视觉化处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序

摘要

为了还包含其局部的立体属性地利用可直观地观察的方式来在实质的二维视野上视觉化矢量场(70)(P5，P8)，将矢量场(70)绘制到三维坐标空间(80)，得到对应的坐标点阵(P1)，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度(A)(P2)，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的下沉度(C)(P3)，加权合成所述上浮度(A)与所述下沉度(C)，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的沉浮度(B)(P4)，将所述坐标空间(80)绘制到二维面(90)上，在对应于连结所述坐标点阵的面的局部区域的二维面(90)上的区域中，执行对应于所述沉浮度的灰度显示(F)(P5)。

说明书

技术领域

本发明涉及一种视觉化处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，尤其涉及如下视觉处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，即通过可直观地观察的方式(例如提供视觉的立体感的方式)，实质上在二维视野(例如平面或曲面)上对涉及实质上汇总显示三个分量的三维矢量(例如立体的地形数据)或多维矢量(例如兼有立体的地形数据与地质数据的数据)中的特定三个分量的三维矢量所分布的矢量场(例如表示地表面的地形数据的集合)进行视觉化。

本发明还涉及如下视觉处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，即通过用色调代替等高线来表现基于由三维坐标表示的大量数字图像数据的地形凹凸部的高低和倾斜，生成可视觉地提供立体感的倾斜红色化立体图像。

背景技术

以前，三维矢量场在二维面上的视觉化进行了很多尝试。

最典型地，已知如下方式，即将两个分量变换成坐标值，将其交点绘图在二维面上，在各交点处附记剩余的第3分量的属性(例如市内导游图)，但这样不能简单把握第3分量的差异。

在这点上，虽然也图形显示第3分量的属性特征(例如市内导游图)，但即便如此也无法免去信息的局限性，无法知道属性的连续变化。

因此，尽管通用记入两个分量的连续特征(例如海岸、河川、湖泊等的外形线)与第3分量的属性等值线(例如等高线)的方式，但仍难以直观地观察属性的变化状态。

这里，更具体地考虑地形图。

在基于解析图化机的网格测量中，将地形分割成格子状，向其赋予标高值，得到DEM(数字标高模块：Digital Elavation Model)的数据。由计算机来对其进行处理，计算关于例如地形的高度、倾斜角、斜面方位、拉普拉斯算符、流域区分、水系等的参数，将分布在面上的计算结果变换成对应的图像。

在航空机激光器测量中，得到包含更详细信息的数据。

不是说将这些数据全部放入地形图中。

例如，取出关于高低和倾斜的信息，作为等高线记入地图中。但是，由此来想像立体的地形是不容易的。

作为从斜上方照射光的阴影图，也有显出立体感的图像，但这样强调特定方向的倾斜。

在这点上，用灰色标度(gray scale)(亮度的阶段)或色彩颜色(色相的阶段)表示的地形图像可直观地观察地形的几何特征与其分布状态，尽管是有用的，但得不到有效的立体视感。

文献1：特开平1-46902号公报

也有的将地上散度或地下散度之一用作兆(mega)滤波器，由此来处理图像，这样可弥补在较大区域中的地形特征，但在立体视感方面存在不足，尤其是对局部的立体视感感到不满。

文献2：‘岩手大论文：横山隆三、白沢道生、菊地祜(1999)基于散度的地形特征的显示、照片测量与遥感，vo.38，no.4，26-34’

这里，描述向地形图提供立体视感的现有方法。

(立体匹配图像、三维图像)

基本上在使用视差的图像中，使用两张照片。虽然在基于红/蓝滤波器、偏光滤波器、衍射栅格或レンテイキユラ一透镜的情况等下有各种方法，但任一方法都必需从特定方向看，还必需眼镜。而且难以放大、缩小。

三维图像在从特定方向看去的图像中，看不到影子部分，另外远处小，近处分辨率不够，所以不利于判断。并且图像制作需要时间。

(基于等高线的表现)

等高线适于山地的地形表现，但在急剧倾斜(例如陡崖部)或平缓倾斜或平坦地(平原部)，阶段地分配高度的等高线极度集合、离散，地形的判断花费时间。

根据等高线的间隔变化来推测倾斜的角度和方向，因此，不习惯于单纯的放大、缩小，根据不同情况有必要作出调整。

若等高线混合，则没有间隙，用崖信号来置换。该作业需要工夫，另外，妨碍矢量化。

若向各等高线赋予高度，则不能判断小的凹凸。

(具有二维标高值的图像数据的集合)

在基于航空照片测量的制图作业中，直接取得连结特定高度的等高线信息，不提供等高线间的高度。

在基于航空机激光器测量或解析图化机的网格测量的情况下，取得DEM数据，据此求出等高线的二维分布，必要时执行等高线的缩放，但最终无法使用未包含于等高线中的信息、例如等高线间的三维几何信息。

发明内容

本发明鉴于以上问题而做出。

因此，本发明的目的在于提供一种视觉化处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，用于还包含其局部的立体属性地利用可直观地观察的方式来在实质的二维视野上视觉化矢量场。

