JP2003256807A - 土地区画データ作成方法および装置 - Google Patents
土地区画データ作成方法および装置Info
- Publication number
- JP2003256807A JP2003256807A JP2002055960A JP2002055960A JP2003256807A JP 2003256807 A JP2003256807 A JP 2003256807A JP 2002055960 A JP2002055960 A JP 2002055960A JP 2002055960 A JP2002055960 A JP 2002055960A JP 2003256807 A JP2003256807 A JP 2003256807A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- rectangular area
- edge
- rectangle
- extraction processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20168—Radial search
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 高度上空から地表を撮影した観測画像に基
き、高速かつユーザの負担を軽減し、農地等の土地区画
のデータを作成する。 【解決手段】 衛星や航空機などの高度飛翔体から地表
を撮影した観測画像のエッジを抽出するエッジ抽出処理
ステップと、抽出した画像に対して、画像上の１点から
放射状に伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、
それらの交点を連結することによって画像上の矩形領域
を抽出する矩形領域抽出処理ステップと、抽出された矩
形領域の選別および修正を行う調整処理ステップとを含
むことを特徴とする。
き、高速かつユーザの負担を軽減し、農地等の土地区画
のデータを作成する。 【解決手段】 衛星や航空機などの高度飛翔体から地表
を撮影した観測画像のエッジを抽出するエッジ抽出処理
ステップと、抽出した画像に対して、画像上の１点から
放射状に伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、
それらの交点を連結することによって画像上の矩形領域
を抽出する矩形領域抽出処理ステップと、抽出された矩
形領域の選別および修正を行う調整処理ステップとを含
むことを特徴とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、衛星や航空機等を
用いて高度上空から地表を撮影した観測画像を解析し、
地表における土地区画に関するデータを作成する方法お
よび装置に関するものである。
用いて高度上空から地表を撮影した観測画像を解析し、
地表における土地区画に関するデータを作成する方法お
よび装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、衛星写真や航空写真の利用が広ま
ってきており、それらの画像を使った地図の作成や地表
の分析等に関わる技術が開発されている。この中で、農
地部を撮影した写真の分析を行うには、画像内の農地区
画を認識する方法が不可欠である。農地区画の認識は、
画像から農地を表すエッジで囲まれた多角形（以下、矩
形）を抽出することによって行う。画像内の矩形を認識
する既存技術としては、エッジの抽出と二値化を行った
画像からエッジトレースによって行う方法が、すでに特
開平１１−２６６３７３号「画像処理装置」などで開示
されている。また、マーカーペン等による領域指定を行
った後、それを矩形情報として読み込む方法が、特願平
６−１４６６５１号「枠内領域矩形化装置」などで開示
されている。
ってきており、それらの画像を使った地図の作成や地表
の分析等に関わる技術が開発されている。この中で、農
地部を撮影した写真の分析を行うには、画像内の農地区
画を認識する方法が不可欠である。農地区画の認識は、
画像から農地を表すエッジで囲まれた多角形（以下、矩
形）を抽出することによって行う。画像内の矩形を認識
する既存技術としては、エッジの抽出と二値化を行った
画像からエッジトレースによって行う方法が、すでに特
開平１１−２６６３７３号「画像処理装置」などで開示
されている。また、マーカーペン等による領域指定を行
った後、それを矩形情報として読み込む方法が、特願平
６−１４６６５１号「枠内領域矩形化装置」などで開示
されている。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】上記の従来技法に
よる矩形領域の認識方法のエッジトレースにおいては、
処理中のトレース方向の判定に対してユーザの判断が必
要であり、処理は必然的に対話的な処理となり、ユーザ
に時間的、労力的な負担が大きいという問題がある。ま
た、マーカーペン等による指定領域を認識する方法につ
いては、認識すべき領域を事前にユーザが全てマーキン
グしておかなくてはならないため、これもユーザの労力
的負担が大きいという問題がある。
よる矩形領域の認識方法のエッジトレースにおいては、
処理中のトレース方向の判定に対してユーザの判断が必
要であり、処理は必然的に対話的な処理となり、ユーザ
に時間的、労力的な負担が大きいという問題がある。ま
た、マーカーペン等による指定領域を認識する方法につ
いては、認識すべき領域を事前にユーザが全てマーキン
グしておかなくてはならないため、これもユーザの労力
的負担が大きいという問題がある。
【０００４】本発明の目的は、ユーザの負担を軽減し、
高速で農地などの土地区画のデータを作成することがで
きる土地区画データ作成方法および装置を提供すること
にある。
高速で農地などの土地区画のデータを作成することがで
きる土地区画データ作成方法および装置を提供すること
にある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る土地区画データ作成方法は、衛星や航
空機などの高度飛翔体から地表を撮影した観測画像のエ
ッジを抽出するエッジ抽出処理ステップと、抽出した画
像に対して、画像上の１点から放射状に伸ばした複数の
直線とエッジとの交点を求め、それらの交点を連結する
ことによって画像上の矩形領域を抽出する矩形領域抽出
処理ステップと、抽出された矩形領域の選別および修正
を行う調整処理ステップとを含むことを特徴とする。ま
た、前記エッジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出処
理を、キャ二ィ法を用いて実施することを特徴とする。
また、前記エッジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出
処理を、ソーベルフィルタを用いたフィルタリング処理
法を用いて実施することを特徴とする。また、前記エッ
ジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出処理が、抽出し
たエッジを吟味し、直線成分の小さな短いエッジを除去
する小エッジ処理を含むことを特徴とする。また、前記
エッジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出処理が、抽
出および吟味したエッジを強調する処理を含むことを特
徴とする。また、前記調整処理ステップが、抽出した矩
形領域の面積をチェックし、予め定めた面積より小さな
微小矩形矩形領域のデータを削除する処理を含むことを
特徴とする。また、前記調整処理ステップが、抽出した
矩形領域の各頂点における角度をチェックし、予め定め
た内角より小さな鋭角が含まれる矩形領域については当
該鋭角の頂点を削除して矩形領域の形状を整形する処理
を含むことを特徴とする。また、前記調整処理ステップ
が、抽出した矩形領域の形状を予め設定された土地矩形
パターンと照合し、土地形状として不自然な矩形領域の
データを削除する処理を含むことを特徴とする。また、
前記調整処理ステップが、土地区画であるかどうかの判
断が難しい矩形領域を表示し、ユーザからの指定に応じ
て、矩形領域の削除や修正を行う処理を含むことを特徴
とする。また、矩形領域抽出処理ステップが、画像上の
任意の１点から放射状に伸ばした複数の直線とエッジと
の交点を求め、それらの交点を連結することによって画
像上の矩形領域を抽出する１次抽出処理と、抽出した矩
形領域内の中心位置を求め、その中心位置から放射状に
伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、それらの
交点を連結することによって画像上の矩形領域を抽出す
る２次抽出処理とを含むことを特徴とする。
め、本発明に係る土地区画データ作成方法は、衛星や航
空機などの高度飛翔体から地表を撮影した観測画像のエ
ッジを抽出するエッジ抽出処理ステップと、抽出した画
像に対して、画像上の１点から放射状に伸ばした複数の
直線とエッジとの交点を求め、それらの交点を連結する
ことによって画像上の矩形領域を抽出する矩形領域抽出
処理ステップと、抽出された矩形領域の選別および修正
を行う調整処理ステップとを含むことを特徴とする。ま
た、前記エッジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出処
理を、キャ二ィ法を用いて実施することを特徴とする。
また、前記エッジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出
処理を、ソーベルフィルタを用いたフィルタリング処理
法を用いて実施することを特徴とする。また、前記エッ
ジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出処理が、抽出し
たエッジを吟味し、直線成分の小さな短いエッジを除去
する小エッジ処理を含むことを特徴とする。また、前記
エッジ抽出処理ステップにおけるエッジ抽出処理が、抽
出および吟味したエッジを強調する処理を含むことを特
徴とする。また、前記調整処理ステップが、抽出した矩
形領域の面積をチェックし、予め定めた面積より小さな
微小矩形矩形領域のデータを削除する処理を含むことを
特徴とする。また、前記調整処理ステップが、抽出した
矩形領域の各頂点における角度をチェックし、予め定め
た内角より小さな鋭角が含まれる矩形領域については当
該鋭角の頂点を削除して矩形領域の形状を整形する処理
を含むことを特徴とする。また、前記調整処理ステップ
が、抽出した矩形領域の形状を予め設定された土地矩形
パターンと照合し、土地形状として不自然な矩形領域の
データを削除する処理を含むことを特徴とする。また、
前記調整処理ステップが、土地区画であるかどうかの判
断が難しい矩形領域を表示し、ユーザからの指定に応じ
て、矩形領域の削除や修正を行う処理を含むことを特徴
とする。また、矩形領域抽出処理ステップが、画像上の
任意の１点から放射状に伸ばした複数の直線とエッジと
の交点を求め、それらの交点を連結することによって画
像上の矩形領域を抽出する１次抽出処理と、抽出した矩
形領域内の中心位置を求め、その中心位置から放射状に
伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、それらの
交点を連結することによって画像上の矩形領域を抽出す
る２次抽出処理とを含むことを特徴とする。
【０００６】本発明に係る土地区画データ作成装置は、
衛星や航空機などの高度飛翔体から地表を撮影した観測
画像のエッジを抽出するエッジ抽出処理手段と、抽出し
た画像に対して、画像上の１点から放射状に伸ばした複
数の直線とエッジとの交点を求め、それらの交点を連結
することによって画像上の矩形領域を抽出する矩形領域
抽出処理手段と、抽出された矩形領域の選別および修正
を行う調整処理手段とを含むことを特徴とする。
衛星や航空機などの高度飛翔体から地表を撮影した観測
画像のエッジを抽出するエッジ抽出処理手段と、抽出し
た画像に対して、画像上の１点から放射状に伸ばした複
数の直線とエッジとの交点を求め、それらの交点を連結
することによって画像上の矩形領域を抽出する矩形領域
抽出処理手段と、抽出された矩形領域の選別および修正
を行う調整処理手段とを含むことを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を参照して説明する。本実施形態では、衛星や航
空機などの高度飛翔体から地表を撮影した観測画像情報
を入力とし、自動処理によって農地等の土地区画の認
識、不自然な部分の警告表示を行い、ユーザの入力に従
って微調整処理を行った後、最終的な土地区画の矩形情
報を出力する。図１は、本発明を適用した土地区画デー
タ作成装置の実施の形態を示すブロック構成図である。
本実施形態の装置は、入力装置１０１、ディスプレイ等
の表示装置１０２、プリンタなどの出力装置１０３、処
理装置１０５、および記憶装置１１０を備える。処理装
置１０５は、エッジ抽出処理部１０７、矩形情報抽出処
理部１０８および調整処理部１０９を含む一連のプログ
ラム１０６を実行する。また、記憶装置１１０には、元
画像データ１１１、エッジ画像データ１１２、矩形デー
タ１１３、１１４が格納される。矩形データの詳細は図
２で示す。
て図面を参照して説明する。本実施形態では、衛星や航
空機などの高度飛翔体から地表を撮影した観測画像情報
を入力とし、自動処理によって農地等の土地区画の認
識、不自然な部分の警告表示を行い、ユーザの入力に従
って微調整処理を行った後、最終的な土地区画の矩形情
報を出力する。図１は、本発明を適用した土地区画デー
タ作成装置の実施の形態を示すブロック構成図である。
本実施形態の装置は、入力装置１０１、ディスプレイ等
の表示装置１０２、プリンタなどの出力装置１０３、処
理装置１０５、および記憶装置１１０を備える。処理装
置１０５は、エッジ抽出処理部１０７、矩形情報抽出処
理部１０８および調整処理部１０９を含む一連のプログ
ラム１０６を実行する。また、記憶装置１１０には、元
画像データ１１１、エッジ画像データ１１２、矩形デー
タ１１３、１１４が格納される。矩形データの詳細は図
２で示す。
【０００８】本実施形態の装置は、衛星や航空機などの
高度飛翔体から地表を撮影した観測画像データを入力と
し、そのデータに対して一連のプログラム１０６を実行
する。元画像データ１１１及び各処理を行って得られた
データ１１２、１１３、１１４は記憶装置１１０に格納
され、そのまま出力したり、その他の解析システムで利
用することが出来る。
高度飛翔体から地表を撮影した観測画像データを入力と
し、そのデータに対して一連のプログラム１０６を実行
する。元画像データ１１１及び各処理を行って得られた
データ１１２、１１３、１１４は記憶装置１１０に格納
され、そのまま出力したり、その他の解析システムで利
用することが出来る。
【０００９】図２は、この装置によって最終的に作成さ
れる矩形データ１１３、１１４の一例を示すデータ構造
図である。矩形データは、図２（ａ）の矩形管理情報、
図２（ｂ）の矩形情報、図２（ｃ）の矩形画像情報の３
つの情報から成り立っている。矩形管理情報は、矩形情
報をまとめた統計情報や各矩形情報で構成される。具体
的には、当矩形管理情報を一意に識別するためのＩＤ
（２０１）、処理を行う以前の画像を一意に識別する元
画像ＩＤ（２０２）、対応する矩形画像情報を一意に識
別するための矩形画像ＩＤ（２０３）、当矩形管理情報
が登録している矩形数（２０４）、全登録矩形の平均面
積（２０５）、登録している各矩形情報（２０６）、
（２０７）などで構成される。
れる矩形データ１１３、１１４の一例を示すデータ構造
図である。矩形データは、図２（ａ）の矩形管理情報、
図２（ｂ）の矩形情報、図２（ｃ）の矩形画像情報の３
つの情報から成り立っている。矩形管理情報は、矩形情
報をまとめた統計情報や各矩形情報で構成される。具体
的には、当矩形管理情報を一意に識別するためのＩＤ
（２０１）、処理を行う以前の画像を一意に識別する元
画像ＩＤ（２０２）、対応する矩形画像情報を一意に識
別するための矩形画像ＩＤ（２０３）、当矩形管理情報
が登録している矩形数（２０４）、全登録矩形の平均面
積（２０５）、登録している各矩形情報（２０６）、
（２０７）などで構成される。
【００１０】矩形情報は、各矩形の詳細情報で構成され
る。具体的には、当矩形情報を一意に識別するためのＩ
Ｄ（２１１）、当矩形の面積（２１２）、矩形の中心座
標（２１３）、元画像の矩形内の平均輝度等の特徴量
（２１４）、矩形を形成する頂点の数（２１５）、各頂
点の座標（２１６）、（２１７）などで構成される。
る。具体的には、当矩形情報を一意に識別するためのＩ
Ｄ（２１１）、当矩形の面積（２１２）、矩形の中心座
標（２１３）、元画像の矩形内の平均輝度等の特徴量
（２１４）、矩形を形成する頂点の数（２１５）、各頂
点の座標（２１６）、（２１７）などで構成される。
【００１１】矩形画像情報は、通常の画像情報と同様の
形式で示されるデータで、簡易な表示用と、座標から矩
形データへの逆引き等に使うことが出来る。具体的に
は、図２（ｃ）に示すように、モノクロ画像の形式で、
各画素のデータに、矩形外画素（００）、境界線画素
（ＦＦ）、矩形内画素が識別できる値を格納する。特
に、１つの画素が１つの矩形情報にのみ属する場合は、
矩形内画素値に矩形情報のＩＤｎ（図２（ｂ）の２１１
に相当）を使うことによって矩形情報との対応を取る。
形式で示されるデータで、簡易な表示用と、座標から矩
形データへの逆引き等に使うことが出来る。具体的に
は、図２（ｃ）に示すように、モノクロ画像の形式で、
各画素のデータに、矩形外画素（００）、境界線画素
（ＦＦ）、矩形内画素が識別できる値を格納する。特
に、１つの画素が１つの矩形情報にのみ属する場合は、
矩形内画素値に矩形情報のＩＤｎ（図２（ｂ）の２１１
に相当）を使うことによって矩形情報との対応を取る。
【００１２】図３は、処理装置１０５が実行するプログ
ラム１０６の概要を示すフローチャートである。まず、
観測画像データを読み込み（ステップ３０１）、記憶装
置１１０に元画像データ１１１として格納する。次に、
元画像データ１１１からエッジ抽出処理を行い（ステッ
プ３０２）、そこで得られたエッジ画像データ（１１
２）を記憶装置１１０に格納する。なお、エッジ抽出処
理の詳細は図４で後述する。
ラム１０６の概要を示すフローチャートである。まず、
観測画像データを読み込み（ステップ３０１）、記憶装
置１１０に元画像データ１１１として格納する。次に、
元画像データ１１１からエッジ抽出処理を行い（ステッ
プ３０２）、そこで得られたエッジ画像データ（１１
２）を記憶装置１１０に格納する。なお、エッジ抽出処
理の詳細は図４で後述する。
【００１３】次に、自動的な矩形抽出処理を行い（ステ
ップ３０３）、得られた矩形データ１１３を記憶装置１
１０に格納する。この矩形抽出処理の詳細は図６で後述
する。次に調整処理が終了かどうかの判定を行う（ステ
ップ３０４）。この判定は自動的な判定や回数での限界
規定、あるいはユーザからの入力で決定する等、目的に
応じた方法によって行う。終了の場合は、最終的な矩形
データ１１４を記憶装置１１０に格納し、処理全体を終
了する。そうでない場合、調整処理を行い（ステップ３
０５）、ステップ３０４の判定に戻る。この調整処理の
詳細は図６で後述する。
ップ３０３）、得られた矩形データ１１３を記憶装置１
１０に格納する。この矩形抽出処理の詳細は図６で後述
