光栅图像立体化处理装置、光栅图像立体化方法以及光栅图像立体化程序

摘要

具备：网格尺寸调整部(23)、阴影图生成部(25)、红色立体图像生成部(27)、光栅图像读入部(28)、倾斜度读入部(30)、沉浮度读入部(31)、第一HSV变换部(32)、网格指定部(34)、阴影数据读入部(35)、第二HSV变换部(36)、色相读入部(37)、第一合成部(39)、第二合成部(41)、第三合成部(43)、图像输出部(48)、登记部(50)以及颜色调整部(51)等，立体地呈现具有标高值的光栅图像(RSGi)。

说明书

技术领域

本发明涉及一种自动地将卫星照片、正射图像、地形图、地质图、照片等 光栅图像立体化的光栅图像立体化处理装置。

背景技术

例如，为了取得在地图制作或科学调查中进行的地形辨认或土地覆盖分类 等中所使用的数据，正在开发高级的遥感技术。

通过遥感得到的数据中的正射影像图像是将通过飞机拍摄的表层照片 (RGB：光栅)几何变换成正射投影图的平面彩色照片图像(RGB：光栅)， 视觉上能够容易辨认树木、建筑物、道路、地面、草地等。并且，正射影像图 像由于是现场的实际图像，因此视觉吸引力高，近年来在各种系统中被使用。 例如，在专利文献1中公开了如下的技术，即使用DEM(Digital Elevation Model， 数字高程模型)、DSM(Digital Surface Model，数字表面模型)来求出树木的 顶点，并将该顶点显示成正射影像图像的树木。

另一方面，在等高线图中也有将地质按颜色分别显示(RGB：光栅)并进 行表现的地质图。

并且，还有高程分层设色图。高程分层设色图是通过进行与标高对应的着 色(RGB：光栅)来表现地形的图。

此外，有面部照片。该面部照片也可以说是RGB图像(光栅)。

并且，还有在专利文献2中公开的红色立体地图。该红色立体地图是按以 下方式调整后的模拟彩色图像，即，使倾斜量与红色彩度成比例，斜面越陡变 得越红，并且通过使山脊山谷度与明度成比例，越是山脊或独立山峰越明亮， 越是山谷或洼地越变暗。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2008-111724号公报

专利文献2：日本专利第3670274号公报

发明内容

发明要解决的课题

然而，正射影像图像，由于拍摄时的太阳高度的关系，产生基于地形或地 物等的影子，或产生多个照片拼接部的偏移，因此有时产生看不到的位置。此 外，存在拼接的色调的不同，有时外表不太好看。

并且，由于地物的倒塌等，产生位置偏移或看不到的场所，尤其在山岳部 的较小的山谷中树木茂密时，由于是平面彩色照片，因此很难进行辨认。

另一方面，由于树木几乎是同类颜色(例如绿色)，因此即使是山脊部也 无法容易地判断树的种类或树的高度，使用正射影像图像时在山岳地区缺乏立 体感，并且无法容易地掌握表层下的地形状况。

此外，如果没有丰富的经验，则无法通过目测得到等高线图的凹凸感。并 且，地形图是简单的按颜色分别显示，因此无法得到立体感。

并且，虽然高程分层设色可以掌握整体地形，但不容易了解微地形。并且， 面部照片不太能够得到凹凸感。

并且，红色立体地图(RGB：光栅)通过红色系颜色提供立体感，因此立 体呈现森林等地域的地形时有不协调感。

即，仅通过光栅图像(包括等高线)不能无不协调感地瞬间进行立体呈现。

为了解决以上的课题而提出了本发明，其目的是获得一种能够提供立体的 视觉感而没有不协调感的光栅图像的光栅图像立体化处理装置。

用于解决课题的手段

本发明的光栅图像立体化处理装置的主旨在于，具备：

第一存储单元，其存储有DEM数据；

第二存储单元，其存储有取得了所述DEM数据的区域的光栅图像；

显示部；

(A).使所述DEM数据以及所述光栅图像的网格的尺寸匹配的单元；

(B).从所述DEM数据取得地上散度图像、地下散度图像以及对倾斜度值 越大之处分配了颜色越被强调的颜色的倾斜强调图像，得到合成了这些图像的 立体视觉化图像的单元；

(C).读入取得所述地上散度图像和地下散度图像时的参数即沉浮度以及 取得所述倾斜强调图像时的倾斜度的单元；

(D).将色相H固定成“0”，分别将所述沉浮度变换成明度(Va)，将所述 倾斜度变换成彩度(Sa)，并将其作为第一变换图像来输出的第一HSV变换单 元；

(E).对所述光栅图像进行HSV变换，并将其作为第二变换图像来输出的 第二HSV变换单元；

(F).读入所述第二变换图像的色相(H)，得到合成了该色相(H)与所述 第一变换图像的第一彩色合成图像的单元；以及

(G).生成合成了所述第一彩色合成图像与所述第二变换图像的第二彩色 合成图像，并将其显示在所述显示部的画面上的单元。

此外，本发明的光栅图像立体化方法，主旨在于，准备：

第一存储单元，其存储有DEM数据；

第二存储单元，其存储有取得了所述DEM数据的区域的光栅图像；以及

显示部，

计算机执行如下的步骤：

(A).使所述DEM数据以及所述光栅图像的网格的尺寸匹配的步骤；

(B).从所述DEM数据取得地上散度图像、地下散度图像以及对倾斜度值 越大之处分配了颜色越被强调的颜色的倾斜强调图像，得到合成了这些图像的 立体视觉化图像的步骤；

(C).读入取得所述地上散度图像和地下散度图像时的参数即沉浮度以及 取得所述倾斜强调图像时的倾斜度的步骤；

(D).将色相H固定成“0”，分别将所述沉浮度变换成明度Va，将所述倾斜 度变换成彩度Sa，并将其作为第一变换图像来输出的第一HSV变换步骤；

(E).对所述光栅图像进行HSV变换，并将其作为第二变换图像来输出的 第二HSV变换步骤；

(F).读入所述第二变换图像的色相H，得到合成了该色相H与所述第一 变换图像的第一彩色合成图像的步骤；以及

(G).生成合成了所述第一彩色合成图像与所述第二变换图像的第二彩色 合成图像，并将其显示在所述显示部的画面上的步骤。

并且，本发明光栅图像立体化程序，主旨在于，准备：

第一存储单元，其存储有DEM数据；

第二存储单元，其存储有取得了所述DEM数据的区域的光栅图像；

显示部；

使计算机执行作为如下单元的功能：

(A).使所述DEM数据以及所述光栅图像的网格的尺寸匹配的单元；

(B).从所述DEM数据取得地上散度图像、地下散度图像以及对倾斜度值 越大之处分配了颜色越被强调的颜色的倾斜强调图像，得到合成了这些图像的 立体视觉化图像的单元；