本发明的目的还在于提供一种视觉化处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，用于生成能一眼就立体把握地形的高低及梯度的程度的倾斜红色化立体图像。

为了解决上述问题，本发明的视觉化处理系统的特征在于，包括：第1算子，将矢量场绘制到三维坐标空间，得到对应的坐标点阵；第2算子，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度；第3算子，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的下沉度；第4算子，加权合成所述上浮度与所述下沉度，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的沉浮度；和第5算子，将所述坐标空间绘制到二维面上，在与连结所述坐标点阵的面的分割区域对应的二维面上的区域中，执行对应于所述沉浮度的灰度显示。

根据本发明，将矢量场绘制到三维坐标空间，得到对应的坐标点阵的同时，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度、即隆起的程度(例如地形图的山脊度)、与下沉度、即沉入的程度(例如地形图的山谷度)，(在还包含差分的广义范围内)统一目的地加权合成上述上浮度与下沉度，求出局部区域中的沉浮度、即隆起和沉入的程度(例如地形图的山脊山谷度)，将其灰度显示于二维面上的对应区域中，所以能还包含其局部的立体属性地利用可直观地观察的方式来在实质的二维视野上视觉化矢量场。

所述上浮度最好由连结所述坐标点阵的面的局部区域中的单面侧的立体角来表示。

所述下沉度最好由连结所述坐标点阵的面的局部区域中的另一面侧的立体角来表示。

所述视觉化处理系统最好还具备第6算子，求出连结所述坐标点阵的面的斜度分布，所述第5算子最好在所述二维面上(最好是用红色系的颜色)色调显示、即彩度显示所述斜度分布，并对其亮度执行所述灰度显示。

所述视觉化处理系统最好还具备第7算子，连结所述坐标点阵中在所述矢量场中的属性等值的坐标点，得到属性等值线；和第8算子，在执行了所述灰度显示的二维面上绘制所述属性等值线。

本发明的视觉化处理方法的特征在于，包括：第1工序，将矢量场绘制到三维坐标空间，得到对应的坐标点阵；第2工序，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度；第3工序，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的下沉度；第4工序，加权合成所述上浮度与所述下沉度，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的沉浮度；和第5工序，将所述坐标空间绘制到二维面上，在与连结所述坐标点阵的面的分割区域对应的二维面上的区域中，灰度显示所述沉浮度。

本发明的视觉化处理程序使计算机执行如下处理：第1处理，将矢量场绘制到三维坐标空间，得到对应的坐标点阵；第2处理，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度；第3处理，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的下沉度；第4处理，加权合成所述上浮度与所述下沉度，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的沉浮度；和第5处理，将所述坐标空间绘制到二维面上，在与连结所述坐标点阵的面的分割区域对应的二维面上的区域中，灰度显示所述沉浮度。

本发明的用于生成倾斜红色化立体图像的视觉化处理系统的特征在于，包括存储赋予了三维坐标的多个数字数据的数据库和计算机，所述计算机具备如下单元：生成具有连接具有所述数字数据相同Z值的三维坐标的等高线的立体等高线图像的单元；网格化所述等高线之间的单元；向各网格分配着眼点、求出具有该着眼点的网格与相邻网格的Z值差的平均的单元；生成向具有所述着眼点的网格分配与该平均差大小程度对应的红色灰度的倾斜红色化图像的单元；生成根据具有所述着眼点的网格的山脊山谷来改变亮度的灰色标度图像的单元；和通过相乘合成所述倾斜红色化图像与所述灰色标度图像、将由颜色来表现倾斜程度和高低程度的倾斜红色化立体图像显示于画面中的单元。

本发明的用于生成倾斜红色化立体图像的视觉化处理方法的特征在于，具备如下工序：生成具有连接具有数字数据相同Z值的三维坐标的等高线的立体等高线图像；网格化所述等高线之间；向各网格分配着眼点、求出具有该着眼点的网格与相邻网格的Z值差的平均；生成向具有所述着眼点的网格分配与该平均差大小程度对应的红色灰度的倾斜红色化图像；生成根据具有所述着眼点的网格的山脊山谷来改变亮度的灰色标度图像；和通过相乘合成所述倾斜红色化图像与所述灰色标度图像、将由颜色来表现倾斜程度和高低程度的倾斜红色化立体图像显示于画面中。

本发明的用于生成倾斜红色化立体图像的视觉化处理程序的特征在于，使计算机用作如下单元：读出赋予了三维坐标的多个数字数据的单元；生成具有连接具有所述数字数据相同Z值的三维坐标的等高线的立体等高线图像的单元；网格化所述等高线之间的单元；向各网格分配着眼点、求出具有该着眼点的网格与相邻网格的Z值差的平均的单元；生成向具有所述着眼点的网格分配与该平均差大小程度对应的红色灰度的倾斜红色化图像的单元；生成根据具有所述着眼点的网格的山脊山谷来改变亮度的灰色标度图像的单元；和通过相乘合成所述倾斜红色化图像与所述灰色标度图像、将由颜色来表现倾斜程度和高低程度的倾斜红色化立体图像显示于画面中的单元。