する。次に調整処理が終了かどうかの判定を行う（ステ
ップ３０４）。この判定は自動的な判定や回数での限界
規定、あるいはユーザからの入力で決定する等、目的に
応じた方法によって行う。終了の場合は、最終的な矩形
データ１１４を記憶装置１１０に格納し、処理全体を終
了する。そうでない場合、調整処理を行い（ステップ３
０５）、ステップ３０４の判定に戻る。この調整処理の
詳細は図６で後述する。
【００１４】図４は、図３のエッジ抽出処理（ステップ
３０２）の詳細を示すフローチャートである。エッジ抽
出処理は、画像内の矩形を抽出する前段階として、矩形
を形作るエッジ成分のみを取り出す処理である。エッジ
は少なすぎると矩形の周囲が途切れることが多くなり、
多すぎるとノイズ分が入って矩形の断定が困難になるた
め、エッジ抽出を行う際の閾値等には適切な判断が必要
となる。この処理は、まず元画像がモノクロであるかど
うかを調べ（ステップ４０１）、モノクロ画像でない場
合はモノクロ化を行う（ステップ４０２）。画像のモノ
クロ化は、例えば通常のＲＧＢカラー画像の場合、各画
素のＲ，Ｇ，Ｂ要素にそれぞれ重みをつけて１次変換す
ることによって白黒の輝度を算出する。モノクロ化画像
の一例を図１１の符号１１０１で示す。
３０２）の詳細を示すフローチャートである。エッジ抽
出処理は、画像内の矩形を抽出する前段階として、矩形
を形作るエッジ成分のみを取り出す処理である。エッジ
は少なすぎると矩形の周囲が途切れることが多くなり、
多すぎるとノイズ分が入って矩形の断定が困難になるた
め、エッジ抽出を行う際の閾値等には適切な判断が必要
となる。この処理は、まず元画像がモノクロであるかど
うかを調べ（ステップ４０１）、モノクロ画像でない場
合はモノクロ化を行う（ステップ４０２）。画像のモノ
クロ化は、例えば通常のＲＧＢカラー画像の場合、各画
素のＲ，Ｇ，Ｂ要素にそれぞれ重みをつけて１次変換す
ることによって白黒の輝度を算出する。モノクロ化画像
の一例を図１１の符号１１０１で示す。
【００１５】次に、画像のヒストグラム均等化を行う
（ステップ４０３）。画像のヒストグラム均等化とは、
全体的に変化の少ない画像からもエッジが検出できるよ
う、画像全体または適当な区画ごとに画素値の分布を調
べ、その平均値が中間値になるように、１次変換を行う
フィルタ処理である。ヒストグラム均等化画像の一例を
図１１の符号１１０２で示す。
（ステップ４０３）。画像のヒストグラム均等化とは、
全体的に変化の少ない画像からもエッジが検出できるよ
う、画像全体または適当な区画ごとに画素値の分布を調
べ、その平均値が中間値になるように、１次変換を行う
フィルタ処理である。ヒストグラム均等化画像の一例を
図１１の符号１１０２で示す。
【００１６】次に、エッジ抽出技法を適用する（ステッ
プ４０４）。エッジ抽出技法としては、Canny法(J.Cann
y、 A Computational Approach to Edge Detection、IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Inte
lligence.、Vol.PAMI-8、No6、1986年11月 )や、ソーベルフ
ィルタ（尾上守、画像処理ハンドブック、１９８７年昭
晃堂出版）を用いたフィルタ処理などが挙げられる。こ
のエッジ抽出技法適用画像の一例でCanny法を用いて抽
出したエッジ画像の一例を図１１に符号１１０３で示
す。
プ４０４）。エッジ抽出技法としては、Canny法(J.Cann
y、 A Computational Approach to Edge Detection、IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Inte
lligence.、Vol.PAMI-8、No6、1986年11月 )や、ソーベルフ
ィルタ（尾上守、画像処理ハンドブック、１９８７年昭
晃堂出版）を用いたフィルタ処理などが挙げられる。こ
のエッジ抽出技法適用画像の一例でCanny法を用いて抽
出したエッジ画像の一例を図１１に符号１１０３で示
す。
【００１７】次に、画像の２値化を行う（ステップ４０
５）。画像の２値化は、各画素の輝度値と閾値の大小関
係を調べ、閾値より大きい画素は最大値に、小さい画素
は最小値に置き換えるフィルタ処理である。これによ
り、各画素はエッジを表す画素と、そうでない画素に２
分される。閾値は予め決定されているか、画像またはそ
の一部分の統計情報から決定する。２値化画像の一例を
図１１に符号１１０４で示す。次に、小エッジの除去処
理を行う（ステップ４０６）。この小エッジの除去処理
の詳細は図５で後述する。小エッジ除去処理後画像の一
例を図１１の符号１１０５で示す。
５）。画像の２値化は、各画素の輝度値と閾値の大小関
係を調べ、閾値より大きい画素は最大値に、小さい画素
は最小値に置き換えるフィルタ処理である。これによ
り、各画素はエッジを表す画素と、そうでない画素に２
分される。閾値は予め決定されているか、画像またはそ
の一部分の統計情報から決定する。２値化画像の一例を
図１１に符号１１０４で示す。次に、小エッジの除去処
理を行う（ステップ４０６）。この小エッジの除去処理
の詳細は図５で後述する。小エッジ除去処理後画像の一
例を図１１の符号１１０５で示す。
【００１８】次に、エッジの膨張処理を行う（ステップ
４０７）。エッジの膨張処理は、モルフォロジー（間瀬
茂他、モルフォロジーと画像解析［Ｉ］、電子情報通信
学会誌Vol.74、No2、pp164-174、1991年2月）等の技法を用
いて行う。膨張処理後画像の一例を図１１の符号１１０
６で示す。この一連の処理で出来た画像をエッジ画像デ
ータ１１２として記憶装置１１０に格納し、終了する。
４０７）。エッジの膨張処理は、モルフォロジー（間瀬
茂他、モルフォロジーと画像解析［Ｉ］、電子情報通信
学会誌Vol.74、No2、pp164-174、1991年2月）等の技法を用
いて行う。膨張処理後画像の一例を図１１の符号１１０
６で示す。この一連の処理で出来た画像をエッジ画像デ
ータ１１２として記憶装置１１０に格納し、終了する。
【００１９】図５は、図４における小エッジの除去処理
（ステップ４０４）の詳細を示すフローチャートであ
る。小エッジの除去処理は、エッジ画像内のノイズ除去
のために行われる。ただし、矩形を形作る線分の一部を
誤って消さないよう、小エッジであっても直線成分の強
いものは消さずに残しておく。この処理は、まず２値化
を行った画像のエッジを表す画素全てに対して、その画
素に連結する画素の数を調べる（ステップ５０１）。そ
の後、連結する画素の数が一定量以下の画素で作られる
線分をリストＬに登録する（ステップ５０２）。この処
理の閾値を変化させることで、除去するエッジの量を調
節することが出来る。
（ステップ４０４）の詳細を示すフローチャートであ
る。小エッジの除去処理は、エッジ画像内のノイズ除去
のために行われる。ただし、矩形を形作る線分の一部を
誤って消さないよう、小エッジであっても直線成分の強
いものは消さずに残しておく。この処理は、まず２値化
を行った画像のエッジを表す画素全てに対して、その画
素に連結する画素の数を調べる（ステップ５０１）。そ
の後、連結する画素の数が一定量以下の画素で作られる
線分をリストＬに登録する（ステップ５０２）。この処
理の閾値を変化させることで、除去するエッジの量を調
節することが出来る。
【００２０】次に、リストＬの中に登録されている線分
が残っているかどうかを調べ（ステップ５０３）、残っ
てない場合は終了する。残っている場合は、その中から
１線分を選択し（ステップ５０４）、その線分の直線性
を評価し、その評価をｓに代入する（ステップ５０
５）。直線性の評価は、テンプレートマッチング（岸野
文郎他著、画像と空間の情報処理、２０００年岩波書店
出版）等の技法を用いて行う。次に、ｓが閾値以下かど
うかのチェックを行い（ステップ５０６）、閾値以下の
場合は、その線分を画像から削除する（ステップ５０
７）。次に、選択した線分をリストＬから削除し（ステ
ップ５０８）、ステップ５０３のチェックに戻る。
が残っているかどうかを調べ（ステップ５０３）、残っ
てない場合は終了する。残っている場合は、その中から
１線分を選択し（ステップ５０４）、その線分の直線性
を評価し、その評価をｓに代入する（ステップ５０
５）。直線性の評価は、テンプレートマッチング（岸野
文郎他著、画像と空間の情報処理、２０００年岩波書店
出版）等の技法を用いて行う。次に、ｓが閾値以下かど
うかのチェックを行い（ステップ５０６）、閾値以下の
場合は、その線分を画像から削除する（ステップ５０
７）。次に、選択した線分をリストＬから削除し（ステ
ップ５０８）、ステップ５０３のチェックに戻る。
【００２１】図６は、図３の矩形抽出処理（ステップ３
０３）の詳細を示すフローチャートである。矩形抽出処
理は、エッジ抽出された画像から、自動的に出来る部分
の矩形抽出を行う処理である。本実施形態では、矩形抽
出の正確さを高めるために、処理を２段階（１次抽出と
２次抽出）で行っている。この処理は、まず、処理する
画像内に任意のシード点を複数決定し、そのリストを作
成する（ステップ６０１）。シード点とは、矩形抽出を
行う際の処理の出発点となる座標の事を指す。ここでの
シード点の決め方は、格子状に点在させたり、ランダム
に配置させたりする方法で行う。次に、ステップ６０１
で作成したシード点のリストを使って処理Ａ、すなわち
図６の破線内で囲むステップ６０５〜６０９の処理を行
い、１次矩形データを作成する（ステップ６０２）。
０３）の詳細を示すフローチャートである。矩形抽出処
理は、エッジ抽出された画像から、自動的に出来る部分
の矩形抽出を行う処理である。本実施形態では、矩形抽
出の正確さを高めるために、処理を２段階（１次抽出と