(C).读入取得所述地上散度图像和地下散度图像时的参数即沉浮度以及 得到所述倾斜强调图像时的倾斜度的单元；

(D).将色相H固定成“0”，分别将所述沉浮度变换成明度(Va)，将所述 倾斜度变换成彩度(Sa)，并将其作为第一变换图像来输出的第一HSV变换单 元；

(E).对所述光栅图像进行HSV变换，并将其作为第二变换图像来输出的 第二HSV变换单元；

(F).读入所述第二变换图像的色相(H)，得到合成了该色相(H)与所述 第一变换图像的第一彩色合成图像的单元；以及

(G).生成合成了所述第一彩色合成图像与所述第二变换图像的第二彩色 合成图像，并将其显示在所述显示部的画面上的单元。

附图说明

图1是本实施方式的光栅图像立体化处理装置的概要结构图。

图2是正射影像图像的说明图。

图3是地质图的说明图。

图4是说明本实施方式的光栅图像立体化处理装置的概要的流程图。

图5是DEM数据的说明图。

图6是正射影像图像与DEM的网格匹配的说明图。

图7是地下散度图像图的说明图。

图8是地上散度图像图的说明图。

图9是山脊山谷度图像图的说明图。

图10是斜度图图像图的说明图。

图11是红色立体图像的说明图。

图12是第一HSV变换部的变换数据的说明图。

图13是光栅变换图像RHGi的说明图。

图14是红色/光栅色相合成图像RKGi的说明图。

图15是红色/光栅合成图像FKRGi的说明图。

图16是调整完成光栅立体图像ORi的说明图。

图17是图4的光栅图像立体化处理的详细说明图。

图18说明正射影像图像OSGi、阴影图像EGi的数据结构。

图19是红色立体图像KGi的数据结构的说明图。

图20是基于本实施方式的光栅图像立体化处理的不同的说明图。

图21是HSV变换颜色模型的说明图。

图22是第二HSV变换部的变换数据的说明图。

图23是第一HSV变换部的变换数据的说明图。

图24是第二合成部的数据合成的说明图。

图25是第一合成部的数据合成的说明图。

图26是第三合成部的数据合成的说明图。

图27是说明颜色调整处理的流程图。

图28是调整输入框的说明图。

图29是正射影像图像的说明图。

图30是立体化本实施方式的正射影像图像时的说明图。

图31是一般的地图的立体表现的说明图。

图32是通过本实施方式的处理得到的地图图像的说明图。

图33是红色立体图像生成部的概要结构图。

图34是地上散度以及地下散度的原理说明图。

图35是地上散度以及地下散度的主要模式的说明图。

图36是地上散度以及地下散度的立体说明图。

图37是地上散度以及地下散度的的标本地点以及距离的说明图。

图38是倾斜红色化立体图像的生成过程说明图。

图39是其他画面例的说明图。

图40是RGB彩色的相乘合成的说明图。

具体实施方式

以下，示例性地说明用于实施本发明的最佳方式。以下所示的本实施方式 示例用于将本发明的技术思想具体化的装置和方法，本发明的技术思想的结构、 配置并不限于如下所述。

本发明的技术思想在权利要求书所记载的技术范围内，可以追加各种变更。 应注意附图是示意性的，装置和系统的结构等与现实不同。

图1是光栅图像立体化处理系统10的概要结构图。本实施方式的光栅图 像立体化处理系统具有：CPU、RAM、ROM、键盘、鼠标等，具备以下结构 的程序以及存储器。

另外，作为光栅图像RSGi有卫星照片、着色的地质图、航空照片、绘画、 视频图像等，但本实施方式的光栅图像立体化处理系统10以正射影像 (orthophoto)图像OSGi(参照图2)和着色的地质图图像CHGi(参照图3) 为一例，作为使其立体视觉化的处理进行说明。

在本实施方式中，关于正射影像图像OSGi，以图2所示的拍摄夏天的山 村地域(移动了山林、河流、梯田、住宅：大部分为绿色)的图像为一例。图 2的正射影像图像无法掌握地形(包括标高)，不能立体呈现。

此外，对于地质图图像CHGi，以图3所示的与“松岛”(日本国宫城县 松岛街)的地质图对应的进行了着色的图像为一例。在图3所示的地质图图像 CHGi中，通过等高线表现地形，通过绿、黄色、朱色、淡绿、深绿、金黄色、 茶色等颜色表示地质的类型。

在图3的地质图图像CHGi中几乎无法掌握地形(包括标高)。为了理解 需要地质学知识。

另外，在本实施方式中，对网格单位的图像数据附加小文字来进行说明。

本实施方式的光栅图像立体化处理系统10如图1所示，具备计算机本体 部11和显示部12等。

如图1所示，计算机本体部11具备：存储器20，其存储有预定地域的光 栅图像RSGi(正射影像图像OSGi或地质图CHGi)；以及存储器21，其存储 有所述预定地域的DEM(Digital Elavation Model，数字高程模型)。

此外，计算机本体部11具备：网格尺寸调整部23、阴影图生成部25、红 色立体图像生成部27、光栅图像读入部28、倾斜度读入部30、沉浮度读入部 31、第一HSV变换部32、网格指定部34、阴影数据读入部35、第二HSV变 换部36、色相读入部37、第一合成部39、第二合成部41、第三合成部43、 图像输出部48、登记部50以及颜色调整部51，使具有标高值的光栅图像RSGi 立体呈现。

网格尺寸调整部23读入存储器20的光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi 或地质图CHGi)的网格(像素)尺寸以及存储器21的DEM的网格尺寸。然 后，使该DEM的网格尺寸与光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi或地质图 CHGi)的网格尺寸匹配，并将它们的网格编号mi(m1，m2……)输出给网 格指定部34。

另外，网格的调整，也可以分割光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi或 地质图CHGi)的网格来调整，以使其成为DEM的网格的尺寸。

阴影图生成部25在网格尺寸的调整结束后，使用存储器21的DEM来生 成阴影图像EGi并将其存储在存储器24中。

红色立体图像生成部27使用存储器21的DEM来生成后述的红色立体图 像KGi后将其存储在存储器26中。在后面对该红色立体图像生成部27的处 理进行详细描述。

另外，在本实施方式中，将光栅图像RSGi的网格单位的图像数据称为光 栅图像数据rsi。

将正射影像图像OSGi(或地质图CHGi)中的网格单位的图像数据称为 正射影像图像数据osi(或地质图图像数据chi)，将阴影图像EGi中的网格单 位的图像数据称为阴影图像数据ei，将红色立体图像KGi中的网格单位的图 像数据称为红色立体图像数据ki等。

每次通过网格指定部34指定网格编号mi时，光栅图像读入部28读入该 网格编号mi(m1，m2，m3……)的光栅图像数据rsi(正射影像图像数据osi 或地质图图像数据chi)，并将其输出给第二HSV变换部36。

