專利名稱：地圖生成設(shè)備、地圖發(fā)送方法以及地圖生成程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及地圖生成設(shè)備，該設(shè)備通過從航攝照片(從衛(wèi)星或者飛機上拍攝的照片)中提取建筑物屋頂?shù)亩噙呅涡螤顏砩傻貓D。
背景技術(shù)：
到目前為止，根據(jù)航攝照片來生成地圖的方法的例子包括使用解析繪圖儀來人工描繪一個圖像中所示建筑物的多邊形形狀的方法，以及包括從一個圖像中自動地提取建筑物多邊形形狀的方法。
在使用解析繪圖儀的方法中，對具有視差的兩個圖像照片進行估算并且校直，以便產(chǎn)生立體圖像。然后，操作者通過手工操作、從所述立體圖像中提取建筑物多邊形形狀(例如參見Ujihisa Kimoto的“Actuality of photogrammetry”，Sankaido，第91-97頁)。
同時，在自動提取建筑物多邊形形狀的方法中，單目圖像連同包括拍攝該圖像的位置、角度以及日光方向的信息一起使用，以便根據(jù)在與作為邊緣圖像提取的線條有關(guān)的信息中所涉及的線性與位置關(guān)系，提取選取矩形的屋頂、墻壁、陰影等等的區(qū)域。由此，可以鑒別出建筑物的存在。例如，有人提出了通過將與圖像被拍攝的位置、角度以及日光方向有關(guān)的信息設(shè)定為已知條件，并且通過根據(jù)從所述邊緣圖像處獲得的線條信息來試驗性地設(shè)定建筑物結(jié)構(gòu)，來提取矩形屋頂形狀的方法(例如參見1994年的，ARPA Image Understanding專題研究組的會議記錄、C.O.Jaynes以及其他兩個人提出的“TaskDriven Perceptual Organization for Extraction of RooftopPolygons″，第359-365頁)。還有人提出了一種通過將與圖像被拍攝的日光方向以及照相機方位的信息設(shè)定為已知條件，并且通過鑒別涉及屋頂、墻壁以及陰影的線條信息中所涉及的局部特性、相對位置關(guān)系等等，來提取矩形建筑物的立體信息的方法。(例如參見，1989年的Computer Vision and Image Understanding中第2期第72卷的第101-121頁、C.Lin以及另一個人提出的“Building Detection andDescription from a Single Intensity Image”)。
依照上述使用解析繪圖儀來生成地圖的常規(guī)方法，通過操作者的操作來進行對建筑物多邊形形狀的提取，這樣做難以正確地描繪該建筑物的多邊形形狀。此外，上述自動提取建筑物區(qū)域的常規(guī)方法僅僅適用于屋頂形狀具有諸如平屋頂形狀的簡單結(jié)構(gòu)的建筑物。當(dāng)日光以不同的角度落到諸如人字屋頂?shù)奈蓓斏?、產(chǎn)生灰白的對比度時，或者當(dāng)建筑物具有諸如其屋頂上的排氣塔的結(jié)構(gòu)時，則無法提取建筑物區(qū)域。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于(1)從一個廣闊的區(qū)域圖像中提取建筑物的多邊形形狀，(2)通過減少由操作者進行的操作來有效地生成地圖，以及(3)提取具有復(fù)雜上部結(jié)構(gòu)的建筑物的多邊形形狀，所述復(fù)雜的上部結(jié)構(gòu)諸如是人字屋頂或者排氣塔。
依照本發(fā)明，提供了一種地圖生成設(shè)備，該設(shè)備包括圖像指定單元，用于接收對存在于航攝照片內(nèi)的建筑物中的至少一個位置的指定；多邊形提取單元，用于根據(jù)對指定位置周圍色彩的鑒別結(jié)果來提取建筑物區(qū)域、并且提取該建筑物區(qū)域的多邊形線條；以及，向量生成單元，用于生成該建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量。
依照本發(fā)明，在預(yù)先指定了建筑物區(qū)域的位置中提取該建筑物的多邊形形狀，由此使能夠提取廣闊區(qū)域的建筑物多邊形形狀。此外，通過指定建筑物屋頂，可以限制用于估算該建筑物屋頂?shù)奶幚矸秶?，由此能夠提取整個建筑物的多邊形形狀。
據(jù)此，地圖生成變得十分容易，并且能夠在短時間內(nèi)并且以低成本來實現(xiàn)地圖生成。


圖1是用于根據(jù)指定位置解釋多邊形形狀提取以及地圖生成的圖表。
圖2是依照本發(fā)明一個實施例的地圖生成設(shè)備的功能框圖。
圖3是用于解釋建筑物特征分類的圖表。
圖4是依照本發(fā)明實施例的建筑物多邊形形狀提取過程的流程圖。
圖5是依照本發(fā)明實施例的建筑物屋頂紋理分析過程的流程圖。
圖6是依照本發(fā)明實施例的解釋用于匹配的采樣像素的選擇的圖表。
圖7是依照本發(fā)明實施例的多邊形形狀提取過程的流程圖。
圖8是用于解釋依照本發(fā)明實施例的提取建筑物區(qū)域的圖表。
圖9是用于解釋依照本發(fā)明實施例的建筑物區(qū)域距離修正的圖表。
圖10是用于解釋依照本發(fā)明實施例的建筑物區(qū)域平滑過程的圖表。
圖11是依照本發(fā)明實施例的多邊形形狀修正過程的流程圖。
圖12是用于解釋依照本發(fā)明實施例的修正多邊形線條的圖表。
圖13是用于解釋依照本發(fā)明實施例的多邊形線條的位置修正的圖表。
圖14是依照本發(fā)明實施例的建筑物區(qū)域合成過程的流程圖。
圖15是用于解釋依照本發(fā)明實施例的建筑物區(qū)域的合成圖案的圖表。
圖16是用于解釋依照本發(fā)明實施例的建筑物區(qū)域的其他合成圖案的圖表。
圖17是依照本發(fā)明實施例的、多邊形形狀的地面投影過程的流程圖。
圖18是用于解釋依照本發(fā)明實施例的多邊形形狀的地面投影的圖表。