附图说明

通过阅读参照下面附图的用于实施本发明的最佳方式的说明，本发明的上述和其它特征、使用及效果变得显而易见。附图中：

图1是本发明第1实施方式的视觉化处理系统的方框图；

图2是表示图1的视觉化处理系统的处理步骤和处理结果的流程图。

图3是图2的流程图的A部细节图；

图4是图2的流程图的B部细节图；

图5是图2的流程图的C部细节图；

图6是图2的流程图的D部细节图；

图7是图2的流程图的E部细节图；

图8是图2的流程图的F部细节图；

图9是图2的流程图的G部细节图；

图10是图2的流程图的H部细节图；

图11是本发明第2实施方式的用于生成倾斜红色化立体图像的视觉化处理系统的方框图；

图12是图11的视觉化处理系统的激光器计测的说明图；

图13是图11的视觉化处理系统的8方向排列的说明图；

图14是图11的视觉化处理系统的地上散度及地下散度的原理说明图；

图15是图11的视觉化处理系统的地上散度及地下散度的主要图案说明图；

图16是图11的视觉化处理系统的地上散度及地下散度的立体说明图；

图17是图11的视觉化处理系统的地上散度及地下散度的标本地点和距离的说明图；

图18是图11的视觉化处理系统的グレイスケ一ス分配说明图。

图19是图11的视觉化处理系统的凸部强调图像生成部、凹部强调图像生成部和第1合成部的方框图；

图20是图11的视觉化处理系统的斜度强调图像制作部和第2合成部的方框图；

图21是图11的视觉化处理系统的地上散度图像及地下散度图像与合成图像的生成过程说明图；

图22是图11的视觉化处理系统的倾斜红色化立体图像的生成过程说明图；

图23是表示由图11的视觉化处理系统得到的富士山青木原的立体视化图像的图。

图24是富士山青木原的天神山滑雪场南方地域基于航空照片测量的带等高线的地形图；

图25是上述地域基于激光器测量数据的带等高线地形图；

图26是表示上述地域的立体视化图像的放大图；

图27是表示其它地域的立体视化图像的放大图；

图28是表示其它地域的立体视化图像的放大图；

图29是人体的X射线透视图；

图30是图29的透视图的高程分层设色切片图像；

图31是由图1的视觉化处理系统处理图29的透视图后得到的红色灰度沉浮度分布图像；和

图32是将图31的图像重叠在图30的图像上的合成图像。

具体实施方式

下面，示例说明用于实施本发明的最佳方式。

(第1实施方式)

首先，参照图1～图10来说明本发明的第1实施方式。图1是本实施方式的视觉化处理系统VPS1的方框图，图2是表示该系统VPS1的处理步骤P1～P8和处理结果A～I的流程图，并且，图3～图10分别是详细表示主要处理结果A～H的图。

如图1所示，视觉化处理系统VPS1具备：中央信息处理装置(CPU)51，该装置由工作站、处理器、微机、逻辑寄存器等的适当组合来构成；信息输入部54，包含向该中央信息处理装置51输入必要的控制、操作信息的键盘(KB)、鼠标、对话型软开关、外部通信信道等；信息输出部55，包含以广义含义显示、传输从中央信息处理装置51输出的信息的显示器、打印机、外部通信信道等；只读存储器(ROM)等第1存储部52，存储读入到中央信息处理装置51的操作系统、应用程序等信息；和随机存取存储器(RAM)等第2存储部53，存储应由中央信息处理装置51随时处理的信息和从中央信息处理装置51随时写入的信息。适当统一、细分第1和第2存储部52、53也无妨。

在第1存储部52中存储在规定的应用程序上动作的视觉化处理程序60，该视觉化处理程序60在本实施方式中，由读入到中央信息处理装置51中、包含可分别执行图2所示的8个视觉化处理P1～P8的程序群的第1～第8处理文件61～68构成，但这些程序群的分类、配备也可自由设定。

在第2存储部53中存储构成视觉处理程序60的处理对象的矢量场70。该矢量场70实质上只要是具有可抽取3种或3种以上信息的一个或一个以上分量的信息矢量的有限集合(总数为N个)即可，本实施方式的各矢量就代表富士山地表面的微小有限分割区域的着眼点而言，是包含可由参照表格确认其经度信息和纬度信息的识别(Id)序号、与相对于相邻着眼点或三角基准点的高度差的2分量适量。

第1处理文件61根据第n个(n＝1～N)处理的2分量适量V_n的识别序号Id_n与高度差，算出其经度x_n、纬度y_n、和海拔高度z_n，通过将该值对应于存储在第2存储部53中的虚拟三维(3D)的X-Y-Z正交坐标空间80内的对应坐标点Q_n(X_n＝x_n、Y_n＝y_n、Z_n＝z_n)，即，通过在对应于存储部53内的坐标点Q_n的存储区域中存储矢量V_n的识别序号Id_n，将矢量V_n绘制到坐标空间80中，通过对总数为N个的矢量执行该步骤，将矢量场70绘制到坐标空间80中(图2的处理P1)。