每次通过网格指定部34指定网格编号mi时，倾斜度读入部30读入该网 格编号mi的红色立体图像数据ki的倾斜度Gm，并将其依次输出给第一HSV 变换部32。

每次通过网格指定部34指定网格编号mi时，沉浮度读入部31读入该网 格编号mi的红色立体图像数据ki的沉浮度ψm(上浮度ψm+、下沉度ψm-)， 并将其依次输出给第一HSV变换部32。

第一HSV变换部32将H(色相：为了区别而称为Ha)固定成“0”(不 定状态)，每次从倾斜度读入部30输入斜度斜度(Gm)时，将其变换成彩度 S(为了区别而称为Sa)，并且每次从沉浮度读入部31输入沉浮度ψm时，将 其变换成明度V(为了区别而称为Va)，在存储器29中得到(存储)红色斜 度沉浮度变换图像数据ksi(也称为第一变换图像数据)。

另外，将从最初的网格编号mi到最后的网格编号mi的多个红色斜度沉 浮度变换图像数据ksi统称为红色斜度沉浮度变换图像KSGi(也称为第一变 换图像)。

网格指定部34读入来自网格尺寸调整部23的所有的网格编号mi，从较 小编号的网格编号mi开始依次进行指定。

阴影数据读入部35从存储在存储器24中的阴影图像EGi读入通过网格 指定部34指定的网格编号mi的阴影图像数据ei，并将其输出给第二合成部 41。

每次输入来自光栅图像读入部28的光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi 或地质图图像CHGi)的光栅图像数据rsi(正射影像图像数据osi或地质图图 像数据chi)时，第二HSV变换部36将其RGB值进行HSV变换后存储在存 储器38中，作为光栅变换图像数据rhi(也称为第二变换图像数据)。另外， 将从最初的网格编号mi到最后的网格编号mi的多个光栅变换图像数据rhi统 称为光栅变换图像RHGi(也称为第二变换图像)。

当通过第二HSV变换部36对光栅图像RSGi进行了HSV变换时，色相 读入部37从存储器38对每个网格编号mi读入光栅变换图像RHGi的色相Hb， 将其作为红色斜度沉浮度变换图像数据ksi输出给第一合成部39。

第一合成部39读入存储器29的红色斜度沉浮度变换图像数据ksi，并读 入该红色斜度沉浮度变换图像数据ksi的彩度Sa、明度Vb。

然后，对来自色相读入部37的每个光栅变换图像数据rhi的色相Hb进行 合成并存储在存储器33中，由此得到红色/光栅色相合成图像数据rki(也称 为第一彩色合成图像数据)。将这些统称为红色/光栅色相合成图像RKGi(也 称为第一彩色合成图像)。

第二合成部41合成来自阴影数据读入部35的每个网格的阴影图像数据 ei与存储器38的每个网格的光栅变换图像数据rhi，由此在存储器40中得到 着灰色光栅变换图像数据ehi。另外，将从最初的网格编号mi到最后的网格编 号的多个着灰色光栅变换图像数据ehi统称为着灰色光栅变换图像EHGi(也 称为着灰色变换光栅图像)。

第三合成部43合成存储器40的着灰色光栅变换图像数据ehi与存储器33 的红色/光栅色相合成图像数据rki来得到红色/光栅合成图像数据fkri(也称为 第二彩色合成图像数据)。另外，将从最初的网格编号mi到最后的网格编号 mi的多个红色/光栅合成图像数据fkri统称为红色/光栅合成图像FKRGi(也称 为第二彩色合成图像)。

在存储器44中生成了红色/光栅合成图像FKRGi时，图像输出部48将其 作为临时光栅立体图像Ori，向图像存储器49读出并显示在画面上。

颜色调整部51显示后述的颜色调整输入框。然后，当操作员通过鼠标操 作等输入了表示画面的临时光栅立体图像Ori不满足立体感的指令“NG(不 满足)”时，读入向该颜色调整输入框输入的红色立体图像KGi的HSV(Ha、 Sa、Va)和光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi或地质图图像CHGi)的HSV (Hb、Sb、Vb)的调整值。

然后，在第一HSV变换部32(红色侧)新设定该调整值，并且在第二 HSV变换部36(正射侧)设定新的调整值。

此外，当操作员通过鼠标操作等输入了表示在画面上显示的临时光栅立体 图像Ori满足立体感的指令“OK(满足)”时，将该临时光栅立体图像Ori作 为调整完成光栅立体图像ORi登记在存储器47中。

所述的图像输出部48优选使用图像编辑软件(Photoshop软件)。

图4是说明本实施方式的光栅图像立体化处理系统10的光栅图像立体化 处理的概要的的流程图。

网格尺寸调整部23读入存储器20的光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi 或地质图图像CHGi)的网格尺寸以及存储器21的DEM的网格尺寸，使DEM 的网格尺寸与光栅图像RSGi(正射影像图像OSGi或地质图图像CHGi)的网 格尺寸相匹配(S1)。

将该DEM称为数值标高模型(Digital Elevation Model)数据，图5(a) 表示该模型。该DEM是对测量地域全体设定所希望的格子间隔d(例如0.2m 或0.5m或1m等)的格子构造，从航空激光测量数据中的、通过激光反射脉 冲中的、主要最后返回的脉冲(最后脉冲)测量出的标高数据，进行排除地表 面以外的建筑和树木等的过滤，通过标高值内插插补法得到的地基的格子状的 标高数据。

具体而言，如图5(b)所示，使赋予了格子编号i(i＝1，2，……，n) 的各格子的中心点的X坐标(经度Xi)、Y坐标(纬度Yi)、Z坐标(地基标 高值Zgi)对应起来构成。

作为所述的标高值内插插补法的例子，有：生成连接了航空激光测量数据 的相同标高值的等高线图，针对该等高线图生成不规则三角形网(TIN)来复 原地基，并求出不规则三角形网(TIN)与各格子的交点的高度的方法。

在本实施方式中，对于正射影像图像OSGi例如使用1m×1m网格的DEM。 当使用了地质图图像CHGi时，DEM例如使用500m×500m网格。

当使用了所述正射影像图像OSGi时，如图6(a)所示，网格(格子)的 尺寸(像素)是25cm，如图6(b)所示，DEM为1m时，以25cm为单位分 割DEM的1m网格。

另外，使正射影像图像OSGi的网格尺寸与DEM的网格尺寸相匹配时， 将正射影像图像OSGi的25cm网格的纵横四个设成一个网格。即，将正射影 像图像OSGi的网格变换成1m网格。