圖19是用于解釋使用依照本發(fā)明實施例的地圖生成設(shè)備來傳輸?shù)貓D資料的圖表。
具體實施例方式
如本發(fā)明所描述的地圖生成設(shè)備，目的在于使用單目圖像以及原圖像和立體圖像來生成地圖。此外，所述地圖生成設(shè)備根據(jù)單色圖像以及根據(jù)彩色圖像來生成地圖。如圖1中所示，所述地圖生成設(shè)備指定圖像上的建筑物屋頂，以便限制用于估算該建筑物屋頂?shù)奶幚矸秶?，提取包括指定位置的建筑物區(qū)域的多邊形形狀，并且將該建筑物的多邊形形狀投影在地面上，由此來獲得地圖中的一個圖形，而不是進行手工繪圖或者完全自動地識別。
圖2是依照本發(fā)明一個實施例的地圖生成設(shè)備的功能框圖。
依照本發(fā)明的地圖生成設(shè)備包括控制單元201、圖像指定單元202、屋頂紋理分析單元203、多邊形提取單元204、多邊形修正單元205、臨時記錄單元206、臨時數(shù)據(jù)庫207、結(jié)構(gòu)分析與合成單元208、地面投影單元209、向量生成單元210、用于建筑物多邊形數(shù)據(jù)的存儲單元211、向量地圖數(shù)據(jù)庫212以及修正接收單元213。
所述控制單元201監(jiān)控依照此實施例的地圖生成設(shè)備，并且在建筑物多邊形形狀提取過程中控制每個單元的操作。換言之，在建筑物多邊形形狀提取過程中，所述控制單元201確定將要激活的下一個功能。更具體地說，所述控制單元201接收涉及圖像輸入、建筑物多邊形形狀提取的起始和結(jié)束、刪除結(jié)果、累加結(jié)果以及建筑物結(jié)構(gòu)合成的命令，監(jiān)控該建筑物多邊形形狀提取過程的執(zhí)行狀態(tài)，并且確定接下來要激活的功能。
所述圖像指定單元202接收對至少一個位置的指定，其中所述位置位于將要提取多邊形形狀的航攝照片的建筑物上。
所述屋頂紋理分析單元203分析由圖像指定單元202接收到的輸入信息位置周圍、諸如色彩以及紋理的特征，以便借此確定用于匹配的采樣色彩和鑒別閾值以及用于建筑物區(qū)域檢測的搜索范圍。
所述多邊形提取單元204在由屋頂紋理分析單元203確定的區(qū)域檢測的搜索范圍之內(nèi)、鑒別與用于匹配的采樣色彩之間的相似性(例如，在灰度級方面的相似性)，所述用于匹配的采樣色彩也是由屋頂紋理分析單元203確定的，并且提取與用于匹配的采樣色彩具有相似色彩的建筑物區(qū)域像素。然后，所述多邊形提取單元204使用與所提取的建筑物區(qū)域邊界周圍有關(guān)的信息來修正該建筑物的區(qū)域范圍，并且使用該建筑物的邊界、依照該建筑物區(qū)域的傾角提取多邊形線條。
所述多邊形修正單元205使用鏈接圖案來修正由多邊形提取單元204提取的多邊形線條，并且使用若干建筑物區(qū)域的邊界信息來修正多邊形線條的位置。
所述臨時記錄單元206臨時存儲建筑物的多邊形形狀的中間結(jié)果，其中該建筑物的多邊形形狀是由多邊形修正單元205修正的。
所述臨時數(shù)據(jù)庫207累積該建筑物的多邊形形狀的中間結(jié)果。
在該建筑物屋頂具有獨特色彩或者獨特結(jié)構(gòu)的情況下，諸如具有人字屋頂?shù)慕ㄖ?，所述結(jié)構(gòu)分析與合成單元208根據(jù)建筑物結(jié)構(gòu)知識來估算該建筑物區(qū)域，并且合成該建筑物區(qū)域。在無法僅僅通過一個指定來提取整個多邊形線條的情況下，指定多個位置以便合成指定的建筑物區(qū)域。
為了將提取的建筑物多邊形形狀轉(zhuǎn)換為在地面上的圖樣，所述地面投影單元209使用該建筑物的垂直方向的脊線，在地面上投影該建筑物區(qū)域的多邊形線條。
所述向量生成單元210基于根據(jù)該建筑物區(qū)域的多邊形線條得到的向量來生成該建筑物的多邊形形狀，其中所述建筑物區(qū)域的多邊形線條是通過所述地面投影單元209獲得的。
建筑物多邊形數(shù)據(jù)存儲單元211存儲最后生成的建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量信息。
所述向量地圖數(shù)據(jù)庫212累積根據(jù)圖像獲得的向量地圖信息。
修正接收單元213接收由操作者對所生成的向量地圖信息進行的修正。
圖3是用于解釋建筑物特征分類的圖表。
所述建筑物可以分類為其上部結(jié)構(gòu)(屋頂)具有單一色彩(單個灰度級)的建筑物301，以及其屋頂均具有多個色彩的組合(多種色彩的組合)的建筑物302到305?？梢詫⒕哂卸鄠€色彩組合的建筑物分類為其屋頂具有局部色彩差異(例如，由于暴露于風(fēng)和雨中而顯出色彩差異的部分)的建筑物302，以及由于屋頂?shù)亩喾N結(jié)構(gòu)而均具有多個色彩的建筑物303到305?？梢詫⒕哂卸喾N結(jié)構(gòu)的建筑物分類為具有不同灰度級部分的建筑物303，其中所述不同灰度級是因為其屋頂不是平面、從而因日光的不同光照角度產(chǎn)生的；配有諸如排氣塔或者八角窗的小型結(jié)構(gòu)的建筑物304；以及，其屋頂由大型的多種結(jié)構(gòu)建造的建筑物305。
在使用單色照片的情況下，可以根據(jù)灰度級來鑒別那些建筑物屋頂?shù)奶卣鳎窃谑褂貌噬掌那闆r下需要根據(jù)屋頂?shù)纳蕘龛b別。在后者的情況中，通過獲得三原色(紅、綠和藍)的每種顏色的灰度級、可以鑒別所述特征。也就是說，根據(jù)所述灰度級鑒別色彩。此外，后面將說明的用于匹配的采樣色彩由三原色相應(yīng)的灰度級限定。
圖4是依照本發(fā)明實施例的建筑物多邊形形狀提取過程的流程圖。
首先，操作者在將提取其多邊形形狀的建筑物上指定一個位置，并且這些內(nèi)容在航攝照片中被示出(步驟401)。應(yīng)該注意的是，對建筑物上的位置的指定可以對所述建筑物上的一個點或者具有確定面積的區(qū)域進行。然后，分析指定的建筑物的屋頂?shù)幕叶燃壔蛘呒y理，并且根據(jù)對所述建筑物屋頂?shù)幕叶燃壍姆治鼋Y(jié)果來提取用于匹配的采樣像素，并且確定用于匹配的采樣色彩、用于匹配的鑒別閾值以及用于區(qū)域檢測的搜索范圍(步驟402)。
