下開度画像データＤｂを読み、着目点（座標又は微細格子ｍｉの座標）と同じＺ値の微細格子ｍｉ（例えば、０．５５９ｍサイズ）に、第２のグレースケールに基づく色データを割り付け、これを地下開度ファイル２６に保存する。次に、諧調補正処理２７が地下開度画像データＤｂの色諧調を補正し、レイヤ２８（メモリ）に記憶する。
色が黒くなり過ぎた場合は、トーンカーブを補正した度合いの色にする。これを地下開度レイヤーＤｑと称して保存する。
　斜度強調部１３は、図４４に示すように、傾斜の度合いを明るさで表現するに応じたで表現するための第３のグレースケールを備え（図４２（ｃ）参照）、傾斜算出部８が傾斜度（着目点から４方向の平均）を求める毎に、この傾斜度の値に対応する第３のグレースケールの明るさ（明度）を算出する。
　例えば、斜度αｉの値が０度から７０度程度の範囲に収まる場合は、０度から５０度を第３のグレースケールに対応させ、２５５諧調に割り当てる（図４２（ｃ）参照）。つまり、０度が白、５０度以上が黒。傾斜αの大きい地点ほど色が黒くなる。
　そして、図４４に示すように、斜度強調部１３の斜度強調用色割当処理３０は、地下開度画像データＤｂと地上開度画像データＤａとの差画像を斜度画像Ｄｒａとしてメモリ３
１に保存する。
　このとき、着目点（座標）と同じＺ値の微細格子（例えば、０．５５９ｍサイズ）に、第３のグレースケールに基づく色データを割り付ける。
　次に、赤色化処理３２がＲＧＢカラーモード機能でＲを強調する（ただし、５０％の強調を行う場合もある）。つまり、傾斜が大きいほど赤が強調された傾斜強調画像Ｄｒをメモリ３３（レイヤ）に得る（図４４参照）。
　第１の合成部１４は、地上開度レイヤーＤｐと地下開度レイヤーＤｑとを乗算して合成した合成画像Ｄｈ（Ｄｈ＝Ｄｐ＋Ｄ1）を得る。このとき、谷の部分が潰れないように両方のバランスを調整する。
　前述の「乗算」というのは、数値処理上はＯＲ演算となる。
　このバランス調整は、地上開度と地下開度の値の配分は、ある地点を中心として一定の半径（Ｌ／２）の地表面を切り取る。
　空全体が一様な明るさの場合に地表面から見上げる空の広さが地面の明るさを与える。つまり、地上開度が明るさとなる。しかし、光が回り込むことまで考えると、地下開度の値も考慮するべきである。
　両者の比をどのようにするべきかで、地形の尾根の部分を強調したり、任意に変化させることができる。谷の中の地形を強調したいときはｂの値を大きくする。
　一方、第２の合成部１５は、ファイルの傾斜強調画像Ｄｒと第１の合成部１４で合成して得た合成画像Ｄｈとを合成した、尾根が赤色で強調された立体赤色化画像Ｋｉを得て、表示部２００に表示する。
　すなわち、地上開度レイヤーＤｐ（尾根を白強調）と地下開度レイヤーＤｑ（底を黒く強調）と乗算合成した灰色の諧調表現の合成画像Ｄｈを得ると共に、斜度画像Ｄｒａに対して傾斜が多きほど赤が強調された傾斜強調画像Ｄｒを得る。そして、この傾斜強調画像Ｄｒと合成画像Ｄｈとを合成している。
　なお、解像度設定部（図示せず）を有して、この解像度設定部が、５ｍメッシュ毎Ｘ方向分割平均距離ｄａ（５ｍ／９≒０．５８４４ｍ又は０．５５９ｍ）を用いて表示用メモリ（図示せず）の解像度を設定するようにしてもよい。
本発明は、地図の作成に利用できる。
１１０　基盤地図用データベース
１１２　５ｍＤＥＭメッシュ読込部
１１４　地理座標用ＸＹＺポイントファイル
１１８　平面直角用ＸＹＺポイントファイル
１２２　５ｍメッシュ定義部
１３２　Ｘ方向分割距離算出部
１３４　微細格子生成部
１３５　ラスタ化処理部
１４５　赤色立体視画像生成部
１４８　考慮距離格子数算出部

Claims (14)