然后，网格指定部34伴随图像显示指示的输入，依次指定网格编号mi (S3)。

另外，红色立体图像生成部27按以下方法生成红色立体图像KGi。以该 红色立体图像KGi使用了“松岛”的500m×500m网格DEM的情况为例子进 行说明。

红色立体图像生成部27合成例如图7所示的“松岛”附近的地下散度图 像图(黑白图像：标高越高越白)和图8所示的地上散度图像图(标高越低越 黑)来得到图9所示的山脊山谷度图像(也称为沉浮度图像)。

然后，合成图7所示的地下散度图像图(黑白图像)、图8所示的地上散 度图像图、图9所示的山脊山谷度图像图、根据斜度使红色更浓的图10所示 的斜度图图像图来得到图11所示的红色立体图像KGi。红色立体图像KGi成 为倾斜越大红色越黑，山脊越高越亮(白)的RGB值。因此，进一步强调了 立体(日本专利第3670274号公报)。

每次指定网格编号mi时，倾斜度读入部30读入向红色立体图像生成部 27的红色立体图像KGi(RGB图像)中的网格编号mi的网格分配的倾斜度 Gm，并将其输出给第一HSV变换部32的S通道。

此外，每次指定网格编号mi时，沉浮度读入部31读入向红色立体图像生 成部27的红色立体图像KGi(RGB图像)的网格编号mi的网格分配的沉浮 度ψm，并将其输出给第一HSV变换部32的V通道(S5)。

每次输入倾斜度Gm时，第一HSV变换部32如图12所示将该倾斜度(Gm) 变换成彩度Sa(S10)，每次输入沉浮度ψm时，第一HSV变换部32如图12 所示将该沉浮度ψm变换成明度Va(S11)。

该第一HSV变换部32将色相H设成不定状态(H＝0)。将它们作为红色 斜度沉浮度变换图像数据ksi(统称为红色斜度沉浮度变换图像KSGi)来存储。

另一方面，每次指定网格编号mi时，第二HSV变换部36对该网格编号 mi的光栅图像数据rsi(正射影像图像数据osi或地质图图像数据chi)进行 HSV变换。

然后，在存储器38中作为光栅变换图像数据rhi(统称为光栅变换图像 RHGi)来存储(S15)。

接着，色相读入部37读入存储器38的光栅变换图像RHGi的网格单位的 光栅变换图像数据rhi的色相(Hb：绿)，并将其输出给第一合成部39(S17)。

接着，第一合成部39依次相乘合成存储器29的红色斜度沉浮度变换图像 KSGi的网格编号mi的红色斜度沉浮度变换图像数据ksi与来自色相读入部37 的网格编号mi的光栅变换图像数据rhi的色相Hb，由此在存储器33中得到 红色/光栅色相合成图像数据rki(统称为红色/光栅色相合成图像RKGi)(S20)。

另一方面，每次指定网格编号mi时，阴影数据读入部35读入存储器24 的该网格编号mi的阴影图像数据ei并将其输出给第二合成部41(S21)。

每次输入来自阴影数据读入部35的阴影图像数据ei时，第二合成部41 相乘合成阴影图像数据ei与对应于该阴影图像数据ei的网格编号的存储器38 的光栅变换图像数据rhi，由此在存储器40中得到着灰色光栅变换图像数据ehi (统称为着灰色光栅变换图像EHGi)(S22)。

接着，第三合成部43相乘合成存储器40的着灰色光栅变换图像数据ehi 与存储器33的红色/光栅色相合成图像数据rki，并将其作为红色/光栅合成图 像数据fkri(统称为红色/光栅合成图像FKRGi)存储在存储器44中。

接着，第三合成部43判断由网格指定部34指定的网格编号是否是在存储 器44中定义的网格的最后的网格编号，当不是最后的网格编号mi时，指定下 一网格编号(S26)。

当在步骤S26中第三合成部43判定为是最后的网格编号时，对图像输出 部48输出显示存储器44的红色/光栅合成图像FKRGi的指令。图像输出部48 将存储器44的红色/光栅合成图像FKRGi作为临时光栅立体图像Ori显示在画 面上(S27)。

在该状态下，操作员判断在步骤S27中显示的临时光栅立体图像Ori是否 满足立体感。当满足立体感时，通过键盘或鼠标输入指令“OK(满足)”，当 不满足时，输入颜色调整指示。

即，颜色调整部51判断是否输入了表示满足立体感或不满足立体感的指 令(S30)。

当输入了不满足立体感的指令时，颜色调整部51执行颜色调整处理，新 设定第一HSV变换部32以及第二HSV变换部36的色调(S32)。

此外，颜色调整部51将输入了满足立体感的指令的信息通知给登记部50， 登记部50将图像输出部48的图像存储器49的临时光栅立体图像Ori作为调 整完成光栅立体图像ORi登记在存储器47中(S34)。另外，也可以通过未图 示的输出单元向外部输出该存储器47的调整完成光栅立体图像ORi。例如可 以通过打印机打印，也可以输出给外部设备。

在此，对通过颜色调整处理得到的调整完成光栅立体图像ORi的一例进 行说明。例如，查看临时光栅立体图像Ori，彩度等不满足时，操作员使存储 器38的光栅变换图像RHGi和存储器40的着灰色光栅变换图像EHGi显示， 设定为仅将光栅变换图像RHGi的彩度Sb例如100％变换成红色/光栅色相合 成图像RKGi的彩度Sa。通过颜色调整部51对第二HSV变换部36设定该设 定值。

例如，将图3所示的“松岛”的地质图图像CHGi存储在存储器20中时， 由第二HSV变换部36进行了HSV变换的图像，通过第二合成部41合成阴影 图像EGi，成为仅将图13所示的彩度Sa变换成彩度Sb的着灰色光栅变换图 像EHGi。

该仅变换了彩度Sa的着灰色光栅变换图像EHGi与图3相比，整体颜色 鲜艳。即，彩度越高的颜色立体感越强。因此，与图3相比能够直观地理解地 形与地质的关系。

此外，操作员设定为在不改变红色斜度沉浮度变换图像KSGi的彩度Sa、 明度Va的情况下，例如将该色相Ha100％变换成红色/光栅色相合成图像RKGi 的色相Hb。

通过颜色调整部51对第一HSV变换部32设定该设定值，如图14所示， 成为仅色相Ha被变换成光栅侧的色相Hb的红色/光栅色相合成图像RKGi。

图14的红色/光栅色相合成图像RKGi强调了亮度，山脊变亮山谷变暗(这 是由于强调了沉浮度、斜度)。

然后，第三合成部43将该图14的红色/光栅色相合成图像RKGi与图13 的着灰色光栅变换图像EHGi相乘合成来得到图15所示的红色/光栅合成图像 FKRGi。

如图15所示，由于配色、亮度清楚，因此更突出立体感。显示该图15 所示的红色/光栅合成图像FKRGi作为临时光栅立体图像Ori。

然后，操作员进行调整，最终得到图16所示的调整完成光栅立体图像ORi， 以便在该临时光栅立体图像Ori中例如能够看到文字，更突出立体感。

(光栅图像立体化处理的详细说明)