然后確定用于區(qū)域檢測的搜索范圍中的像素是否在相對于步驟402中設(shè)置的、用于匹配的采樣色彩的閾值范圍之內(nèi)，并且提取所述建筑物屋頂?shù)亩噙呅涡螤?步驟403)。
接下來，進行多邊形形狀修正過程(步驟404)。在所述多邊形形狀修正過程中，將在步驟403中提取的多邊形線條與一個預(yù)定鏈接圖案進行匹配，以便修正所述建筑物的多邊形形狀。此外，使用所述建筑物區(qū)域的邊界來修正所述多邊形線條的位置。
而后，進行結(jié)構(gòu)分析與合成過程(步驟405)。在所述結(jié)構(gòu)分析與合成過程中，分析所述建筑物屋頂?shù)慕Y(jié)構(gòu)，并且識別所述屋頂?shù)姆植?。在此，根?jù)屋頂結(jié)構(gòu)知識來估算所述建筑物屋頂，并且還估算所述建筑物區(qū)域，以及合成這些信息單元。在無法僅僅通過一個指定來提取整個建筑物區(qū)域的情況下，可指定多個位置來提取若干建筑物區(qū)域并且合成提取的建筑物區(qū)域。
接下來，進行多邊形形狀的地面投影過程(步驟406)。通過直到步驟405的過程提取的所述建筑物區(qū)域的多邊形線條，不局限于地平面上的一條線。在航攝照片外圍中的高層建筑物是從傾斜拍攝的，這使得必需要將所述建筑物屋頂轉(zhuǎn)換為地平面圖樣。因此，使用所述建筑物垂直方向的脊線、將所述建筑物區(qū)域的多邊形線條投影在地面上。
隨后，說明將由圖4中所示的建筑物多邊形形狀析取過程的細節(jié)構(gòu)成。
圖5是建筑物屋頂紋理分析處理的流程圖(圖4的步驟402)。
具體來講，首先在指定位置周圍計算像素的灰度級方差(步驟501)。在灰度級方差計算過程中，提取包括在一預(yù)定區(qū)域(例如，10點×10點)中的像素，其中在步驟401中指定的位置被設(shè)置在其中心處，并且計算提取的像素的灰度級方差。
接下來，選擇用于匹配的采樣像素(步驟502)。在選擇用于匹配的采樣像素的過程中，根據(jù)在步驟401中獲得的指定位置周圍的像素的灰度級方差與預(yù)定閾值之間的比較結(jié)果，由用于確定采樣色彩的像素組成選定區(qū)域，其中所述采樣色彩用于與建筑物區(qū)域抽取相匹配。也就是說，如果所述灰度級方差大于預(yù)定閾值，那么僅僅選擇所述指定位置作為用于匹配的采樣像素。這是因為灰度級方面的變化較大，以致通過下述方法獲得的鑒別閾值也變得過大，所述方法根據(jù)該方差來確定所述鑒別閾值，這使得難以精確地提取建筑物區(qū)域。
另一方面，如果所述灰度級方差等于或者小于預(yù)定閾值，那么從預(yù)定區(qū)域中選出預(yù)定數(shù)量的用于匹配的采樣像素，其中所述預(yù)定區(qū)域具有設(shè)置在其中心的指定位置。因為需要一些面積用于進行匹配的范圍，故而將所述預(yù)定區(qū)域設(shè)定為大約15點×15點的范圍。圖6示出了用于匹配的采樣像素的選定區(qū)域。將所述指定位置設(shè)定為預(yù)定范圍的中心，并且選擇沿預(yù)定區(qū)域的對角線方向、距離指定位置最遠的位置(例如，具有四角形的預(yù)定區(qū)域的四個頂點)作為用于匹配的采樣像素(在附圖中用●表示)。
此外，選擇遠離已經(jīng)確定的五個用于匹配的采樣像素位置的位置(包括所述指定位置)作為用于匹配的采樣像素。例如，位于經(jīng)過指定位置縱向以及橫向的線條上的位置之間的位置作為用于匹配的采樣像素(在附圖中由○表示)。據(jù)此，能夠選擇包括指定位置的用于匹配的九個采樣像素。
接下來，計算用于匹配的采樣色彩(灰度級)(步驟503)。在計算用于匹配的采樣色彩的過程中，對包括在預(yù)定區(qū)域中的像素的色彩(灰度級)計算平均數(shù)，其中所述預(yù)定區(qū)域具有在步驟502中選擇的、設(shè)置在其中心的用于匹配的每個采樣像素。可以從相鄰區(qū)域處(例如，3點×3點)獲得與預(yù)定區(qū)域有關(guān)的信息，所述相鄰區(qū)域具有設(shè)置在其中心的用于匹配的采樣像素，以便計算灰度級平均數(shù)并且降低噪聲。
接下來，選擇用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值以及搜索范圍(步驟504)。在選擇用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值以及搜索范圍的過程中，首先根據(jù)在步驟501中獲得的色彩(灰度級)方差來確定用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值。更具體地說，通過參考一個匹配表，可以根據(jù)所述灰度級方差來確定用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值，其中所述匹配表存儲有對應(yīng)于灰度級方差的鑒別閾值，且所述灰度級方差被分成若干范圍。將存儲在所述匹配表中的鑒別閾值如此設(shè)定，即當(dāng)所述灰度級方差較大時(當(dāng)所述色彩是離散的時)，將一個寬范圍區(qū)域歸入建筑物區(qū)域中。應(yīng)該注意的是，所述鑒別閾值可以使用灰度級方差作為預(yù)定函數(shù)來運算(例如，用于將灰度級方差乘以一個預(yù)定值的線性函數(shù))，以便確定用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值。