２次抽出）で行っている。この処理は、まず、処理する
画像内に任意のシード点を複数決定し、そのリストを作
成する（ステップ６０１）。シード点とは、矩形抽出を
行う際の処理の出発点となる座標の事を指す。ここでの
シード点の決め方は、格子状に点在させたり、ランダム
に配置させたりする方法で行う。次に、ステップ６０１
で作成したシード点のリストを使って処理Ａ、すなわち
図６の破線内で囲むステップ６０５〜６０９の処理を行
い、１次矩形データを作成する（ステップ６０２）。
【００２２】次に、ステップ６０２で作成した矩形デー
タを利用し、各矩形の重心を取る等の方法で、各矩形領
域の中心位置（または中心近傍）に位置する新しいシー
ド点リストを作成する（ステップ６０３）。そして、ス
テップ６０３で作成したシード点のリストを使って再び
処理Ａ、すなわちステップ６０５〜６０９の処理を行
い、２次矩形データを作成する。
タを利用し、各矩形の重心を取る等の方法で、各矩形領
域の中心位置（または中心近傍）に位置する新しいシー
ド点リストを作成する（ステップ６０３）。そして、ス
テップ６０３で作成したシード点のリストを使って再び
処理Ａ、すなわちステップ６０５〜６０９の処理を行
い、２次矩形データを作成する。
【００２３】処理Ａでは、シード点リストに従い、１シ
ード点に対して１矩形を抽出する。以下にその詳しい処
理を説明する。この処理では、まず、リスト内の全ての
シード点に対してステップ６０６〜６０９のチェックを
行ったかどうかを調べ（ステップ６０５）、全てのチェ
ックが終わっていた場合は終了する。そうでない場合、
リストの中からチェックを行っていないシード点を１点
選択し（ステップ６０６）、選択したシード点がそれま
でに抽出した矩形の内部に含まれているかどうかのチェ
ックを行う（ステップ６０７）。どこかの矩形内部に含
まれている場合、そのシード点のチェックを終了し、ス
テップ６０６の処理に戻る。どの矩形にも含まれていな
い場合、本発明の特徴である直線交点法による矩形の抽
出を行う（ステップ６０８）。直線交点法の詳細は、図
７に示す。
ード点に対して１矩形を抽出する。以下にその詳しい処
理を説明する。この処理では、まず、リスト内の全ての
シード点に対してステップ６０６〜６０９のチェックを
行ったかどうかを調べ（ステップ６０５）、全てのチェ
ックが終わっていた場合は終了する。そうでない場合、
リストの中からチェックを行っていないシード点を１点
選択し（ステップ６０６）、選択したシード点がそれま
でに抽出した矩形の内部に含まれているかどうかのチェ
ックを行う（ステップ６０７）。どこかの矩形内部に含
まれている場合、そのシード点のチェックを終了し、ス
テップ６０６の処理に戻る。どの矩形にも含まれていな
い場合、本発明の特徴である直線交点法による矩形の抽
出を行う（ステップ６０８）。直線交点法の詳細は、図
７に示す。
【００２４】次に、得られた矩形を示す矩形データを登
録し（ステップ６０９）、ステップ６０５のチェックに
戻る。この処理は、ステップ６０１及び６０２の処理の
みを行って得られた矩形データをそのまま使うことで簡
略化することも可能であるが、その場合、シード点リス
ト作成のランダム性のため、特にシード点が矩形の端に
ある場合、正確な矩形データが得られない場合がある。
その正確でない矩形の画像例を図１３に示す。図１３の
例では、ランダムに配置されたシード点１３０１を基に
ステップ６０２の矩形領域の抽出処理を行うと、得られ
る１次矩形データで示される矩形領域は符号１３０２の
ようなものになる。
録し（ステップ６０９）、ステップ６０５のチェックに
戻る。この処理は、ステップ６０１及び６０２の処理の
みを行って得られた矩形データをそのまま使うことで簡
略化することも可能であるが、その場合、シード点リス
ト作成のランダム性のため、特にシード点が矩形の端に
ある場合、正確な矩形データが得られない場合がある。
その正確でない矩形の画像例を図１３に示す。図１３の
例では、ランダムに配置されたシード点１３０１を基に
ステップ６０２の矩形領域の抽出処理を行うと、得られ
る１次矩形データで示される矩形領域は符号１３０２の
ようなものになる。
【００２５】そこで、ステップ６０３〜６０４の処理を
行い、１次矩形データの重心（または中心や中心近傍）
を新たなシード点１３０３に選定し、このシード点１３
０３から放射状に直線１３０４を伸ばし、エッジとの交
点を求め、それらの交点を連結することによって２次矩
形データを取り直すことにより、符号１３０５のように
より正確な矩形領域のデータを抽出することが出来る。
行い、１次矩形データの重心（または中心や中心近傍）
を新たなシード点１３０３に選定し、このシード点１３
０３から放射状に直線１３０４を伸ばし、エッジとの交
点を求め、それらの交点を連結することによって２次矩
形データを取り直すことにより、符号１３０５のように
より正確な矩形領域のデータを抽出することが出来る。
【００２６】図７は、図６における直線交点法による処
理（ステップ６０８）の詳細を示す説明図である。この
処理は、与えられたエッジ画像と、シード点を呼ぶ１点
の座標から、シード点を含む矩形を抽出する。まず、エ
ッジ画像７０１とシード点７０２が与えられているとす
る。この時、シード点から、等角度間隔に全方位に直線
７０３を伸ばし、それぞれの直線とエッジ画像における
エッジ画素との交点７０４−１〜７０４−８を求める。
そして、そこで得られた交点７０４−１〜７０４−８を
結ぶことにより、画像内の矩形領域７０５を抽出する。
理（ステップ６０８）の詳細を示す説明図である。この
処理は、与えられたエッジ画像と、シード点を呼ぶ１点
の座標から、シード点を含む矩形を抽出する。まず、エ
ッジ画像７０１とシード点７０２が与えられているとす
る。この時、シード点から、等角度間隔に全方位に直線
７０３を伸ばし、それぞれの直線とエッジ画像における
エッジ画素との交点７０４−１〜７０４−８を求める。
そして、そこで得られた交点７０４−１〜７０４−８を
結ぶことにより、画像内の矩形領域７０５を抽出する。
【００２７】矩形データはその矩形領域７０５を形作る
頂点リストから成り立っており、その頂点の数は放射状
に伸ばす直線の数による。この直線数を増やすことによ
り、より精密な矩形の抽出を行うことが出来るが、エッ
ジ画像にノイズ成分がある場合、ノイズ成分との交点を
検出してしまう恐れもあるため、画像の種類や目的によ
って、適度な数を設定しておく必要がある。
頂点リストから成り立っており、その頂点の数は放射状
に伸ばす直線の数による。この直線数を増やすことによ
り、より精密な矩形の抽出を行うことが出来るが、エッ
ジ画像にノイズ成分がある場合、ノイズ成分との交点を
検出してしまう恐れもあるため、画像の種類や目的によ
って、適度な数を設定しておく必要がある。
【００２８】図８は、図３の調整処理（ステップ３０
５）の詳細を示すフローチャートである。調整処理は、
それまでの処理で得られた矩形データをチェックし、不
自然な矩形データを検出または除去するために行われ
る。矩形データのチェックは、主に大きさのチェックと
形状のチェックによって行われる。この処理は、まず、
この処理の前に行われた矩形抽出処理（ステップ３０
３）で作られた矩形データＲＭを読み込む（ステップ８
０１）。
５）の詳細を示すフローチャートである。調整処理は、
それまでの処理で得られた矩形データをチェックし、不
自然な矩形データを検出または除去するために行われ
る。矩形データのチェックは、主に大きさのチェックと
形状のチェックによって行われる。この処理は、まず、
この処理の前に行われた矩形抽出処理（ステップ３０
３）で作られた矩形データＲＭを読み込む（ステップ８
０１）。
【００２９】次に、読み込んだ矩形データＲＭに登録さ
れている全ての矩形情報を調べたかどうかをチェックし
（ステップ８０２）、全てチェックし終わっている場
合、ステップ８１１の処理へ進む。まだチェックしてい
ない矩形情報がある場合、まだチェックしていない矩形
情報を１つ選び（ステップ８０３）、その矩形の面積を
算出して変数ｓに代入する（ステップ８０４）。そし
て、矩形の面積ｓが予め設定しておいた閾値以下かどう
かをチェックし（ステップ８０５）、閾値以下であった
場合は選択した当該矩形情報を削除する（ステップ８０
６）。ここでの面積チェックの閾値は、目的や画像の解
像度によって決定される。
れている全ての矩形情報を調べたかどうかをチェックし
（ステップ８０２）、全てチェックし終わっている場
合、ステップ８１１の処理へ進む。まだチェックしてい
ない矩形情報がある場合、まだチェックしていない矩形
情報を１つ選び（ステップ８０３）、その矩形の面積を
算出して変数ｓに代入する（ステップ８０４）。そし
て、矩形の面積ｓが予め設定しておいた閾値以下かどう
かをチェックし（ステップ８０５）、閾値以下であった
場合は選択した当該矩形情報を削除する（ステップ８０
６）。ここでの面積チェックの閾値は、目的や画像の解
像度によって決定される。
【００３０】次に、鋭端矩形の修正を行う（ステップ８
０７）。鋭端矩形の修正とは、矩形の形状のチェックの
１つであり、矩形のなかに極端な鋭角で構成される部分
を修正する処理である。詳細な処理は図９に示す。次
に、矩形の形状の評価を行い、その評価値を変数Ｅに代
入する（ステップ８０８）。矩形の形状評価は、ノイズ
等による矩形抽出のぶれを少なくするために行う処理
で、凹型矩形であったり、極端に細長い形など、土地矩
形として不自然な形であるかどうかを、パターン認識
（河田 聡他、 科学計測のための画像データ処理、１
９９４年ＣＱ出版社出版）等の手法を用いて評価する。
０７）。鋭端矩形の修正とは、矩形の形状のチェックの
１つであり、矩形のなかに極端な鋭角で構成される部分
を修正する処理である。詳細な処理は図９に示す。次
に、矩形の形状の評価を行い、その評価値を変数Ｅに代