使用图17的处理过程流程图，进一步对上述的图4的光栅图像立体化处 理进行说明。在图17中说明光栅图像RSGi作为图2所示的正射影像图像OSGi。

在说明图17前，使用图18对正射影像图像OSGi、阴影图像EGi的数据 结构进行说明。此外，使用图19对红色立体图像KGi的数据结构进行说明。

所述的正射影像图像OSGi如图18(a)所示，由将网格编号mi与网格的 X、Y坐标、该网格的色值(RGB值)等关联起来的正射影像图像数据osi群 构成。

阴影图像EGi如图18(b)所示，由将网格编号mi与网格的X、Y坐标、 该网格的灰阶(Gray Scale)值等关联起来的阴影图像数据ei群构成。

红色立体图像KGi如图19所示，由将网格编号mi与该网格的X坐标、 Y坐标、Z坐标、检索范围、格子间距离、地上散度θi，色值(RGB)、地下 散度、其色值(RGB)、沉浮度、其色值(RGB)、倾斜度、其色值(RGB) 等关联起来的红色立体图像数据ki群构成。

本实施方式的光栅图像立体化处理，如图17所示，网格尺寸调整部23 使DEM的网格尺寸与正射影像图像OSGi的网格尺寸相匹配(S100)。图20 表示该正射影像图像OSGi的一例。图20中拍摄了梯田。在图20的正射影像 图像OSGi中，与地图重叠但缺乏立体感。

此外，红色立体图像生成部27在网格的尺寸调整结束后，从存储器21 的DEM生成红色立体图像KGi，并将其存储在存储器26中(S101)。对于该 红色立体图像KGi的生成，在后面进行详细的描述。

然后，网格指定部34依次指定网格编号mi(m1，m2，……)(S102)。

另一方面，当网格的尺寸调整结束时，阴影图生成部25使用存储器21 的DEM来生成阴影图像EGi(灰色)，并将其存储在存储器24中(S103)。

此外，每次指定网格编号mi时，光栅图像读入部28从存储器20读入该 网格编号mi的正射影像图像数据osi，并将其依次输出给第二HSV变换部36 (S104)。

每次输入正射影像图像数据osi时，第二HSV变换部36对其进行HSV 变换(S105)。该HSV变换使用图21所示的HSV变换彩色模型。

即，第二HSV变换部36将图22(a)所示的正射影像图像OSGi的正射 影像图像数据osi(osi，osi，……)的色值(RGB)如图22(b)所示变换成 彩度Sb、如图22(c)所示变换成明度Vb并且如图22(d)所示变换成色相 Hb。

此外，每次指定网格编号mi时，倾斜度读入部30读入向存储器26的红 色立体图像KGi的网格编号mi的网格分配的倾斜度Gm，并将其输出给第一 HSV变换部32(S106)。

并且，每次指定网格编号mi时，沉浮度读入部31读入向存储器26的红 色立体图像KGi的网格编号mi的网格分配的沉浮度ψm，并将其输出给第一 HSV变换部32(S107)。

此外，第一HSV变换部32使用图21所示的HSV变换彩色模型，在每次 输入倾斜度Gm时，将倾斜度Gm变换成彩度Sa，每次输入沉浮度ψm时， 将该沉浮度ψm变换成明度Va(S108)。但是，该第一HSV变换部32将色相 Ha设成不定状态(H＝0)。

即，将图23(a)所示的红色立体图像KGi的红色立体图像数据ki(k1， k2……)的倾斜度Gm如图23(b)所示变换成彩度Sa，如图23(c)所示， 将沉浮度ψm变换成明度Va。

另一方面，第二合成部41输入来自第二HSV变换部36的每个光栅变换 图像数据rhi的彩度Sb和明度Vb以及来自阴影数据读入部35的阴影图像数 据ei，将合成它们所得的着灰色光栅变换图像数据ehi依次输出给第三合成部 43(S111)。

即，第二合成部41得到合成了图24(a)所示的阴影图像EGi中的阴影 图像数据ei(e1，e2……)的灰阶值Gri(Gr1或Gr2，……)与对图24(b) 的正射影像图像OSGi进行HSV变换而得到的光栅变换图像数据rhi的彩度 Sbi(Sb1，Sb2……)以及明度Vbi(vb1，vb2……)的着灰色光栅变换图像 数据ehi(参照图24(c))。

在图24(c)中，将着灰色光栅变换图像数据ehi的色值部分表示为EOi。

此外，每次输入来自第一HSV变换部32的红色斜度沉浮度变换图像数据 ksi的彩度Sa(ψm)和明度Va(Gm)以及来自色相读入部37的正射影像图 像数据osi的色相Hb时，第一合成部39将它们相乘合成，并将其作为红色/ 光栅色相合成图像数据rki(统称为红色/光栅色相合成图像RKGi)输出给第 三合成部43(S113)。

即，如图25所示，第一合成部39如图25(c)所示，得到将如图25(a) 所示的来自第一HSV变换部32的彩度Sa(ψm)、明度Va(Gm)和如图25 (b)所示的通过第二HSV变换部36得到的正射影像图像数据osi的色相Hb 相乘合成而得的红色/光栅色相合成图像RKGi，并将其输出给第三合成部43。

在图25(c)中，将红色/光栅色相合成图像RKGi的色值(sai+vai+Hb) 的部分表示成HSi。

然后，每次输入来自第二合成部41的着灰色光栅变换图像数据ehi以及 来自第一合成部39的红色/光栅色相合成图像数据rki时，第三合成部43向存 储器44依次写入相乘合成这些图像数据而得的红色/光栅合成图像数据fkri(统 称为红色/光栅合成图像FKRGi)(S115)。

即，如图26(a)所示，每次输入来自第二合成部41的着灰色光栅变换 图像数据ehi(灰阶值Gri+彩度Sbi+明度Vbi)和图26(b)所示的来自第一 合成部39的红色/光栅色相合成图像数据rki(彩度Sai+明度Vai+色相Hb)时， 第三合成部43如图26(c)所示，以网格单位生成相乘合成这些图像数据而 得的红色/光栅色相合成图像数据rki(Gri+Vbi+Sbi+Sai+Vai+Hbi)。

此外，每次向存储器44的网格写入红色/光栅色相合成图像数据rki (Gri+Vbi+Sbi+Sai+Vai+Hbi)时，第三合成部43将写入完成输出给网格指定 部34来指定下一网格编号(S116)。