根據(jù)在步驟501中獲得的色彩(灰度級)方差來確定用于建筑物區(qū)域檢測的搜索范圍。如此設(shè)定所述搜索范圍，即當(dāng)所述灰度級方差較小時，查找一個較寬范圍中的外圍像素，并且當(dāng)所述灰度級方差較大時，查找窄范圍中的外圍像素。更具體地說，通過參考一個匹配表，可以根據(jù)所述灰度級方差確定用于建筑物區(qū)域檢測的搜索范圍，所述匹配表存儲對應(yīng)于在灰度級方差中的各步驟的搜索范圍。應(yīng)該注意的是，用于建筑物區(qū)域檢測的搜索范圍可以使用所述灰度級方差作為預(yù)定函數(shù)來運算(例如，用于將所述灰度級方差乘以預(yù)定值的線性函數(shù))，以便確定用于建筑物區(qū)域檢測的搜索范圍。
由此，在建筑物屋頂紋理分析過程中(圖5)，分析一個預(yù)定范圍內(nèi)的色彩特征或者圖像紋理(步驟402)，所述預(yù)定范圍鄰近于在步驟401中指定的位置，并且根據(jù)建筑物屋頂紋理的分析結(jié)果，將用于匹配的采樣色彩、用于匹配的鑒別閾值以及用于區(qū)域檢測的搜索范圍確定為用于區(qū)域抽取的參數(shù)。據(jù)此，即使在建筑物屋頂根據(jù)它上面的位置而具有單色或者具有不同色彩的情況下，也能夠確定用于區(qū)域抽取的適當(dāng)參數(shù)。
圖7是多邊形形狀提取過程的流程圖(圖4的步驟403)。
將用于提取建筑物區(qū)域的多邊形線條的步驟分為兩組，包括建筑物區(qū)域提取(步驟701到706)以及區(qū)域多邊形線條提取(步驟707以及708)。
在建筑物區(qū)域提取過程中，使用在步驟503中獲得的用于匹配的采樣色彩(灰度級)以及在步驟504中獲得的用于區(qū)域提取的參數(shù)(用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值以及用于建筑物區(qū)域檢測的搜索范圍)來提取建筑物區(qū)域。在該情況下，通過如下所述的以下四個規(guī)則、根據(jù)指定位置周圍的像素來進行建筑物區(qū)域檢測。
(1)從用于區(qū)域檢測的搜索范圍中提取要被歸入建筑物區(qū)域的像素，其中所述搜索范圍在已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域周圍。
(2)將像素的色彩(灰度級)與已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域內(nèi)的鄰近像素、以及與用于匹配的采樣像素相比較，并且確定所述色彩(灰度級)的改變量，借此鑒別搜索到的像素是否屬于建筑物區(qū)域。
(3)在已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域中的像素的色彩(灰度級)以及搜索范圍中的那些象素的色彩顯示出急劇變化的情況下，可以確定已經(jīng)到達建筑物的邊界，并且停止所述檢測。此外，超過所提取的建筑物邊界的區(qū)域不作為建筑物區(qū)域進行提取。
(4)使用與已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域以及建筑物區(qū)域周圍的線條有關(guān)的信息來修正建筑物區(qū)域。
此外，在依據(jù)此實施例的多邊形線條提取過程中，提取建筑物區(qū)域的多邊形的頂點，并且追蹤所述多邊形以便提取一個閉合的多邊形形狀。
更具體地說，首先計算所述邊緣圖像(步驟701)。在所述邊緣圖像計算過程中，為每個像素計算相對于相鄰像素的色彩(灰度級)方面的方向以及變化。然后，根據(jù)指示在色彩方面大規(guī)模地變化的方向，分別為相應(yīng)象素獲得指示大的灰度梯度的方向。例如，在通過將南北方向設(shè)定為參考軸而設(shè)定的0°到180°的范圍之內(nèi)(南北方向為0°、而東西方向為90°)，表示出灰度梯度的方向。此外，將所述色彩(灰度級)轉(zhuǎn)換為8位數(shù)字形式，并且按照256階中以0到255來表示改變值。檢測在色彩方面具有大于預(yù)定閾值的較大改變值的像素，以便用作邊緣像素。
接下來，提取具有相似色彩(灰度級)的像素(步驟702)。在提取具有相似色彩的像素的過程中，提取具有類似于在步驟503中獲得的用于匹配的采樣色彩(灰度級)的色彩(灰度級)。在此，在邊緣圖像中的像素數(shù)目小于預(yù)定閾值的情況中，其中所述邊緣圖像是在已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域中的像素周圍的預(yù)定區(qū)域中所包括的，將具有相似色彩(灰度級)的像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的候選者。在邊緣圖像中的像素數(shù)目大于預(yù)定閾值的其他情況中，其中所述邊緣圖像是包括在已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域的像素周圍的預(yù)定區(qū)域中所包括的，因為所提取的像素被鑒別為接近于邊界，所以不將具有相似色彩(灰度級)的像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的候選者。然后，將在前一種情況下選擇的用于匹配的采樣像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的代表像素。
在只有指定位置的像素被選擇用于在步驟502中進行匹配的采樣像素的情況中(在僅僅選擇了單個用于匹配的采樣像素的情況中)，使用歐幾里德距離來計算用于匹配的采樣像素的色彩(灰度級)與候選像素的色彩(灰度級)之間的差異。然后，根據(jù)灰度級差異與建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值之間的比較結(jié)果，確定是否將候選像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的像素。更具體地說，當(dāng)所述灰度級差異(歐幾里德距離)小于用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值時，將候選像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的像素。