第1处理文件61还利用最小二乘法来求出以必需坐标空间80内的总数N个或不足N个的适当个数的带Id的坐标点列{Q_n：n≤N}的平滑度连结的曲面S，将其分割成总数为M个{M≤N}的微小的面区域{S_m：m≤M}，分别确定着眼点Q_m，将关联信息存储在存储部53中。

第2处理文件62就各面区域S_m而言，确认距该着眼点Q_m规定半径内的曲面S的外侧(Z+侧)的局部区域L_m⁺，并求出由此划制的绕着眼点Q_m的开阔度(即相对天侧的透视立体角或与其等价的二次微分值)Ψ_m⁺(图2的处理P2)，作为面区域S_m的上浮度来存储。图3中示出在整个曲面S中灰度显示该上浮度Ψ_m⁺的图像，作为处理结果A。该图像A的确如凸部那样明确表示地形的山脊侧、即(曲面S的)凸部。

第3处理文件63就上述面区域S_m而言，确认距该着眼点Q_m上述规定半径内的曲面S的里侧(Z-侧)的局部区域L_m^-，并求出由此划制的绕着眼点Q_m的开阔度(即相对地侧的视距立体角或与其等价的二次微分值)Ψ_m^-(图2的处理P3)，作为面区域S_m的下沉度来存储。图5中示出在整个曲面S中灰度显示该下沉度Ψ_m^-的图像，作为处理结果C。该图像A的确如凹部那样明确表示地形的谷侧、即(曲面S的)凹部。必需留意该图像C不是所述图像A的单纯反转。

第4处理文件64就上述面区域S_m而言，通过以目的一致地(即按照重视山脊与谷哪个)确定的分配比例w⁺：w^-(w⁺+w^-＝0)加权合成该上浮度Ψ_m⁺与下沉度Ψ_m^-(w⁺Ψ_m⁺+w^-Ψ_m^-)，求出位于所述规定半径内的曲面S的里外局部区域L_m(L_m⁺，L_m^-)绕着眼点Q_m带来的立体效果(图2的处理P4)，作为面区域S_m的沉浮度Ψ_m来存储。图4中示出在整个曲面S中灰度显示该沉浮度Ψ_m的图像，作为处理结果B。该图像B通过的确如凸部那样明确表示(曲面S的)凸部、或如凹部那样明确表示凹部，使地形的山脊与谷突出，增强视觉的立体感。另外，图像B的上述合成加权为w⁺＝-w^-＝1。

这里，说明第6处理文件66。该文件66就上述面区域S_m而言，直接或经最小二乘法来间接求出其最大倾斜度(或与其等价的一次微分值(G_m)(图2的处理P6)，作为上述面区域S_m的斜度G_m来存储。图6中示出在整个曲面S中以红色系的颜色R色调显示该斜度G_m的图像(的无彩色显示图像)，作为处理结果D。该图像D还具有视觉上酿成地形(即曲面S)的立体感的效果。

第5处理文件将三维坐标空间80与其关联信息(Ψ_m、G_m、R)一起绘制到信息输出部55的二维面90中(图2的处理P5)，在对应于连续所述坐标点Q_m列的面S的分割区域S_m的二维面90上的区域90_m中，执行所述斜度G_m的R色调显示，同时，对该R色调的亮度，执行对应于所述沉浮度Ψ_m的灰度显示。图8中示出该图像(的无彩色显示图像)，作为处理结果F。该图像F向地形(即曲面S)赋予视觉的立体感。

图7的图像E表示由处理文件65将所述图像D的信息(即表示斜度G_m的R色调)与对应于图像A的沉浮度(即上浮度Ψ_m⁺)的信息绘制在二维面90上(处理P5)的结果，强调山脊部。

图9的图像G表示由处理文件65将所述图像D的信息(表示斜度G_m的R色调)与对应于图像C的沉浮度(即下沉度Ψ_m^-)的信息绘制在二维面90上(处理P5)的结果，强调谷部。

第7处理文件67求出连结所述坐标点Q_n列中、从所述矢量场70的矢量V_n的分量中抽取的属性(在本实施方式中，为海拔高度z_n)等值的坐标点Q_n的属性等值线(在本实施方式中为地形的等高线和外形线)Ea，存储该等值线，必要时输出或显示(图2的处理P7)。图2中示出该显示处理结果I。该结果I也有助于把握地形(即曲面S)的立体形状。

第8处理文件68将所述三维坐标空间80与其关联信息(Ψ_m、G_m、R)一起绘制或输出显示于所述二维面90上，同时，绘制或输出显示上述属性等值线Ea(图2的处理P8)。图10中示出该显示图像(的无彩色显示图像)，作为处理结果H。该图像H也向地形(即曲面S)赋予视觉的立体感。

因此，本实施方式的视觉化处理系统VPSl具备：第1算子(61)，将矢量场70绘制到三维坐标空间80，得到对应的坐标点阵Q_m；第2算子(62)，求出在连结所述坐标点阵的面S的局部区域L_m⁺中的上浮度Ψ_m⁺；第3算子(63)，求出在连结所述坐标点阵的面S的局部区域L_m^-中的下沉度Ψ_m^-；第4算子(64)，加权合成所述上浮度与所述下沉度，求出在连结所述坐标点阵的面S的局部区域L_m中的沉浮度Ψ_m；和第5算子(65)，将所述坐标空间80绘制到二维面90上，在对应于连结所述坐标点阵的面S的分割区域S_m的二维面90上的区域90_m中，执行对应于所述沉浮度的灰度显示。这里，所谓算子是指执行事先设定或编程的运算处理功能或运算处理命令的要素或其集合或单元。