入する（ステップ８０８）。矩形の形状評価は、ノイズ
等による矩形抽出のぶれを少なくするために行う処理
で、凹型矩形であったり、極端に細長い形など、土地矩
形として不自然な形であるかどうかを、パターン認識
（河田 聡他、 科学計測のための画像データ処理、１
９９４年ＣＱ出版社出版）等の手法を用いて評価する。
【００３１】次に、この評価値Ｅが閾値以上であるかど
うかをチェックし（ステップ８０９）、閾値以上である
場合、その矩形を警告矩形リストＡＬに登録し（ステッ
プ８１０）、ステップ８０２の処理へ戻る。なお、ステ
ップ８０９の閾値は、どの程度厳密に形状をチェックす
るかに関し、画像や目的によって変化する。
うかをチェックし（ステップ８０９）、閾値以上である
場合、その矩形を警告矩形リストＡＬに登録し（ステッ
プ８１０）、ステップ８０２の処理へ戻る。なお、ステ
ップ８０９の閾値は、どの程度厳密に形状をチェックす
るかに関し、画像や目的によって変化する。
【００３２】次に、ステップ８０２のチェックで全ての
矩形情報に対するチェックが終わっている場合、警告矩
形リストＡＬに矩形が登録されているかどうかを調べ
（ステップ８１１）、登録されている場合、その矩形を
表示装置１０２の画面に表示する（ステップ８１２）。
次にユーザによる修正処理を受付け（ステップ８１
３）、処理を終了する。ユーザによる修正処理の詳細は
図１０に示す。
矩形情報に対するチェックが終わっている場合、警告矩
形リストＡＬに矩形が登録されているかどうかを調べ
（ステップ８１１）、登録されている場合、その矩形を
表示装置１０２の画面に表示する（ステップ８１２）。
次にユーザによる修正処理を受付け（ステップ８１
３）、処理を終了する。ユーザによる修正処理の詳細は
図１０に示す。
【００３３】図９は、図８の鋭端矩形の修正処理（ステ
ップ８０７）の詳細を示すフローチャートである。鋭端
矩形の修正処理は、エッジ画像に含まれるノイズやエッ
ジの不完全さに拠る検出矩形の不自然さを修正するため
の処理である。例えば、直線交点法による交点がノイズ
のために１点だけ極端に離れたところにあった場合等に
有効である。この処理で修正される矩形データの画像例
を図１２に示している。この処理は、まず修正を行う矩
形情報ｒを読み込み（ステップ９０１）、修正を行った
かどうかを示すフラグ変数flagに「０」を代入する（ス
テップ９０２）。
ップ８０７）の詳細を示すフローチャートである。鋭端
矩形の修正処理は、エッジ画像に含まれるノイズやエッ
ジの不完全さに拠る検出矩形の不自然さを修正するため
の処理である。例えば、直線交点法による交点がノイズ
のために１点だけ極端に離れたところにあった場合等に
有効である。この処理で修正される矩形データの画像例
を図１２に示している。この処理は、まず修正を行う矩
形情報ｒを読み込み（ステップ９０１）、修正を行った
かどうかを示すフラグ変数flagに「０」を代入する（ス
テップ９０２）。
【００３４】次に矩形情報ｒに登録された頂点を全てチ
ェックしたかどうかを調べ（ステップ９０３）、全て調
べた場合はステップ９０９の処理へ進む。調べてない頂
点がある場合、調べてない頂点から１つを選び（ステッ
プ９０４）、選択した頂点に繋がる２辺の成す角度を調
べる（ステップ９０５）。次に、その角度が予め設定し
た閾値以下であるかどうかを調べる（ステップ９０
６）。このときの閾値は、どの程度鋭角でも矩形として
自然とみなすかどうかに関わり、目的や画像によって決
まる。角度が閾値以下であった場合、その頂点を削除し
て矩形データを作り直し（ステップ９０７）、flagに
「１」を代入する（ステップ９０８）。そして、どちら
の場合もステップ９０３の処理に戻る。
ェックしたかどうかを調べ（ステップ９０３）、全て調
べた場合はステップ９０９の処理へ進む。調べてない頂
点がある場合、調べてない頂点から１つを選び（ステッ
プ９０４）、選択した頂点に繋がる２辺の成す角度を調
べる（ステップ９０５）。次に、その角度が予め設定し
た閾値以下であるかどうかを調べる（ステップ９０
６）。このときの閾値は、どの程度鋭角でも矩形として
自然とみなすかどうかに関わり、目的や画像によって決
まる。角度が閾値以下であった場合、その頂点を削除し
て矩形データを作り直し（ステップ９０７）、flagに
「１」を代入する（ステップ９０８）。そして、どちら
の場合もステップ９０３の処理に戻る。
【００３５】ステップ９０３で全ての頂点をチェックし
ていた場合、変数flagが「１」であるかどうかチェック
し（ステップ９０９）、「１」であった場合はflagに
「０」を代入し（ステップ９１０）、ステップ９０３の
処理に戻る。「１」ではなかった場合には、この処理を
終了する。図１２に示す例では、１２０１のような元の
エッジ画像に対して直線交点法による矩形抽出を行った
場合に、１２０２のように一部に極端な鋭端部分１２０
３が存在する矩形を認識している。この場合、土地区画
としては不自然な形状のため、鋭端矩形の修正処理にお
いて、鋭端部分が閾値以下と判定され、ステップ９０７
の処理で該当する頂点を削除し、１２０４のように矩形
を修正する。
ていた場合、変数flagが「１」であるかどうかチェック
し（ステップ９０９）、「１」であった場合はflagに
「０」を代入し（ステップ９１０）、ステップ９０３の
処理に戻る。「１」ではなかった場合には、この処理を
終了する。図１２に示す例では、１２０１のような元の
エッジ画像に対して直線交点法による矩形抽出を行った
場合に、１２０２のように一部に極端な鋭端部分１２０
３が存在する矩形を認識している。この場合、土地区画
としては不自然な形状のため、鋭端矩形の修正処理にお
いて、鋭端部分が閾値以下と判定され、ステップ９０７
の処理で該当する頂点を削除し、１２０４のように矩形
を修正する。
【００３６】図１０は、図８のユーザによる修正処理
（ステップ８１３）の詳細を示すブロック図である。ユ
ーザによる修正処理は図８における警告表示（ステップ
８１２）によって不自然な矩形を表示した後、ユーザの
入力にしたがって行われる。ユーザは矩形情報および不
自然な形状であるとして警告された矩形の確認し、メニ
ューからコマンドを入力する。
（ステップ８１３）の詳細を示すブロック図である。ユ
ーザによる修正処理は図８における警告表示（ステップ
８１２）によって不自然な矩形を表示した後、ユーザの
入力にしたがって行われる。ユーザは矩形情報および不
自然な形状であるとして警告された矩形の確認し、メニ
ューからコマンドを入力する。
【００３７】コマンドは、図１０に示すように、矩形分
割１００１、矩形合併１００２、新矩形抽出１００３、
シード点取り直し１００４、矩形除去１００５、終了１
００６から選ぶことが出来る。矩形分割１００１を選ん
だ場合、ユーザはさらに分割する矩形と分割線の始点お
よび終点を入力する。これによって、装置は入力情報に
したがって矩形データを変更する。矩形合併１００２を
選んだ場合、ユーザはさらに合併する２つの隣接した矩
形を選択する。装置はその入力情報にしたがって矩形デ
ータを変更する。新矩形抽出１００３を選んだ場合、ユ
ーザはさらに新しいシード点を入力し、その点を使い直
線交点法（図７参照）により新しい矩形を抽出し、矩形
データに登録する。シード点取り直し１００４を選んだ
場合、ユーザはさらに１点を入力する。ｄ装置はその点
を含む矩形を、改めて直線交点法を用いて抽出した矩形
に置き換える。矩形除去１００５を選んだ場合、ユーザ
はさらに１矩形を選択する。装置はその矩形情報をデー
タから削除する。最後に終了１００６選択し、この処理
を終了する。
割１００１、矩形合併１００２、新矩形抽出１００３、
シード点取り直し１００４、矩形除去１００５、終了１
００６から選ぶことが出来る。矩形分割１００１を選ん
だ場合、ユーザはさらに分割する矩形と分割線の始点お
よび終点を入力する。これによって、装置は入力情報に
したがって矩形データを変更する。矩形合併１００２を
選んだ場合、ユーザはさらに合併する２つの隣接した矩
形を選択する。装置はその入力情報にしたがって矩形デ
ータを変更する。新矩形抽出１００３を選んだ場合、ユ
ーザはさらに新しいシード点を入力し、その点を使い直
線交点法（図７参照）により新しい矩形を抽出し、矩形
データに登録する。シード点取り直し１００４を選んだ
場合、ユーザはさらに１点を入力する。ｄ装置はその点
を含む矩形を、改めて直線交点法を用いて抽出した矩形
に置き換える。矩形除去１００５を選んだ場合、ユーザ
はさらに１矩形を選択する。装置はその矩形情報をデー
タから削除する。最後に終了１００６選択し、この処理
を終了する。
【００３８】図１１は、エッジ抽出処理における各処理
後の画像のサンプル例である。各画像は、エッジ抽出処
理間に得られる画像である。対応は図４の説明に上述し
た通りである。図１２は、鋭端矩形処理における対象画
像のサンプル例である。各画像は、鋭端矩形処理を視覚
的に説明している。対応は図９で説明した通りである。
図１３は、矩形抽出処理における矩形データの変化のサ
ンプル例である。各画像は、矩形抽出処理の流れを視覚
的に説明している。対応は図６で説明した通りである。
後の画像のサンプル例である。各画像は、エッジ抽出処
理間に得られる画像である。対応は図４の説明に上述し
た通りである。図１２は、鋭端矩形処理における対象画
像のサンプル例である。各画像は、鋭端矩形処理を視覚
的に説明している。対応は図９で説明した通りである。
図１３は、矩形抽出処理における矩形データの変化のサ
ンプル例である。各画像は、矩形抽出処理の流れを視覚
的に説明している。対応は図６で説明した通りである。
【００３９】以上のように本実施形態においては、地表
を撮影した画像上の任意の１点から放射状に伸ばした直
線とエッジの交点を求め、それを連結することによって