同時，如表達式1中所示，在選擇九個用于匹配的像素的情況中，使用歐幾里德距離計算用于匹配的九個采樣像素之間的灰度級差異。如果用于匹配的九個采樣像素中的兩個或更多像素相對于候選像素的色彩(灰度級)、具有小于用于建筑物區(qū)域檢測(CM(i，j)≥2)的鑒別閾值的灰度級差異(歐幾里德距離)，那么提取候選像素作為建筑物區(qū)域像素。
在表達式1中，CM(i，j)表示用于匹配的采樣像素數(shù)目，所述采樣像素具有比用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值小的、與像素(i，j)匹配的色度。
表達式1CM(i,j)=Σn=19f(Σm=R,G,B(PCi,j(m)-PCnS(m))2<TH)]]>在表達式2中，f(x)表示用于鑒別條件x是真還是假的函數(shù)。當(dāng)x是真時，f(x)返回1，而當(dāng)x是假時，f(x)返回0。TH表示用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值表達式2 表達式3表示像素(i，j)的色彩(灰度級)的值(m＝R，G，B)。
表達式3PCi，j(m)表達式4表示用于匹配(灰度級))))的采樣色彩(m＝R，G，B)。
表達式4PCnS(m)]]>此外，在候選像素和候選像素周圍、用于區(qū)域檢測的搜索范圍中的像素之間，以及在候選像素和用于匹配的采樣像素之間進行比較匹配。換言之，使用歐幾里德距離計算候選像素的灰度級和用于區(qū)域檢測的搜索范圍中的像素的灰度級之間的差異。然后，根據(jù)用于建筑物區(qū)域檢測的距離和鑒別閾值之間的比較結(jié)果，確定是否將候選像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的像素。更具體地說，當(dāng)所述灰度級差異(歐幾里德距離)小于用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值時，將候選像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的像素。當(dāng)所述灰度級差異等于或者大于用于建筑物區(qū)域檢測的鑒別閾值時，因為當(dāng)從建筑物區(qū)域提取出時鑒別出候選像素，故而不將候選像素設(shè)定為建筑物區(qū)域的像素。
如圖8中所示，通過重復(fù)步驟702的上述過程，從已經(jīng)提取的建筑物區(qū)域(指定位置)向附近來擴展建筑物區(qū)域的范圍，借此提取建筑物區(qū)域。
接下來，修正建筑物區(qū)域(步驟703)。在建筑物區(qū)域修正過程中，使用與在步驟701中獲得的邊緣圖像有關(guān)的信息來修正建筑物區(qū)域，以便增強提取建筑物區(qū)域的精確度。換言之，使用建筑物區(qū)域的邊緣圖像的邊緣信息，以便通過霍夫變換將具有相同灰度梯度方向的像素彼此鏈接，并且獲得所述灰度梯度的傾角以及線段的端點。在那之后，使用所獲得的線條信息來修正建筑物區(qū)域。如圖9中所示，在所述修正過程中，選擇線條602，其中所述線條602彼此鄰近以便圍繞在步驟702中提取出的建筑物區(qū)域601，并且將建筑物區(qū)域擴大到所述鄰近線條602。
接下來，計算區(qū)域傾角(步驟704)。在區(qū)域傾角的計算過程中，在于步驟703中修正的建筑物區(qū)域的邊界之中選擇最長的邊界，以便調(diào)整區(qū)域傾角。
接下來，旋轉(zhuǎn)建筑物區(qū)域(步驟705)。在建筑物區(qū)域旋轉(zhuǎn)過程中，相對于在步驟704中獲得的區(qū)域傾角，執(zhí)行依照仿射變換以及平行位移的線性變換，以便旋轉(zhuǎn)建筑物區(qū)域。建筑物區(qū)域往往由矩形或者矩形的組合形成，因此邊界相對于軸線方向變得水平或者垂直。這能夠簡化處理多邊形提取的操作，改善運算速度，并且增強操作精度。
接下來，在建筑物區(qū)域上執(zhí)行平滑處理(步驟706)。在區(qū)域平滑過程中，如圖10中所示，不平滑的建筑物區(qū)域邊界被消除，并且被修正為直線。此外，填滿區(qū)域內(nèi)的洞，以便修正建筑物區(qū)域。
接下來，提取建筑物區(qū)域的多邊形線條(步驟707)。在多邊形線條提取過程中，首先將建筑物區(qū)域邊界上的頂點作為多邊形特征點來檢測。然后，連接(追蹤)多邊形特征點以便借此提取作為向量信息的多邊形線條。
接下來，將多邊形線條修正為直線(步驟708)。在多邊形線條修正過程中，將由若干短線段組成的多邊形線條修正為單條直線。例如，將以Z字形方式(逐步的)連接的短線段轉(zhuǎn)換為單條斜線。
在那之后，以與在步驟705中相同的角度、沿相反方向旋轉(zhuǎn)建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量信息，以便將建筑物區(qū)域返回到正常方向。
如上所述，依照所述建筑物區(qū)域提取過程，使用在步驟503和504中獲得的用于區(qū)域提取的參數(shù)來提取包括指定位置的建筑物區(qū)域。結(jié)果，在建筑物屋項根據(jù)它上面的位置而具有單色或者具有不同色彩的情況中，可以適當(dāng)?shù)靥崛〗ㄖ飬^(qū)域。
此外，依照所述多邊形線條提取過程，提取建筑物區(qū)域的多邊形頂點并且對其進行描繪，以便具有閉合多邊形形狀。結(jié)果，可以獲得建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量信息。