所述视觉化处理系统VPSl还具备第6算子(66)，求出连结所述坐标点阵的面S的斜度G_m分布，所述第5算子(65)在所述二维面(90)上用红色系的颜色R色调显示所述斜度分布，并对其亮度执行所述灰度显示。

所述视觉化处理系统VPSl还具备第7算子(67)，连结所述坐标点阵中在所述矢量场70中的属性等值的坐标点，得到属性等值线Ea；和第8算子(68)，在执行了所述灰度显示的二维面90上绘制所述属性等值线Ea。

根据本实施方式，还包含其局部的立体属性地利用可直观地观察的方式来在实质的二维面90上视觉化矢量场70。

本实施方式的视觉化处理方法具备：第1工序P1，将矢量场绘制到三维坐标空间，得到对应的坐标点阵；第2工序P2，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度；第3工序P3，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的下沉度；第4工序P4，加权合成所述上浮度与所述下沉度，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的沉浮度；和第5工序P5，将所述坐标空间绘制到二维面上，在对应于连结所述坐标点阵的面的局部区域的二维面上的区域中，灰度显示所述沉浮度。

本发明的视觉化处理程序60用于使中央信息处理装置51执行如下处理：第1处理P1，将矢量场绘制到三维坐标空间，得到对应的坐标点阵；第2处理P2，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的上浮度；第3处理P3，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的下沉度；第4处理P4，加权合成所述上浮度与所述下沉度，求出在连结所述坐标点阵的面的局部区域中的沉浮度；和第5处理P5，将所述坐标空间绘制到二维面上，在对应于连结所述坐标点阵的面的局部区域的二维面上的区域中，灰度显示所述沉浮度。

(第2实施方式)

下面，参照图11～图28来说明本发明的第2实施方式。

图11是本实施方式的包含倾斜红色化立体图像生成装置4的视觉化处理系统VPS2的整体方框图，图12是该系统的VPS2的激光器计测的说明图，图13是8方向排列的说明图，图14是地上散度及地下散度的原理说明图，图15是地上散度及地下散度的主要图案说明图，图16是地上散度及地下散度的立体说明图，图17是地上散度及地下散度的标本地点和距离的说明图，图18是グレイスケ一ス分配说明图，图19是凸部强调图像生成部、凹部强调图像生成部和第1合成部的方框图，图20是斜度强调图像制作部和第2合成部的方框图，图21是地上散度图像及地下散度图像与合成图像的生成过程说明图，和图22是倾斜红色化立体图像的生成过程说明图。

另外，图23是由视觉化处理系统VPS2得到的富士山青木原的立体视化图像，图24是富士山青木原的天神山滑雪场南方地域基于航空照片测量的带等高线的地形图，图25是上述地域基于激光器测量数据的带等高线地形图，图26是表示上述地域的立体视化图像的放大图，图27是表示其它地域的立体视化图像的放大图，和图28是表示其它地域的立体视化图像的放大图。

本实施方式根据DEM(Digital Elavation Model)数据，求出对应于第1实施方式的斜度G_m的斜度、相当于第1实施方式的上浮度Ψ_m⁺的地上散度、和相当于第1实施方式的下沉度Ψ_m^-的地下散度等三个参数，保存其平面分布，作为灰色标度图像。

通过将地上散度与地下散度的差分图像射到灰色通道，将倾斜射到红色通道，制作虚拟彩色图像，以白色表现山脊或山顶部分，以黑色表现谷或洼地，以红色表现倾斜急的部分。通过这种表现的组合，生成即便是一个也具有立体感的图像(下面也称为立体红色化地图)。

即，本实施方式的立体化地图的立体表现手法中，网格化等高线之间，与各自相邻的网格的差、即倾斜用红色的色调来表现，与周边相比高或低用灰色标度来表现。这相当于第1实施方式的沉浮度Ψ_m，在本实施方式中，称为山脊谷度，示意较亮的比周边高(山脊的)，较暗的比周边低(谷的)，通过相乘合成该明暗，产生立体感。

图11中示出本实施方式的倾斜化红色立体图像制作装置4的示意构成。如图11所示，本实施方式的倾斜红色化立体图像制作装置4具备如下说明的计算机功能。另外，在该倾斜红色化立体图像制化装置4上连接各种数据库。

在数据库1中保存激光器数据Ri。该激光器数据(Rx、Ry、Rz：为了表示是基于激光器数据的坐标，附加R)如图12所示，由在对象地域上空(最好是数码相机摄影范围)中水平飞行的航空机，向下发射激光，并根据往复所需的时间、与航空机的位置、姿势、发射角度，通过计算(计算机)，求出并保存地表面的x、y、z。在所述飞行位置的把握中，使用GPS(未图示)，在姿势的把握中，使用IMU。