画像上の矩形領域を抽出する処理（直線交点法）を自動
的に行い、農地等の土地区画の矩形抽出を行う。この方
法によれば、画像上の１点の座標を指定すると、その点
から所定角度間隔に全方位に直線を伸ばし、それぞれの
直線とエッジ画像におけるエッジ画素との交点を求めて
画像内の矩形を抽出することが出来る。シード点の取り
方を自動的なものに決定していれば、画像内の全ての矩
形の認識を自動的に行うことが出来る。また、処理もエ
ッジトレースに比べて単純なため、短い時間で処理を行
うことが出来る。さらに、直線交点法によって認識した
矩形に対し、大きさや形の面で農地区画としてふさわし
くないと思われるものをチェックし、ユーザに知らせた
後、ユーザの判断を取り入れる調整処理ステップを導入
することで、ユーザの負担を最小限にし、認識率を向上
させることが可能になる。
を撮影した画像上の任意の１点から放射状に伸ばした直
線とエッジの交点を求め、それを連結することによって
画像上の矩形領域を抽出する処理（直線交点法）を自動
的に行い、農地等の土地区画の矩形抽出を行う。この方
法によれば、画像上の１点の座標を指定すると、その点
から所定角度間隔に全方位に直線を伸ばし、それぞれの
直線とエッジ画像におけるエッジ画素との交点を求めて
画像内の矩形を抽出することが出来る。シード点の取り
方を自動的なものに決定していれば、画像内の全ての矩
形の認識を自動的に行うことが出来る。また、処理もエ
ッジトレースに比べて単純なため、短い時間で処理を行
うことが出来る。さらに、直線交点法によって認識した
矩形に対し、大きさや形の面で農地区画としてふさわし
くないと思われるものをチェックし、ユーザに知らせた
後、ユーザの判断を取り入れる調整処理ステップを導入
することで、ユーザの負担を最小限にし、認識率を向上
させることが可能になる。
【００４０】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、農地等の
土地区画のデータを高速にかつ、ユーザの負担を最小限
にして行うことができる。
土地区画のデータを高速にかつ、ユーザの負担を最小限
にして行うことができる。
【図１】本発明を適用した土地区画データ作成装置の一
実施形態を示すブロック構成図である。
実施形態を示すブロック構成図である。
【図２】矩形データの構成例を示すデータ構造図であ
る。
る。
【図３】全体的な処理を示すフローチャートである。
【図４】エッジ抽出処理の詳細を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図５】小エッジ除去処理の詳細を示すフローチャート
である。
である。
【図６】矩形抽出処理の詳細を示すフローチャートであ
る。
る。
【図７】直線交点法による矩形抽出処理の説明図であ
る。
る。
【図８】調整処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】鋭端矩形の修正処理の詳細を示すフローチャー
トである。
トである。
【図１０】ユーザによる修正処理の詳細を示すブロック
図である。
図である。
【図１１】実施形態におけるエッジ抽出処理過程で得ら
れる画像の変化を示す画像一覧図である。
れる画像の変化を示す画像一覧図である。
【図１２】実施形態における鋭端矩形の修正処理過程で
の画像の変化を示す画像一覧図である。
の画像の変化を示す画像一覧図である。
【図１３】実施形態における矩形抽出処理過程での画像
の変化を示す画像一覧図である。
の変化を示す画像一覧図である。
１０１…入力装置、１０２…表示装置、１０３…出力装
置、１０５…処理装置、１０６…プログラム、１０７…
エッジ抽出処理部、１０８…矩形情報抽出処理部、１０
９…調整処理部。
置、１０５…処理装置、１０６…プログラム、１０７…
エッジ抽出処理部、１０８…矩形情報抽出処理部、１０
９…調整処理部。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 小野山 隆
神奈川県横浜市中区尾上町６丁目81番地
日立ソフトウエアエンジニアリング株式会
社内
Ｆターム(参考） 5B057 AA14 CE06 CH01 CH11 DA08
DA16 DC04 DC16
5L096 BA18 CA02 FA05 FA06 FA59
GA12 GA55 JA11
Claims (11)
- 【請求項１】 衛星や航空機などの高度飛翔体から地表
を撮影した観測画像を解析し、土地区画データを作成す
る方法であって、 前記観測画像のエッジを抽出するエッジ抽出処理ステッ
プと、抽出した画像に対して、画像上の１点から放射状
に伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、それら
の交点を連結することによって画像上の矩形領域を抽出
する矩形領域抽出処理ステップと、抽出された矩形領域
の選別および修正を行う調整処理ステップとを含むこと
を特徴とする土地区画データ作成方法。 - 【請求項２】 前記エッジ抽出処理ステップにおけるエ
ッジ抽出処理を、キャ二ィ法を用いて実施することを特
徴とする請求項１に記載の土地区画データ作成方法。 - 【請求項３】 前記エッジ抽出処理ステップにおけるエ
ッジ抽出処理を、ソーベルフィルタを用いたフィルタリ
ング処理法を用いて実施することを特徴とする請求項１
に記載の土地区画データ作成方法。 - 【請求項４】 前記エッジ抽出処理ステップにおけるエ
ッジ抽出処理が、抽出したエッジを吟味し、直線成分の
小さな短いエッジを除去する小エッジ処理を含むことを
特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の土地区
画データ作成方法。 - 【請求項５】 前記エッジ抽出処理ステップにおけるエ
ッジ抽出処理が、抽出および吟味したエッジを強調する
処理を含むことを特徴とする請求項４に記載の土地区画
データ作成方法。 - 【請求項６】 前記調整処理ステップが、抽出した矩形
領域の面積をチェックし、予め定めた面積より小さな微
小矩形矩形領域のデータを削除する処理を含むことを特
徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の土地区画
データ作成方法。 - 【請求項７】 前記調整処理ステップが、抽出した矩形
領域の各頂点における角度をチェックし、予め定めた内
角より小さな鋭角が含まれる矩形領域については当該鋭
角の頂点を削除して矩形領域の形状を整形する処理を含
むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載
の土地区画データ作成方法。 - 【請求項８】 前記調整処理ステップが、抽出した矩形
領域の形状を予め設定された土地矩形パターンと照合
し、土地形状として不自然な矩形領域のデータを削除す
る処理を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか
一項に記載の土地区画データ作成方法。 - 【請求項９】 前記調整処理ステップが、土地区画であ
るかどうかの判断が難しい矩形領域を表示し、ユーザか
らの指定に応じて、矩形領域の削除や修正を行う処理を
含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記
載の土地区画データ作成方法。 - 【請求項１０】 矩形領域抽出処理ステップが、画像上
の任意の１点から放射状に伸ばした複数の直線とエッジ
との交点を求め、それらの交点を連結することによって
画像上の矩形領域を抽出する１次抽出処理と、抽出した
矩形領域内の中心位置を求め、その中心位置から放射状
に伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、それら
の交点を連結することによって画像上の矩形領域を抽出
する２次抽出処理とを含むことを特徴とする請求項１〜
９のいずれか一項に記載の土地区画データ作成方法。 - 【請求項１１】 衛星や航空機などの高度飛翔体から地
表を撮影した観測画像を解析し、土地区画データを作成
する装置であって、 前記観測画像のエッジを抽出するエッジ抽出処理手段
と、抽出した画像に対して、画像上の１点から放射状に
伸ばした複数の直線とエッジとの交点を求め、それらの
交点を連結することによって画像上の矩形領域を抽出す
る矩形領域抽出処理手段と、抽出された矩形領域の選別
および修正を行う調整処理手段とを含むことを特徴とす
る土地区画データ作成装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002055960A JP4172941B2 (ja) | 2002-03-01 | 2002-03-01 | 土地区画データ作成方法および装置 |
| US10/360,624 US7127107B2 (en) | 2002-03-01 | 2003-02-10 | Land partition data generating method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002055960A JP4172941B2 (ja) | 2002-03-01 | 2002-03-01 | 土地区画データ作成方法および装置 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003256807A true JP2003256807A (ja) | 2003-09-12 |
| JP2003256807A5 JP2003256807A5 (ja) | 2005-04-28 |
| JP4172941B2 JP4172941B2 (ja) | 2008-10-29 |
Family
ID=27800067