圖11是多邊形形狀修正的流程圖(圖4的步驟404)。
在多邊形形狀修正過程中，為了進一步增強在建筑物多邊形形狀方面的精確度，根據(jù)建筑物區(qū)域往往由直線形成這一實事，來修正建筑物區(qū)域的多邊形線條，以便與建筑物區(qū)域的實際邊界排成直線。作為多邊形形狀修正，執(zhí)行多邊形形狀的修正(步驟1101到1103)以及多邊形線條的位置修正(步驟1104到1106)。
首先，計算建筑物區(qū)域的多邊形線條的長度和方向(步驟1101)。在多邊形線條計算過程中，計算每個多邊形線條的長度以及每個多邊形線條與水平方向之間的角度。
接下來，修正多邊形形狀(步驟1102)。在所述多邊形形狀修正過程中，如圖12中所示，當(dāng)所述多邊形線條對應(yīng)于預(yù)定修正圖案時，修正所述多邊形線條。例如，在于長線之間插入短線的情況中，將三條線判定為連續(xù)的直線，并且刪去所述短線以便連接兩條長線(圖12的P1)。作為選擇，在短線存在于兩條線條之間的交點附近的情況中，將所述兩條線條判定為交叉，并且刪去所述短線以便使兩條長線交叉(圖12的P2)。此外，在兩條直線處于基本為直角的位置關(guān)系(例如，兩條線以85°到95°的角度交叉)的情況中，這兩條線被判定為以直角交叉，并且修正這兩條線之間的交叉點，以便形成兩個長線條之間的直角(圖12的P4)。此外，在相鄰的兩條直線相交成170°到190°的角度的情況中，將這兩條線判定為是單條線條，并且將這兩條線歸并到單條直線中(圖12的P5)。
然后，鑒別對應(yīng)于預(yù)定圖案的線條是否保留在建筑物區(qū)域的多邊形線條中，并且確定整個形狀修正是否已經(jīng)結(jié)束(步驟1103)。當(dāng)鑒別所述形狀修正是未完成的時，過程返回到步驟1102，以便進一步執(zhí)行多邊形形狀修正過程。
另一方面，當(dāng)鑒別整個形狀修正已經(jīng)結(jié)束時，過程前進到步驟1104以便計算建筑物區(qū)域的整個界線的分布直方圖。在計算區(qū)域邊界分布直方圖的過程中(步驟1104)，沿水平方向以及垂直方向?qū)吔缇€進行投影以便計算建筑物區(qū)域的邊界線分布直方圖。為所有已提取的建筑物計算直方圖，并且對所述直方圖進行累積操作，用于統(tǒng)計處理。
接下來，檢測邊界位置(步驟1105)。在邊界位置檢測過程中，沿水平方向和垂直方向、從相應(yīng)的直方圖中檢測多邊形線條直方圖的峰值位置，其中所述相應(yīng)的直方圖是在步驟1104中獲得的。沿水平方向和垂向獲得的相應(yīng)的峰值位置被用于在所述圖像上形成網(wǎng)格(例如由圖13中所示的網(wǎng)格線1302到1305組成)。
接下來，進行多邊形線條的位置修正(步驟1106)。在多邊形位置修正過程中，將沿水平方向和垂直方向的多邊形線條被移到最接近的網(wǎng)格的位置，并且可以獲得其位置已經(jīng)修正了的多邊形線條。例如，如圖13中所示，在直方圖的峰值位置形成的網(wǎng)格線1302到1305用來移動多邊形1301的位置，其中所述直方圖是沿水平方向和垂直方向檢測的，并且可以獲得其位置已經(jīng)修正了的多邊形1306。
如上所述，依照所述多邊形形狀修正過程，修正基于建筑物多邊形形狀的特征(也就是說，使用建筑物多邊形線條的線性或者正交性)的建筑物多邊形形狀，這能夠增強建筑物多邊形形狀方面的精確度。此外，依照所述多邊形位置修正過程，由于建筑物多邊形易于在具體位置中收集，諸如沿公路的位置，故而建筑物多邊形形狀被修正為恰當(dāng)?shù)奈恢?，這樣做能夠增強在建筑物多邊形形狀的位置方面的精確度。
圖14是建筑物區(qū)域的分析與合成的流程圖(圖4的步驟405)。
在建筑物區(qū)域合成過程中，例如，如在建筑物具有人字屋頂?shù)膱龊舷拢哂袃A斜面的建筑物屋頂根據(jù)目光落到所述屋頂上的多少、引起了在屋頂表面的色彩(灰度級)中的差異，并且可以被作為不同的建筑物區(qū)域提取，以致于許多建筑物區(qū)域需要合成。因此，基于所提取的建筑物區(qū)域的邊界以及建筑物區(qū)域內(nèi)的線條來合成建筑物區(qū)域。
首先，對建筑物區(qū)域的邊界以及建筑物區(qū)域內(nèi)的線條進行檢測(步驟1401)。在線條提取過程中，利用在步驟703中提取的建筑物區(qū)域的邊界以及與建筑物區(qū)域內(nèi)的線條有關(guān)的信息來檢測所述線條。
接下來，檢測交叉線組(步驟1402)。在交叉線組檢測過程中，從在步驟1401提取的線條中檢測彼此交叉的線條，并且將這些線條分組。然后，對已分組的線條計算交叉位置以及交叉角度。
接下來，鑒別交叉線的形狀圖案(步驟1403)。在鑒別交叉線形狀圖案的過程中，鑒別所述交叉線的位置關(guān)系(交叉位置以及交叉角度)是否對應(yīng)于圖15和16中所示的任意預(yù)定合成圖案。更具體地說，示出了將要合成的建筑物的上部結(jié)構(gòu)的合成圖案包括T形圖案，其中一條線接觸另一條線的端點，并且兩條線處于正交關(guān)系，此外，所述合成圖案還包括其中兩條線彼此交叉的X形圖案，其中三條線交匯于一點的Y形圖案，以及其中一條線的一端與另一條線的一端重合的V形圖案(具有三個類型V1、V2以及V3)。
接下來，鑒別對應(yīng)的合成圖案存在與否(步驟1404)。在用于鑒別相應(yīng)的合成圖案存在與否的過程中，鑒別建筑物區(qū)域的邊界或者建筑物區(qū)域內(nèi)部的線條是否對應(yīng)于圖15和16中所示的任意合成圖案。當(dāng)存在對應(yīng)于合成圖案T、X、Y、V1、V2和V3的任意一個的線條時，進程前進到步驟1405的過程。當(dāng)沒有線條對應(yīng)于任何一個合成圖案時，結(jié)束用于合成建筑物結(jié)構(gòu)的過程。