此外，向存储器44的最后的网格写入了红色/光栅色相合成图像数据rki 时，第三合成部43向图像输出部48通知红色/光栅合成图像FKRGi的生成 (S117)。

然后，当在存储器44中生成了红色/光栅合成图像FKRGi时，图像输出 部48将其作为临时光栅立体图像Ori显示在画面上(S119)。

然后，当向颜色调整输入框输入了临时光栅立体图像Ori不满足立体感的 “NG”时，颜色调整部51读入向该颜色调整输入框输入的红色立体图像KGi 的HSV(Ha、Sa、Va)的调整值(Ha’、Sa’、Va’)和光栅图像RSGi的HSV (Hb、Sb、Vb)的调整值(Hb’、Sb’、Vb’)。然后，对第一HSV变换部32 (红色侧)新设定该调整值(Ha’、Sa’、Va’)，并且对第二HSV变换部36(正 射侧)设定新的调整值(Hb’、Sb’、Vb’)(S121)。

此外，当输入了临时光栅立体图像Ori满足立体感的“OK”时，颜色调 整部51将该临时光栅立体图像Ori作为调整完成光栅立体图像ORi登记在存 储器47中(S123)。

(颜色调整部51的补充说明)

对上述的颜色调整部51的颜色调整处理进行补充说明。图27是说明颜色 调整处理的流程图。图28是颜色调整处理的补充图。图28(a)表示颜色调 整输入框60。此外，图28(b)中示出了颜色调整输入框60。

在图28(c)中示出了存储器44的临时光栅立体图像Ori。并且，在图28 (d)中示出了通过颜色调整处理得到的调整完成光栅立体图像ORi(正射)。

当显示存储器44的红色/光栅合成图像FKRGi作为临时光栅立体图像Ori 时，颜色调整部51在临时光栅立体图像Ori旁显示图28(a)以及图28(b) 所示的颜色调整输入框60以及颜色调整输入框60(S601)。

然后，操作员判断是否能够满足在画面中显示的临时光栅立体图像Ori的 立体感，当不能满足时，向颜色调整输入框60输入颜色调整值。

该颜色调整值是合成红色立体图像侧的Ha、Sa、Va与正射影像图像的 Hb、Sb、Vb的比率，通过键盘或鼠标来输入。

例如，如图28(b)所示，通过键盘或鼠标输入将红色侧的HSV值设成 80％，将正射侧的HSV值设成20％的颜色调整值。

在该状态下，颜色调整部51判断是否选择了重新合成按键(S602)。

在步骤S602中没有选择重新合成按键时，向步骤S601转移处理，等待 颜色调整值的输入。

接着，当选择了重新合成按键时，读入向颜色调整输入框输入的颜色调整 值(例如，红色侧为80％，正射侧为20％)(S603)。

然后，对第一HSV变换部32设定红色侧的调整值，并且对第二HSV变 换部36设定正射侧的调整值(S606、S607)。

然后，输出光栅图像立体化指示(S608)。

接着，判断是否输入了立体感的“OK(满足)按键”(S609)。

在步骤S609中，当输入了“OK(满足)按键”时，登记部50将画面(图 像存储器)的临时光栅立体图像Ori作为调整完成光栅立体图像ORi存储在存 储器47中(610)。

伴随所述的光栅图像立体化指示，进行图4或图17的流程图的处理。

即，当颜色调整部51将光栅图像立体化指示输出给网格指定部34时，网 格指定部34依次指定网格编号mi(m1，m2，……)。

另一方面，当网格尺寸的调整结束时，阴影图生成部25使用存储器21 的DEM来生成阴影图像EGi(灰色)，并将其存储在存储器24中。

此外，每次指定网格编号mi时，光栅图像读入部28从存储器20读入该 网格编号mi的正射影像图像数据osi，并将其输出给第二HSV变换部36。

每次输入正射影像图像数据osi时，第二HSV变换部36变换成再次设定 的调整值(Sb是20％，Vb是20％)的彩度Sb’、明度Vb’(但Hb是固定的)。

此外，每次指定网格编号mi时，倾斜度读入部30读入向存储器26的红 色立体图像KGi的网格编号mi的网格分配的倾斜度(Gm)，并将其输出给第 一HSV变换部32。

并且，每次指定网格编号mi时，沉浮度读入部31读入向存储器26的红 色立体图像KGi的网格编号mi的网格分配的沉浮度ψm，并将其输出给第一 HSV变换部32。

此外，第一HSV变换部32将倾斜度(Gm)以再次设定的调整值(Sa是 20％，Va是20％)变换成彩度Sa’，每次输入沉浮度ψm时，将该沉浮度ψm 变换成明度Va’。但是，该第一HSV变换部32将Ha’设成不定状态(H＝0)。

另一方面，第二合成部41输入来自第二HSV变换部36的彩度Sb’和明 度Vb’以及来自阴影数据读入部35的阴影图像数据ei，每次输入它们时，将 合成它们而得的着灰色光栅变换图像数据ehi’输出给第三合成部43。

此外，每次输入来自第一HSV变换部32的基于彩度Sa’(ψm)和明度 Va’(Gm)的红色斜度沉浮度变换图像数据ksi’、来自色相读入部37的正射 影像图像数据osi的色相Hb时，第一合成部39将它们合成并将其作为红色/ 光栅色相合成图像数据rki’输出给第三合成部43。

然后，每次输入来自第二合成部41的着灰色光栅变换图像数据ehi’以及 来自第一合成部39的红色/光栅色相合成图像数据rki’时，第三合成部43生 成合成了这些图像数据的红色/光栅合成图像数据fkri’(统称为红色/光栅合成 图像FKRGi’)。

即，如图28(c)所示，红色/光栅合成图像FKRGi’根据向颜色调整输 入框60输入的调整值来变更彩度、明度。

然后，每次在存储器44中生成着灰色的红色/正射色相合成图像(KEOSGi’) 时，图像输出部48将其作为临时光栅立体图像Ori显示在画面上。

图28(d)表示通过这样的新的颜色调整值合成的正射立体图像。在图28 (d)的正射立体图像中，成为容易了解梯田或山的斜面的图。

在图29中表示通常的正射图像，与在图30中表示的正射立体图像相比， 在图29所示的通常的正射影像图像中缺乏立体感，几乎不能掌握地形。因此， 为了掌握地形需要地图。另一方面，通过进行上述的处理能够得到图30所示 的具有立体感的正射影像图像(正射立体图像)，在图30中能够明确梯田或山 的倾斜。

另外，在上述实施方式中，将正射影像图像作为光栅图像的一例进行了说 明，但也可以是卫星照片、地质图。但是，如果是卫星照片，则进行正射投影 变换后存储在存储器20中。

并且，图32表示立体化了图31所示的市区的地形图的情况。图32是在 图31的地形图上重叠红色立体图像和高程分层设色图来将其立体化了的图。

如图31所示，在一般的地形图中无法得知地形的凹凸。但是，通过本处 理进行了立体化时，如图32所示，越是陡斜面越红，越低越蓝，随着高度变 高成为绿色、黄色、红色(高程分层设色表现)。但是，稍增加了西北光导致 的阴影。