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002055960A Expired - Fee Related JP4172941B2 (ja) | 2002-03-01 | 2002-03-01 | 土地区画データ作成方法および装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7127107B2 (ja) |
| JP (1) | JP4172941B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004078659A (ja) * | 2002-08-20 | 2004-03-11 | Toshiba Corp | パターン輪郭の抽出方法、画像処理方法、パターンエッジの探索方法、プローブの走査方法、半導体装置の製造方法、パターン検査装置およびプログラム |
| JP2007149046A (ja) * | 2005-11-01 | 2007-06-14 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 地理画像処理システム |
| JP2008003935A (ja) * | 2006-06-23 | 2008-01-10 | Ntt Facilities Inc | データ編集方法及び装置、データ編集プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2008097315A (ja) * | 2006-10-12 | 2008-04-24 | Matsushita Electric Works Ltd | 図形特定システム，これを用いる図形照合システム，及びこれを用いる積算システム |
| JP2008225942A (ja) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 農地区画データ作成システム |
| JP2012043472A (ja) * | 2005-11-01 | 2012-03-01 | Hitachi Solutions Ltd | 地理画像処理システム |
| JP2012198200A (ja) * | 2011-02-17 | 2012-10-18 | Honeywell Internatl Inc | ディスプレイ上で危険な飛行ゾーン領域を識別するための方法およびシステム |
| JP2013196225A (ja) * | 2012-03-16 | 2013-09-30 | Fujitsu Ltd | プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 |
Families Citing this family (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB0427484D0 (en) * | 2004-12-15 | 2005-01-19 | Money Controls Ltd | Acceptor device for sheet objects |
| US8655595B1 (en) | 2006-10-17 | 2014-02-18 | Corelogic Solutions, Llc | Systems and methods for quantifying flood risk |
| US7917292B1 (en) | 2006-10-17 | 2011-03-29 | Jpmorgan Chase Bank, N.A. | Systems and methods for flood risk assessment |
| KR100780242B1 (ko) * | 2006-11-14 | 2007-11-27 | 삼성전기주식회사 | 이미지의 어두운 영역에서의 노이즈 제거 방법 및 장치 |
| US8649567B1 (en) | 2006-11-17 | 2014-02-11 | Corelogic Solutions, Llc | Displaying a flood change map with change designators |
| US8077927B1 (en) | 2006-11-17 | 2011-12-13 | Corelogic Real Estate Solutions, Llc | Updating a database with determined change identifiers |
| US8542884B1 (en) | 2006-11-17 | 2013-09-24 | Corelogic Solutions, Llc | Systems and methods for flood area change detection |
| US7890509B1 (en) | 2006-12-05 | 2011-02-15 | First American Real Estate Solutions Llc | Parcel data acquisition and processing |
| US8385672B2 (en) * | 2007-05-01 | 2013-02-26 | Pictometry International Corp. | System for detecting image abnormalities |
| US9262818B2 (en) | 2007-05-01 | 2016-02-16 | Pictometry International Corp. | System for detecting image abnormalities |
| US8638327B2 (en) * | 2007-11-14 | 2014-01-28 | Microsoft Corporation | Tiled projections for planar processing of round earth data |
| US8320615B2 (en) * | 2008-02-27 | 2012-11-27 | Honeywell International Inc. | Systems and methods for recognizing a target from a moving platform |
| EP2476098A1 (en) * | 2009-09-13 | 2012-07-18 | Delacom Detection Systems, LLC | Method and system for wildfire detection using a visible range camera |
| US8488958B2 (en) | 2010-05-25 | 2013-07-16 | Apple Inc. | Scene adaptive auto exposure |
| WO2012169294A1 (ja) * | 2011-06-09 | 2012-12-13 | 国立大学法人京都大学 | Ｄｔｍ推定方法、ｄｔｍ推定プログラム、ｄｔｍ推定装置及び３次元建物モデルの作成方法、並びに、領域抽出方法、領域抽出プログラム及び領域抽出装置 |
| JP5822664B2 (ja) | 2011-11-11 | 2015-11-24 | 株式会社Pfu | 画像処理装置、直線検出方法及びコンピュータプログラム |
| JP5871571B2 (ja) * | 2011-11-11 | 2016-03-01 | 株式会社Pfu | 画像処理装置、矩形検出方法及びコンピュータプログラム |
| JP5854774B2 (ja) | 2011-11-11 | 2016-02-09 | 株式会社Pfu | 画像処理装置、直線検出方法及びコンピュータプログラム |
| AU2013273787A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-07-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Method of detecting regions in an edge-based representation |
| EP3203218B1 (en) * | 2014-09-29 | 2022-02-23 | IHI Corporation | Image analysis device, image analysis method, and program |
| US9942440B2 (en) | 2016-07-25 | 2018-04-10 | Clearag, Inc. | Image-based field boundary detection and identification |
| CN108319895B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-09-17 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于识别电子地图中的路口的方法和装置 |
| CA3158552C (en) | 2018-07-12 | 2025-07-22 | TerraClear Inc. | SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFYING AND COLLECTING OBJECTS |
| CN109146889B (zh) * | 2018-07-13 | 2021-11-19 | 洛阳中科龙网创新科技有限公司 | 一种基于高分辨率遥感图像的农田边界提取方法 |