接下來，估算建筑物區(qū)域(步驟1405)。在建筑物區(qū)域估算過程中，當(dāng)所述線條對應(yīng)于圖15中所示的合成圖案T、X或者Y時，獲得一根軸，該軸經(jīng)過所述線條之間的交點并且具有所述線條的最小力矩。然后，在將軸線方向設(shè)定為參考的同時，計算包含由交叉圖案組成的線條的矩形的最小范圍。作為選擇，當(dāng)所述線條對應(yīng)于圖16中所示的線條圖案V1或者V3時，在將最長線條的方向設(shè)定為參考的同時，計算包含由交叉圖案組成的線條的矩形最小范圍，并且將其歸入建筑物區(qū)域。此外，當(dāng)所述線條對應(yīng)于圖16中所示的線條圖案V2時，在與最長線條的方向正交的線條為中心軸的同時，估算建筑物區(qū)域也存在于相對側(cè)，并且這也被歸入在所述建筑物區(qū)域中。
接下來，合成建筑物區(qū)域(步驟1406)。在建筑物區(qū)域合成過程中，通過將所估算的建筑物區(qū)域增加到原始建筑物區(qū)域上，可以生成新建筑物區(qū)域。在那之后，進程返回到步驟1401，并且為新建筑物區(qū)域的線條檢測合成圖案。
然后，當(dāng)建筑物結(jié)構(gòu)合成過程結(jié)束時，所述進程返回到步驟402，并且從最新合成的建筑物區(qū)域中提取多邊形形狀(步驟403)。另一方面，當(dāng)不存在將要合成的建筑物區(qū)域時，所述進程前進到用于多邊形形狀的地面投影的過程(步驟406)。
對于即便使用圖15和16中所示的合成圖案也無法合成建筑物的情況，操作者指定構(gòu)成一個建筑物的建筑物區(qū)域，以便借此合成建筑物區(qū)域。
如上所述，依照建筑物區(qū)域合成過程，根據(jù)在基于建筑物結(jié)構(gòu)知識預(yù)定的合成圖案與所提取的建筑物區(qū)域的線條之間的比較結(jié)果，在相同建筑物中包括的上部結(jié)構(gòu)可以被識別并且合成，而且具有更復(fù)雜的上部結(jié)構(gòu)的建筑物可以被檢測。
圖17是用于多邊形形狀地面投影的過程(圖4的步驟406)的流程圖。
在用于多邊形形狀的地面投影的過程中，首先檢測在垂直方向上、在建筑物墻壁之間由棱形成的線條(脊線圖18的1802到1804)(步驟1701)。在脊線檢測過程中，相對于所提取的建筑物區(qū)域的多邊形信息(圖18的1801)使用與步驟703相同的方法，以便檢測所述脊線(圖18的1802到1804)，它們沿多邊形形狀的頂點周圍、在長度和傾角之間的差異小于重新確定的閾值。
接下來，計算屋頂和地面之間的距離(步驟1702)。在計算屋頂和地面之間的距離的過程中，計算所檢測的脊線的長度的平均值，以便將其設(shè)定為屋頂和所述地面之間的距離。
接下來，計算屋頂形狀的減小比例(步驟1703)。在計算減小比例的過程中，選擇從屋頂形狀的兩個鄰頂圓周伸出的脊線。然后，當(dāng)所述多邊形線條從所述頂層沿兩條脊線并行移動到地平面時，計算位于兩條脊線之間的屋頂形狀的多邊形線條的減小比例，以便將其設(shè)定為所述屋頂形狀的減小比例。
接下來，將所述建筑物區(qū)域的多邊形形狀投影到所述地面上(步驟1704)。在所述地面投影過程中，使用在步驟1702中獲得的屋頂和地面之間的距離以及在步驟1703中獲得的減小比例來依照仿射變換和在建筑物區(qū)域的多邊形形狀上的平行位移，來進行線性變換，借此將縮小的建筑物區(qū)域的多邊形形狀投影在地面上。結(jié)果，可以獲得在地平面上的形狀(圖18的1805)。
如上所述，依照多邊形形狀的地面投影的過程，使用由在垂直方向上的建筑物墻壁之間的棱形成的所述線條(脊線)、在地面上投影建筑物屋頂?shù)亩噙呅?。?jù)此，因拍攝照片的位置而產(chǎn)生的失真圖像以及建筑物的高度可以被轉(zhuǎn)換為地平面上的形狀。
隨后，說明將由使用依照本發(fā)明實施例的地圖生成設(shè)備來傳輸?shù)貓D資料這一內(nèi)容組成。如圖19中所示，GIS中心1903接收來自于用戶1904的一個命令(地圖成本)，并且令本發(fā)明的地圖生成設(shè)備通過使用來源于圖像供應(yīng)商1902的圖像來創(chuàng)建一個地圖，所述地圖具有詳細的建筑物多邊形形狀。這時，添加信息，以便使所述地圖創(chuàng)建源圖像與所創(chuàng)建的地圖相關(guān)聯(lián)。更具體地說，在根據(jù)本發(fā)明實施例的位置指定步驟中所指定的、在地圖創(chuàng)建源圖像內(nèi)的建筑物等等的位置，與通過將相同的標識號添加到它們兩者等而創(chuàng)建的地圖內(nèi)的該建筑物等等相關(guān)聯(lián)。此外，可以在每個建筑物的屋頂數(shù)據(jù)(建筑物的名稱、地址、高度等等)與已完成的地圖數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的同時，存儲所述數(shù)據(jù)。
將與所述圖像相關(guān)聯(lián)的地圖提供給用戶1904。
權(quán)利要求
1.一種地圖生成設(shè)備，包括圖像指定單元，用于接收對存在于一個航攝照片內(nèi)的建筑物中的至少一個位置的指定；多邊形提取單元，用于根據(jù)對在所述指定位置周圍的色彩的鑒別結(jié)果，提取一個建筑物區(qū)域，并提取所述建筑物區(qū)域的多邊形線條；以及向量生成單元，用于生成所述建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量。
2.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，還包括屋頂紋理分析單元，用于分析所述指定位置周圍的色彩，以便確定用于匹配的采樣色彩、鑒別閾值以及區(qū)域搜索范圍，其中，所述多邊形提取單元根據(jù)所述搜索區(qū)間范圍中的建筑物屋頂?shù)纳逝c用于匹配的采樣色彩之間的鑒別結(jié)果，來提取建筑物區(qū)域像素，并且提取在所提取的建筑物區(qū)域像素周圍的線條作為多邊形線條。