激光器发射器(未图示Z)可每秒发射33000次，可以80cml点的密度取得标高点(Rx、Ry、Rz)。

在对一次激光器发射测定多个反射脉冲的情况下，采用并保存最终反射的数据。

另外，检验接收到的激光器数据的分布倾向，将火花状比周边高的点认定为不能通过的树木的激光器数据并去除，并且，除树木以外，还去除居室或汽车、桥等的激光器数据。因此，在数据库1中仅保存地表面的激光器数据Ri。

在数据库2中，至少存储数码相机摄影范围的等高线地图Hi(2万5000分之1：向等高线附加序号)。另外，附加该等高线图的特征点的坐标(Hx、Hy、Hz：等高线图数据)。

另外，在数据库3中保存立体匹配数据Mi。该立体匹配数据Mi由摄影同一区域的两个航空照片来生成立体图像。例如，在两个照片内抽取已知的建筑物的面，并向该建筑物的面提供Z值后进行立体化(Mx、My、Mz)，将之作为基准，向其它地物提供Z值。

DEM数据制作部6读入数据库1的激光器数据Ri，生成连结各相同标高值的等高线图，并对该等高线图制作TIN，恢复地面。之后，求出TIN与各格子点相交的点的高度，制作DEM数据(DEM：Digital Elavation Model)。

另外，DEM数据制作部6读取保存在数据库2中的等高线地图Hi，生成连结等高线彼此的TIN，并将其转换成所述DEM数据。

下面，说明本实施方式中使用的DEM数据。例如，以1m刻度读出分别200等分‘数值地图为50m网格(标高)’为1/25,0000地形图的纵、横后的网格(网格间隔在纬线方向上为2.25秒，在经线方向上为1.50秒)的中心标高，构成二维排列。

另外，本实施方式的倾斜红色化立体图像制化装置4如图11所示，具备地上散度数据制作部9、地下散度数据制作部10、倾斜算出部8、凸部强调图像制作部11、凹部强调图像制作部12、斜度强调部13、第1合成部14与第2合成部15。

在本实施方式中，使用所谓散度的概念。散度是数量化该地点与周围相比向地上突出的程度或向地下陷入的程度的值。即，地上散度如图14所示，表示在距离着眼的标本地点L的范围内看见的空的宽度，另外，地下散度相反，表示看地中时、在距离L范围内的地下的宽度。

散度依存于距离L与周边地形。图15用每个方位的地上角和地下角的8角形曲线来表示对9种基本地形的地上散度和地下散度。一般，越是从周围高高地突出的地点，地上散度越大，在山顶或山脊取大的值，在洼地或谷底小。相反，越是低低地陷入地下的地点，地下散度越大，在洼地或谷底取大的值，在山顶或山脊小。实际上，由于即便在距离为L的范围内也混合存在各种基本地形，所以变形地上角及地下角的8角形曲线，散度也采取各种值。

如上所述，因为DφL及DψL相对L具有非增加特性，所以φL及ψL相对L也具有非增加特性。

另外，散度图通过指定计算距离，可抽取适合于地形规模的信息，可不依存于方向性和局部尺寸来显示。

即，可优于山脊线和谷线的抽取，判断丰富的地形、地质信息，如图16所示，在一定范围的DEM数据上(地表面：立体：图16(a))，求出从设定的该地点A连结看8个方向任一方时构成最大顶点的点B的直线L1与水平线所成的角度矢量θi。在8个方向上实施该角度矢量的求出，将平均化求出值后的平均值称为地上散度θi，在一定范围的DEM数据上(地表面：立体)，求出从将挤压空气层的立体(图16(b))翻过来的反转DEM数据(图16(c))的该地点A连结看8个方向任一方时构成最大顶点的点C(相当于最深的地方)的直线L2与水平线所成的角度。在8个方向上求出该角度，将平均化求出值后的平均值称为地下散度ψi。

即，地上散度数据制作部9在包含于距着眼点规定距离范围中的DEM数据上，对8个方向的每个，生成地形截面，并求出连结各个地点与着眼点的线(图16(a)的L1)的倾斜的最大值(从铅直方向看时)。对8个方向执行这种处理。倾斜的角度为距天顶的角度(平坦为90度，山脊或山顶为90度或90度以上，谷底或洼地为90度或90度以下)，或者，地下散度数据制作部10相反，在距反转DEM数据的着眼点规定距离范围中，对8个方向的每个，生成地形截面，并求出连结各个地点与着眼点的线的倾斜的最大值(图16(a)的地表面的立体图中，从铅直方向看L2时的最小值)。对8个方向执行这种处理。

图16(a)的地表面的立体图中，铅直方向看L2时的角度ψi为平坦为90度，山脊或山顶为90度或90度以下，谷底或洼地为90度或90度以上。

即，地上散度与地下散度如图17所示，考虑两个基本地点A(iA、jA、HA)与B(iB、jB、HB)。由于标本间隔为1m，所以A与B的距离为

P＝{(i_A-i_B)²+(j_A-j_B)²}^1/2

                                  ...(1)