(红色立体图像生成部的详细说明)

接着，对红色立体图像KGi的生成进行详细地说明。

图33是红色立体图像生成部27的概要结构图。如图33所示，红色立体 图像生成部27具备在以下说明的计算机功能。

如图33所示，具备：地上散度数据生成部109、地下散度数据生成部110、 倾斜算出部108、凸部强调图像生成部111、凹部强调图像生成部112、倾斜 度强调部113、第一红色用合成部114以及第二红色用合成部115。

在本实施方式中使用散度概念。首次对该散度进行说明。散度是将该地点 与周围相比在地上突出的程度以及向地下陷入的程度进行数量化的结果。即， 如图34所示，地上散度表示在从关注的标本地点起距离L的范围内看得到的 天空的广度，此外，地下散度表示倒立来环顾地下时，距离L的范围内的地 下的广度。

散度依存于距离L和周边地形。图35通过每个方位的地上角以及地下角 的八角形图表表示针对四种基本地形的地上散度以及地下散度。一般，越是从 周围高高突出的地点，地上散度越大，在山顶和山脊处取较大值，在洼地和谷 底处较小。在图35中表示基本地形中的关注的标本地点(黑色圆形标记的位 置)的地上散度以及地下散度，分别显示将平地的地上角以及地下角(成90°) 分成五份的每个方位的相对尺度作为八角形图表。

相反，越是向地下低陷的地点，地下散度越大，在洼地和谷底处取较大值， 在山顶和山脊处较小。实际上，在距离L的范围内也混有各种基本地形，因 此地上角以及地下角的八角形图表变形，大多数情况下散度也取各种值。

如上所述，DφL以及DψL对L具有非增加特性，因此φL以及ψL也 对L具有非增加特性。

此外，散度图通过计算距离的指定，能够提取与地形规模相适合的信息， 能够进行不依存于方向性以及局部噪声的显示。

即，对山脊线以及山谷线的提取有利，能够辨别丰富的地形/地质信息， 如图36所示，在一定范围的DEM数据上(地表面：立体：图36(a))，求出 由直线L1和水平线所成的角度向量，其中，所述直线L1是从设定的标本地 点A观察八个方向的任一个方向时，连接成为最大顶点的标本地点B的直线。

对八个方向实施该角度向量的求出方法，并将它们平均化后称为地上散度 θi(上浮度)，求出由直线L2和水平线所成的角度θp，其中，所述直线L2 是从反转了向一定范围的DEM数据上(地表面：立体)接触空气层的立体(图 36(b))的反转DEM数据(图36(c))的标本地点A观察八个方向的任一 个方向时，连接成为最大顶点的标本地点C)(相当于最深的位置)的直线。

将对八个方向求出该角度并进行平均化的结果称为地下散度(下沉度)。

即，地上散度数据生成部119在从关注点到一定距离为止的范围所包括的 DEM数据上，对八个方向分别生成地形断面，并求出连接各地点与关注点的 线(图36(a)的L1)的倾斜的最大值(从铅垂方向观察时)。

对八个方向进行这样的处理。倾斜角度是从天顶开始的角度(平坦则为 90°，在山脊和山顶为90°以上，在谷底和洼地为90°以下)。

此外，地下散度数据生成部110在从反转DEM数据的关注点起一定距离 为止的范围中，对八个方向分别生成地形断面，并求出连接各地点与关注点的 线的倾斜的最大值(在图36(a)的地表面的立体图中，从铅垂方向观察L2 时为最小值)。对八个方向进行这样的处理。

在图36(a)的地表面的立体图中，从铅垂方向观察L2时的角度，如果 平坦则为90°，在山脊和山顶为90°以下，在谷底和洼地为90°以上。

即，如图37所示，地上散度和地下散度考虑两个标本地点A(i_A，j_A， H_A)和B(i_B，j_B，H_B)。由于标本间隔为1m，因此标本地点A与标本地点B 的距离是

P＝{(i_A-i_B)²+(j_A-j_B)²}^1/2  ……(1)

即，算出距离P作为两个标本地点A、B之间的水平方向的距离。

图37(a)是以标高0m为基准，表示标本地点A、B的关系的图。标本 地点A相对于标本地点B的仰角θ，通过

θ＝tan^-1{(H_B-H_A)/P}

来给出。当(1)H_A＜H_B时(标本地点B高于标本地点A时)，θ的符号 取正，当(2)H_A＞H_B时(标本地点B低于标本地点A时)，θ的符号取负。 θ通过度数法来计算，取-90°到90°为止的值。

将在从关注的标本地点朝方向D的方向且在距离L的范围内的标本地点 的集合记述为DSL，并将其称为“关注的标本地点的D-L集合”。在此，设成

DβL：关注的标本地点相对于DSL的各要素的仰角中的最大值

DδL：关注的标本地点相对于DSL的各要素的仰角中的最小值

(参照图37(b))。通过度数法定义DβL、DδL。在此，进行如下的定 义。

定义Ⅰ：关注的标本地点的D-L集合的地上角DφL以及地下角DψL， 分别表示

DφL＝90°－DβL

以及

DψL＝90°+DδL。

通过度数法定义DφL、DψL。

DφL表示在从关注的标本地点起距离L以内能够观察方位D的天空的天 顶角的最大值。一般说的地平线角相当于使L无限大时的地上角。此外，Dψ L表示在从关注标本地点起距离L以内能够观察方位D的地下的天底角的最 大值。

当使L增大时，属于DSL的标本地点的数量增加，因此DβL具有非减 少特性，相反DδL具有非增加特性。

因此，DφL以及DψL都对L具有非增加特性。

测量学中的高角度是以通过关注的标本地点的水平面为基准而定义的概 念，不与θ严格一致。此外，如果严格讨论地上角以及地下角，则必须还考虑 地球的曲率，定义Ⅰ并不一定是准确的记述。定义Ⅰ只是以使用DEM来进行 地形解析为前提而定义的概念。

地上角以及地下角是针对被指定的方位D的概念，但作为其扩展，导入 以下的定义。

定义Ⅱ：关注的标本地点的距离L的地上散度以及地下散度，分别表示

φL＝(0φL+45φL+90φL+135φL+180φL+225φL+270φL+315φL)/8

以及

ψL＝(0ψL+45ψL+90ψL+135ψL+180ψL+225ψL+270ψL+315ψL)/8。

在此，0φL、45φL、90φL、135φL、180φL、225φL、270φL、315 φL表示DφL的各方位的值。此外，0ψL、45ψL、90ψL、135ψL+、180 ψL、225ψL、270ψL、315ψL表示DψL的各方位的值。