3.如權(quán)利要求2所述的地圖生成設(shè)備，其中所述屋頂紋理分析單元從包括所述指定位置的預(yù)定區(qū)域中提取若干像素，并且根據(jù)對多個像素的色彩的統(tǒng)計分析結(jié)果、確定用于匹配的采樣色彩、鑒別閾值以及區(qū)域搜索范圍。
4.如權(quán)利要求3所述的地圖生成設(shè)備，其中當(dāng)從包括指定位置的預(yù)定區(qū)域中提取的許多像素的色彩中存在大的方差時，所述屋頂紋理分析單元擴大所述鑒別閾值的區(qū)域，并且降低所述區(qū)域搜索范圍。
5.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，其中所述多邊形提取單元提取在色彩方面與相鄰象素具有很大差異的像素作為邊緣像素，根據(jù)所述邊緣像素確定邊界線，將已提取的建筑物區(qū)域擴大到接近建筑物區(qū)域的邊界線，以便修正建筑物區(qū)域。
6.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，其中所述多邊形提取單元旋轉(zhuǎn)建筑物區(qū)域以便沿預(yù)定軸線方向設(shè)定建筑物區(qū)域的多邊形線條，并且平滑所述多邊形線條。
7.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，還包括多邊形修正單元，用于在由所述多邊形提取單元提取的多邊形線條對應(yīng)于預(yù)定鏈接圖案的情況下，將所述多邊形線條修正為一條直線和以預(yù)定角度彼此相交的線條中的一種。
8.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，還包括結(jié)構(gòu)分析與合成單元，用于在建筑物屋頂?shù)木€條對應(yīng)于預(yù)定合成圖案的情況下，合成建筑物區(qū)域以便包括所述線條。
9.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，其中所述結(jié)構(gòu)分析與合成單元合成由若干輸入位置指定的建筑物區(qū)域。
10.如權(quán)利要求1所述的地圖生成設(shè)備，還包括地面投影單元，在所述航攝照片傾斜地示出建筑物的情況下，修正因為該建筑物高度而產(chǎn)生的失真，并且將建筑物多邊形形狀投影在地面上。
11.一種地圖遞送方法，用來通過使由依照權(quán)利要求1的任何一種地圖生成設(shè)備創(chuàng)建的地圖與所述航攝照片相關(guān)聯(lián)來遞送地圖。
12.一種用于生成地圖的計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括接收對存在于航攝照片內(nèi)的建筑物中的至少一個位置的指定；根據(jù)對指定位置周圍的色彩的鑒別結(jié)果來提取建筑物區(qū)域，并且提取建筑物區(qū)域的多邊形線條；以及生成建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量。
13.如權(quán)利要求12所述的計算機程序產(chǎn)品，進一步包括分析指定位置周圍的色彩以便確定用于匹配的采樣色彩、鑒別閾值以及區(qū)域搜索范圍；根據(jù)對在區(qū)域搜索范圍中的建筑物屋頂色彩與用于匹配的采樣色彩之間的相似性的鑒別結(jié)果，來提取建筑物區(qū)域像素，以及提取所述已提取的建筑物區(qū)域像素周圍的線條作為所述多邊形線條。
14.如權(quán)利要求12所述的計算機程序產(chǎn)品，包括從相鄰像素中提取在色彩方面具有很大差異的像素作為邊緣像素，并且根據(jù)所述邊緣像素來確定邊界線；將所提取的建筑物區(qū)域擴大到接近建筑物區(qū)域的邊界線，并且修正建筑物區(qū)域。
15.如權(quán)利要求12所述的計算機程序產(chǎn)品，進一步包括旋轉(zhuǎn)建筑物區(qū)域以便沿預(yù)定軸線方向設(shè)定建筑物區(qū)域的多邊形線條；以及在旋轉(zhuǎn)之后平滑所述多邊形線條。
16.如權(quán)利要求12所述的計算機程序產(chǎn)品，在由所述多邊形提取單元提取的多邊形線條對應(yīng)于預(yù)定鏈接圖案的情況下，還包括將所述多邊形線條修正為一條直線以及以預(yù)定角度彼此相交的線條中的一種。
17.如權(quán)利要求12所述的計算機程序產(chǎn)品，進一步包括在建筑物屋頂?shù)木€條對應(yīng)于一個預(yù)定合成圖案的情況下，合成建筑物區(qū)域以便包括所述線條；以及合成由若干輸入位置指定的建筑物區(qū)域。
18.如權(quán)利要求12所述的計算機程序產(chǎn)品，還包括在所述航攝照片傾斜地示出建筑物的情況下，修正因為該建筑物高度產(chǎn)生的失真，并且將建筑物多邊形形狀投影在地面上。
全文摘要
依照本發(fā)明提供了一種地圖生成設(shè)備，該設(shè)備從一個廣闊的區(qū)域圖像中提取具有復(fù)雜上部結(jié)構(gòu)的建筑物的多邊形形狀。所述地圖生成設(shè)備包括一個圖像指定單元，用于接收對存在于一個航攝照片內(nèi)的建筑物中的至少一個位置的指定，包括一個多邊形提取單元，用于根據(jù)對指定位置周圍的色彩的鑒別結(jié)果提取建筑物區(qū)域，并且提取建筑物區(qū)域的多邊形線條，以及包括一個向量生成單元，用于生成建筑物區(qū)域的多邊形線條的向量。
文檔編號G06T11/60GK1573811SQ20041000248
公開日2005年2月2日 申請日期2004年1月20日 優(yōu)先權(quán)日2003年5月19日
發(fā)明者金浩民, 巖村一昭, 石丸伸裕, 樋野隆司, 賀川義昭 申請人:株式會社日立制作所, 日立軟件工程株式會社