图17(a)中将标高0m作为基准，表示标本地点A与B的关系。标本地点A相对标本地点B的仰角θ由

θ＝tan-1{(HB-HA)/P

来提供。θ的符号在①HA＜HB时为正，在②HA＞HB时为负。

将位于距着眼的标本地点方位D距离L范围内的标本地点的集合记为DSL，将之称为‘着眼的标本地点的D-L集合’。这里，为

DβL：着眼的标本地点相对DSL各要素的仰角中的最大值

DδL：着眼的标本地点相对DSL各要素的仰角中的最下值

(参照图17(b))，如下定义。

定义1：着眼的标本地点的D-L集合的地上角和地下角分别是指

DφL＝90-DβL    和

DψL＝90+DδL。

DφL是指能在距着眼的标本地点距离L以内看方位D的空处的天顶角的最大值。一般说的地平线角相当于将L设为无限大时的地上角。另外，DψL是指能在距着眼的标本地点距离L以内看方位D的空处的天底角的最大值。因为若使L增大，则属于DSL的标本地点的数量增，所以对于DβL具有非减少特性，相反，对于DδL具有非增加特性。因此，DφL和DψL都对L具有非增加特性。

测量学中的高角度是将通过着眼的标本地点的水平面设为基准来定义的概念，与θ不严格一致。另外，若严格地讲地上角和地下角，则必需还考虑地球的曲率，定义1未必正确记述。定义1是以始终使用DEM来进行地形解析为前提所定义的概念。

地上角和地下角是对指定方位D的概念，但作为扩展其的概念，导入如下定义。

定义II：着眼的标本地点的距离L的地上散度和地下散度分别是指

ФL＝(0φL+45φL+90φL+135φL+180φL+225φ

+270φL+315φL)/8

和

ψL＝(0ψL+45ψL+90ψL+135ψL+180ψL+225ψL

+270ψL+315ψL)/8

                                                           。

地上散度表示在距离着眼的标本地点L的范围内看见的空处的宽度，另外，地下散度相反，表示在远望地中时、在距离L范围内的地下的宽度(参照图14)。

倾斜算出部8将DEM数据网格化成正方形，求出该网格上与着眼点相邻的正方形的面的平均倾斜。相邻的正方形存在4个，将任一个设为着眼正方形。之后，求出该着眼正方形的4个角的高度与平均倾斜。平均倾斜是使用最小二乘法来从4个点近似的面的倾斜。

凸部强调图像制作部11如图18(a)所示，具备用于以亮度表现山脊、谷底的第1灰色标度，每当地上散度数据制作部9求出地上散度(用于判断在8个方向看距着眼点L的范围时的平均角度：是否高的指标)时，算出对应于该地上散度θi的值的亮度。

例如，在地上散度的值容纳在40度到120度左右的范围内时，使50度到110度对应于第1灰色标度，分配成255灰度。

即，因为越是山脊部分(凸部)的部分，地上散度的值越大，所以颜色变白。

之后，如图19所示，凸部强调图像制作部11的凸部强调用色分配处理20读取地上散度图像数据Da，向具有着眼点(坐标)的网格区域(用正方形来网格化连接DEM数据相同Z值的等高线(例如1m)，将该网格的4个角任一点设为着眼点的情况)分配基于第1灰色标度的颜色数据，将其保存在地上散度文件21中(地上散度图像数据Dpa)。接着，灰度补偿部22将使该地上散度图像数据Dpa的色灰度反转后的地上散度分层Dp保存在文件23中。即，得到调整得山脊变白的地上散度分层Dp。

凹部抽取部12如图18(b)所示，具备用于由亮度来表现谷底、山脊的第2灰色标度，每当地下散度数据制作部10求地下散度ψi(距着眼点的8个方向的平均)时，算出对应于该地上散度ψi的值的亮度。

例如，在地下散度的值容纳在40度到120度左右的范围内时，使50度到110度对应于第2灰色标度，分配成255灰度。

即，因为越是谷底部分(凹部)的部分，地下散度的值越大，所以颜色变黑。

之后，如图19所示，凹部强调图像制作部12的凹部强调用色分配处理25读取地下散度图像数据Db，向具有着眼点(坐标)的网格区域(用正方形来网格化连接DEM数据相同Z值的等高线(例如1m)，将该网格的4个角任一点设为着眼点的情况)分配基于第2灰色标度的颜色数据，将其保存在地下散度文件26中。接着，灰度补偿处理27补偿地下散度图像数据Db的颜色灰度。在颜色变得过黑的情况下，变为补偿色调曲线程度的颜色。将其称为地下散度分层Dq，保存在文件28中。

斜度强调部13如图18(c)所示，具备用于通过对应于由亮度表现倾斜程度来表现的第3灰色标度，每当倾斜算出部8求倾斜度(距着眼点的4个方向的平均)时，算出对应于该倾斜度值的第3灰色标度的亮度。

例如，在斜度αi的值容纳在0度到70度左右的范围内时，使0度到50度对应于第3灰色标度，分配成255灰度。即，0度白，50度或50度以上黑。越是倾斜α大的地点，颜色越黑。