即，上述的φL、ψL的定义分别取DφL、DψL的全方位的值的平均。

地上散度表示在从关注的标本地点起距离L的范围内能观察到的天空的 广度，此外，地下散度表示倒立来环顾地下时，距离L的范围的地下的广度 (参照图34)。

(各部的说明)

倾斜算出部108将存储器24的DEM数据以正方形网格化，并求出与该 网格上的关注点相邻的正方形面的平均倾斜。相邻的正方形存在四个，将任一 个设成关注正方形。然后，求出该关注正方形的四个角的高度和平均倾斜。

平均倾斜是使用最小二乘法从四个点近似的面的倾角。

凸部强调图像生成部111具备用于通过亮度表现山脊、谷底的第一灰阶， 地上散度数据生成部119在每次求出从地上散度(从八个方向观察距离关注点 L的范围时的平均角度：用于判定是否在高处的指标)时，算出与该地上散度 θi的值对应的亮度(明度)。

例如，当地上散度值收敛在40°到120°左右的范围内时，使50°到110° 与第一灰阶对应，分配给255灰度。即，越是山脊部(凸部)的部分，地上散 度值越大，因此颜色变白。

并且，凸部强调图像生成部111读入地上散度图像Dp，对具有关注点(坐 标)的网格区域(以正方形网格化将DEM数据的相同Z值相连的等高线(例 如1m)，将该网格的四个角的任一点设成关注点时)分配基于第一灰阶的颜色 数据，并将其保存(地上散度图像Dp)在存储器中。

接着，凸部强调图像生成部111的灰度补偿部(未图示)保存使该地上散 度图像Dp的颜色灰度反转的地上散度图像Dp。即，得到以山脊变白的方式 调整后的地上散度图像Dp。

凹部强调图像生成部112具备通过亮度表现谷底、山脊的第二灰阶，每次 在地下散度数据生成部110求出地下散度(从关注点向八个方向的平均)时， 算出与该地下散度值对应的亮度。

例如，当地下散度值收敛在40°到120°左右的范围内时，使50°到110° 与第二灰阶对应，分配给255灰度。

即，越是谷底部(凹部)的部分，地下散度值越大，因此颜色变黑。

并且，凹部强调图像生成部112读取地下散度图像Dq，对具有关注点(坐 标)的网格区域(以正方形网格化(例如1m)将DEM数据的相同Z值相连 的等高线，将该网格的四个角的任一点设成关注点时)分配基于第二灰阶的颜 色数据，并将其保存。接着，对地下散度图像Dq的颜色灰度进行校正。

当颜色变得过于黑时，设成校正了色调曲线后的程度的颜色。将其称为地 下散度图像Dq来进行保存(存储器)。

倾斜度强调部113具备用于通过亮度表现倾斜程度的第三灰阶，每次在倾 斜算出部8求出倾斜度时(从关注点向四个方向的平均)，算出与该倾斜度的 值对应的第三灰阶的亮度(明度)。

例如，当倾斜αi的值收敛在0°到70°左右的范围内时，使0°到50° 与第三灰阶对应，分配给255灰度。即，0°为白色，50°以上为黑色。越是 倾斜αi大的地点颜色越黑。

然后，倾斜度强调部113保存地下散度图像Dq与地上散度图像Dp的差 图像作为斜度图像Dra。

此时，对具有关注点(坐标)的网格区域(以正方形网格化(例如1m) 将DEM数据的相同Z值相连的等高线，将该网格的四个角的任一点设成关注 点时)分配基于第三灰阶的颜色数据。接着，红色处理通过RGB彩色模式功 能强调R。即，倾斜越大得到越强调红色的倾斜强调图像Dr。

第一红色用合成部114得到将地上散度图像Dp与地下散度图像Dq相乘 来合成的合成图像Dh(Dh＝Dp+Dq)。此时，以山谷部分不消失的方式来调整 双方的平衡。

所述的“相乘”是Photoshop上的涂层模式用语，在数值处理上为或(OR) 运算。

[表1]

在该平衡调整中，地上散度和地下散度的值的分配以某地点为中心切取一 定半径(L/2)的地表面。

当天空整体为均匀的亮度时，从地表面仰视的天空的广度给予地面的亮度。

即，地上散度成为亮度。然而，当考虑光迂回时，还应当考虑地下散度值。

根据应如何调整该双方的比例，能够强调地形的山脊部分或使其进行任意 的变化。要强调山谷中的地形时，使b值变大。

亮度指标＝a×地上散度-b×地下散度

其中，a+b＝1

即，如图38所示，得到相乘合成了地上散度图像Dp(用白色强调山脊) 与地下散度图像Dq(用黑色强调底部)的灰色的灰度表现的合成图像 (Dh＝Dp+Dq)。

另一方面，第二红色用合成部115得到合成了文件的倾斜强调图像Dr与 由第一红色用合成部114合成而得到的合成图像Dh的、山脊被红色强调的红 色立体图像KGi，并存储在存储器26中。

即，如图38所示，得到相乘合成了地上散度图像Dp(用白色强调山脊) 与地下散度图像Dq(用黑色强调底部)的灰色的灰度表现的合成图像Dh，并 且得到针对斜度图像Dra倾斜越大越强调红色的倾斜强调图像Dr。

然后，通过合成该倾斜强调图像Dr与合成图像Dh来得到用红色强调了 山脊的红色立体图像KGi。

另外，在上述实施方式中使用红色立体图像进行了说明，但也可以是图 39所示的施加了Lab颜色的红色立体图像。

使用Lab颜色模型来生成该图39所示的施加了Lab颜色的红色立体图像。 例如，向地上散度图像Dp分配a*通道，向地下散度图像Dq分配b*通道，向 倾斜强调图像Dr分配L*通道，由此得到地上散度图像Dp、地下散度图像Dq 以及倾斜强调图像Dr的Lab图像。

然后，合成并得到重叠了地上散度图像Dp、地下散度图像Dq以及倾斜 强调图像Dr的合成图像(Ki)与Lab图像。该图像能够更没有不协调感地突 出立体感,并且容易探索水系。

此外，当为海底图时，也可以是施加了红色以外的例如蓝色、紫色、绿色 的立体地图。

并且，上述实施方式的相乘合成，优选如图40所示那样进行相乘合成。

本申请主张2012年6月14日申请的日本国专利申请第2012-134869号的 优先权，以及2013年6月12日申请的日本国专利申请第2013-123850号的优 先权，并通过参照将这两个申请的全部内容组合到本说明书中。

产业上的可利用性

根据本发明，能够使卫星照片、正射影像图像、地形图、地质图、照片等 光栅图像以所希望的立体感进行视觉化。

符号说明

23 网格尺寸调整部；

25 阴影图生成部；

27 红色立体图像生成部；

30 倾斜度读入部；

32 第一HSV变换部；

36 第二HSV变换部；

39 第一合成部；

41 第二合成部；

43 第三合成部；

51 颜色调整部。