  1. （Ａ）．数値標高モデル用メモリに記憶されている数値標高モデルの所定エリアの緯度経度のメッシュ群を平面直角座標で平面直角座標用メモリに定義する手段と、
    （Ｂ）．前記平面直角座標用メモリに定義された平面直角座標のメッシュ群の各々のＸ方向の辺を均等に奇数（１：含まず）に分割する分割距離を求める手段と、
    （Ｃ）．前記所定エリアに対応する領域の二次元平面（Ｘ－Ｙ）をメモリに定義し、このメモリの二次元平面（Ｘ－Ｙ）を前記分割距離で分割して前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記分割距離のサイズの微細格子を定義する手段と、
    （Ｄ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記平面直角座標のメッシュ群を定義して、前記微 細格子の標高値を補間した補間後標高値を求める手段と、
    （Ｅ１）．前記サイズの格子を平滑用格子とし、この平滑用格子を縦横に前記奇数の個数で配列した平滑用格子群よりなる平滑メッシュを生成する手段と、
    （Ｅ２）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に定義された前記微細格子を順次指定し、この指定 された微細格子毎に前記平滑メッシュの中央の平滑用格子を、その微細格子に定めて前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記平滑メッシュを定義し、この平滑メッシュにおける微細格子群の補間後標高値群に基づいて平滑した平滑後標高値を求め、この平滑後標高値を前記指定した微細格子に割り付ける手段と、
    （Ｆ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）の微細格子に前記平滑後標高値が割り付けられる毎に、この微細格子を着目点とし、この着目点毎に、この着目点からの考慮距離を前記分割距離に対応する微細格子数で定義し、この微細格子数内における浮沈度を求めて、この浮沈 度を諧調表示する手段と
    を有することを特徴とする超解像度立体視化処理システム。
  2. （Ｇ）前記着目点毎に、微細格子数内における微細格子毎の斜度を求め、この斜度の色調及び前記浮沈度を諧調表示した画像に重ね表示する手段と
    を有することを特徴とする請求項１記載の超解像度立体視化処理システム。
  3. 前記斜度の色調表示は、赤系の色にすることを特徴とする請求項２記載の超解像度立体視化処理システム。
  4. 前記数値標高モデルは、５ｍＤＥＭ又は１０ｍＤＥＭであることを特徴とする請求項１記載の超解像度立体視化処理システム。
  5. 前記奇数（1含まず）は、「９」であることを特徴とする請求項1記載の超解像度立体視化処理システム。
  6. （Ｈ）．道路、建物、河川、沼地又は樹木若しくはこれらの何れかの組み合わせ或いは全てのベクタデータを標準地図として記憶した地図用記憶手段を備え、
    （Ｉ）．前記斜度の色調を３０％～６０％、低減させる手段と、
    （Ｊ）．前記ベクタデータを画像化して前記重ね表示した画像にさらに重ね表示する手段と
    を有することを特徴とする請求項２記載の超解像度立体視化処理システム。
  7. 前記標準地図は、２万５０００分の１の地図であることを特徴とする請求項６記載の超解像度立体視化処理システム。
  8. （Ｋ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）の微細格子に対して、一定範囲を順次定め、該一定範囲毎に、この一定範囲内の前記微細格子に割り付けられている前記平滑後標高値と同じ連続した平滑後標高値が割り付けられている微細格子を検索して等高線のベクタデータを生成する手段と、
    （Ｌ）．前記等高線のベクタデータを画像化して前記重ね表示した画像にさらに重ね表示する手段と
    を有することを特徴とする請求項６記載の超解像度立体視化処理システム。
  9. コンピュータに、
    （Ａ）．数値標高モデル用メモリに記憶されている数値標高モデルの所定エリアの緯度経度のメッシュ群を平面直角座標で平面直角座標用メモリに定義する手段、
    （Ｂ）．前記平面直角座標用メモリに定義された平面直角座標のメッシュ群の各々のＸ方向の辺を均等に奇数に分割する分割距離を求める手段、
    （Ｃ）．前記所定エリアに対応する領域の二次元平面（Ｘ－Ｙ）をメモリに定義し、このメモリの二次元平面（Ｘ－Ｙ）を前記分割距離で分割して前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記分割距離のサイズの微細格子を定義する手段と、
    （Ｄ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記平面直角座標のメッシュ群を定義して、前記微細格子の標高値を補間する手段、
    （Ｅ１）．前記サイズの格子を平滑用格子とし、この平滑用格子を縦横に前記奇数の個数で配列した平滑用格子群よりなる平滑メッシュを生成する手段、
    （Ｅ２）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に定義された前記微細格子を順次指定し、この指定 された微細格子毎に前記平滑メッシュの中央の平滑用格子を、その微細格子に定めて前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）に前記平滑メッシュを定義し、この平滑メッシュにおける微細格子群の補間後標高値群に基づいて平滑した平滑後標高値を求め、この平滑後標高値を前記指定した微細格子に割り付ける手段、
    （Ｆ）．前記二次元平面（Ｘ－Ｙ）の微細格子に前記平滑後標高値が割り付けられる毎に、この微細格子を着目点とし、この着目点毎に、この着目点からの考慮距離を前記分割距離に対応する微細格子数で定義し、この微細格子数内における浮沈度を求めて、この浮沈度を諧調表示する手段としての機能を実行させる超解像度立体視化処理プログラム。
  10. コンピュータに、
    （Ｇ）．前記着目点毎に、微細格子数内における微細格子毎の斜度を求め、この斜度の色調及び前記浮沈度を諧調表示した画像に重ね表示する手段としての機能を実行させる請求項９記載の超解像度立体視化処理プログラム。
  11. 前記斜度の色調表示は、赤系の色にすることを特徴とする請求項１０記載の超解像度立体視化処理プログラム。
  12. 前記数値標高モデルは、５ｍＤＥＭ又は１０ｍＤＥＭであることを特徴とする請求項９記載の超解像度立体視化処理プログラム。
  13. 前記奇数（1含まず）は、「９」であることを特徴とする請求項９記載の超解像度立体視化処理プログラム。
  14. コンピュータに、
    （Ｈ）．道路、建物、河川、沼地又は樹木若しくはこれらの何れかの組み合わせ或いは全てのベクタデータを標準地図として地図用記憶手段に記憶する手段、
    （Ｉ）．前記斜度の色調を３０％～６０％、低減させる手段、
    （Ｊ）．前記ベクタデータを画像化して前記重ね表示した画像にさらに重ね表示する手段としての機能を実行させる請求項１０記載の超解像度立体視化処理プログラム。
     
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