之后，如图20所示，斜度强调图像制作部13的斜度强调用色分配处理30将地下散度图像数据Db与地上散度图像数据Da的差图像作为斜度图像Dra，保存在文件31中。

此时，向具有着眼点(坐标)的网格区域(用正方形来网格化连接DEM数据相同Z值的等高线(例如1m)，将该网格的4个角任一点设为着眼点的情况)分配基于第3灰色标度的颜色数据。接着，红色处理通过RGB彩色模式功能强调R。即，在文件33中得到倾斜越大、越强调红色的倾斜强调图像Dr。

第1合成部14得到将地上散度分层Dp与地下散度分层Dq相乘后合成的合成图像Dh(Dh＝Dp+D1)。此时，调整双方的平衡，不弄坏谷的部分。

上述‘乘法’是PHOTOSHOP上的分层模式术语，在数值处理上为OR运算。

  亮度  灰色标度  i-1  i  i+1  越高则越亮  地上  36  52  45  越高则越暗  地下  32  48  61  共计  68  100  106

该平衡调整中，地上散度与地下散度值的分配是以某个地点为中心，切取一定半径(L/2)的地表面。

在空处整体一样亮度的情况下，从地表面看的空处的宽度提供地面的亮度。

即，地上散度为亮度。但是，若考虑到光绕入，则还应考虑地下散度的值。

无论这两者的比如何，都强调地形的山脊部分，或可使之任意变化。当想强调谷中的地形时，增大b值。

亮度的指标＝a×地上散度-b×地下散度

其中，a+b＝1

即，如图21所示，得到相乘地上散度分层Dp(白强调山脊)与地下散度分层Dq(黑强调底)后合成的灰色的灰度表现的合成图像(Dh＝Dp+D1)。

另一方面，第2合成部得到用红色强调文件的倾斜强调图像Dr与由第1合成部合成得到的合成图像Dh的山脊的立体红色化图像Ki，显示于显示部中。

即，如图22所示，在得到相乘地上散度分层Dp(白强调山脊)与地下散度分层Dq(黑强调底)后合成的灰色的灰度表现合成图像Dh的同时，得到倾斜越多、则越对斜度图像Dra强调红色的倾斜强调图像Dr。

之后，合成该倾斜强调图像Dr与合成图像Dh。

图23是使用本实施方式处理的青木原一带的立体地图。如图23所示，位于天神山滑雪场正南方的冰洞火口列是使青木原溶岩流流出的火口之一。在空中照片中，被深的树林阻碍，难以确认其位置。另外，可知在基于航空测量的等高线地图中，冰洞火口列难以表现(参照图24)，但在基于激光器数据的地图(参照图25)中，像冰洞火口列的样子。

相反，根据本实施方式的立体映像，如图26所示，在清楚地知道是冰洞火口列的同时，还知道溶岩流形成的凹凸或登山道。

另外，图27和图28是放大图，视觉上可知溶岩流、道路的倾斜、凹凸。

另外，上述实施方式的手法可适用于金星的地形或火星的地形中。并且，并且，也可适用于由电子显微镜测定的凹凸的可视化中。另外，若适用于游戏设备，则不会看错地得到立体感。

如上所述，根据本实施方式，根据DEM(Digital Elavation Model)数据，求出倾斜、地上散度、地下散度等三个参数，保存平面分布，作为灰色标度图像。将地上散度与地下散度的差分图像变为灰色，将倾斜射到红色的通道上，通过制作虚拟彩色图像，山脊或山顶部分表现得白，谷或洼地表现得黑，倾斜越急的部分表现得越红。通过这种表现的组合，可生成即便是一个也具有立体感的图像。因此，可一眼把握凹凸的高低程度和倾斜的程度。

(第3实施方式)

下面，参照图29～图32，说明援引图1的视觉化处理系统VPS1的本发明的第3实施方式。

图29是人体的X射线透视图，图30是该透视图的高程分层设色切片图像，图31是由上述视觉化处理系统VPS1处理该透视图后得到的红色灰度沉浮度分布图像，和图32是将图31的图像重叠在图30的图像上的合成图像。

图30的高程分层设色切片图像是对应于亮度来切片并高程分层设色化图29的X射线透视图的各象素色相的图像，在本实施方式中，将以上述象素的位置信息与亮度作为分量的矢量场作为视觉化处理系统VPS1的矢量场70，存储在存储部53中，并作为视觉化处理程序60的第7处理文件67执行的处理P7的结果，显示于信息输出部55中。

另外，图31的红色灰度沉浮度分布图像作为视觉化处理程序60的第5处理文件65执行的处理P5的结果，显示于信息输出部55中。

之后，图32的合成图像作为视觉化处理程序60的第8处理文件68执行的处理P8的结果，显示于信息输出部55中。

产业上的可利用性

根据本发明，提供一种视觉化处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，还包含其局部的立体属性地利用可直观地观察的方式来在实质的二维视野上视觉化矢量场。

另外，提供一种视觉化处理系统、视觉化处理方法和视觉化处理程序，生成能一眼立体把握地形的高低及梯度的程度的倾斜红色化立体图像。