| US10331966B1 (en) * | 2018-10-19 | 2019-06-25 | Capital One Services, Llc | Image processing to detect a rectangular object |
| US10803635B2 (en) * | 2019-02-26 | 2020-10-13 | Tusimple, Inc. | Method and system for map construction |
| US11170230B2 (en) | 2019-02-26 | 2021-11-09 | Tusimple, Inc. | Method and system for map construction |
| CN113091757B (zh) * | 2019-12-23 | 2022-09-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 地图生成方法和装置 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5377102A (en) * | 1992-03-05 | 1994-12-27 | Nishiishigaki; Kenji | Apparatus for preparing map data with regional properties |
| EP0686932A3 (en) * | 1994-03-17 | 1997-06-25 | Texas Instruments Inc | Computer vision system to search for three-dimensional rectangular objects |
| JP3090848B2 (ja) | 1994-06-28 | 2000-09-25 | 株式会社東芝 | 枠内領域矩形化装置 |
| DE69736967T2 (de) * | 1996-06-19 | 2007-07-26 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma | Gerät zur Gewinnung von Strassennetzzonendaten aus den Blockdaten einer Strassennetzkarte, System zum Umformen dieser Daten und Darstellung einer umgeformten Karte und geographisches Informationssystem |
| JPH11184375A (ja) * | 1997-12-25 | 1999-07-09 | Toyota Motor Corp | デジタル地図データ処理装置及びデジタル地図データ処理方法 |
| JP3700381B2 (ja) | 1998-03-18 | 2005-09-28 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像処理装置 |
| JP3330090B2 (ja) * | 1998-09-30 | 2002-09-30 | 松下電器産業株式会社 | 臓器境界抽出方法および装置 |
| US6446060B1 (en) * | 1999-01-26 | 2002-09-03 | International Business Machines Corporation | System and method for sequential processing for content-based retrieval of composite objects |
| JP2000293696A (ja) * | 1999-04-07 | 2000-10-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像認識装置 |
| WO2000070558A1 (en) * | 1999-05-18 | 2000-11-23 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Dynamic image processing method and device and medium |
| US6853751B1 (en) * | 2000-03-31 | 2005-02-08 | Cognex Technology And Investment Corporation | Location of generally rectangular shaped objects in an image |
| JP2002157576A (ja) * | 2000-11-22 | 2002-05-31 | Nec Corp | ステレオ画像処理装置及びステレオ画像処理方法並びにステレオ画像処理用プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2003016463A (ja) * | 2001-07-05 | 2003-01-17 | Toshiba Corp | 図形の輪郭の抽出方法、パターン検査方法、パターン検査装置、プログラムおよびこれを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
-
2002
- 2002-03-01 JP JP2002055960A patent/JP4172941B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2003
- 2003-02-10 US US10/360,624 patent/US7127107B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004078659A (ja) * | 2002-08-20 | 2004-03-11 | Toshiba Corp | パターン輪郭の抽出方法、画像処理方法、パターンエッジの探索方法、プローブの走査方法、半導体装置の製造方法、パターン検査装置およびプログラム |
| JP2007149046A (ja) * | 2005-11-01 | 2007-06-14 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 地理画像処理システム |
| JP2012043472A (ja) * | 2005-11-01 | 2012-03-01 | Hitachi Solutions Ltd | 地理画像処理システム |
| JP2008003935A (ja) * | 2006-06-23 | 2008-01-10 | Ntt Facilities Inc | データ編集方法及び装置、データ編集プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2008097315A (ja) * | 2006-10-12 | 2008-04-24 | Matsushita Electric Works Ltd | 図形特定システム，これを用いる図形照合システム，及びこれを用いる積算システム |
| JP2008225942A (ja) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 農地区画データ作成システム |
| JP2012198200A (ja) * | 2011-02-17 | 2012-10-18 | Honeywell Internatl Inc | ディスプレイ上で危険な飛行ゾーン領域を識別するための方法およびシステム |
| JP2013196225A (ja) * | 2012-03-16 | 2013-09-30 | Fujitsu Ltd | プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US7127107B2 (en) | 2006-10-24 |
| JP4172941B2 (ja) | 2008-10-29 |
| US20030165258A1 (en) | 2003-09-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2003256807A (ja) | 土地区画データ作成方法および装置 | |
| US12394036B2 (en) | Information processing device, information processing method, and storage medium | |
| CN110678901B (zh) | 信息处理设备、信息处理方法和计算机可读存储介质 | |
| US6404936B1 (en) | Subject image extraction method and apparatus | |
| CN110490839B (zh) | 一种检测高速公路中损坏区域的方法、装置及计算机设备 | |
| JP2003256807A5 (ja) | ||
| CA2658239A1 (en) | Geospatial modeling system providing geospatial model data target point filtering based upon radial line segments and related methods | |
| CN112861654A (zh) | 一种基于机器视觉的名优茶采摘点位置信息获取方法 | |
| CN116883847B (zh) | 一种松材线虫病蔓延监测预警方法及系统 | |
| JP4747122B2 (ja) | 特定領域自動抽出システム、特定領域自動抽出方法、および、プログラム | |
| JP2009163682A (ja) | 画像識別装置及びプログラム | |
| JP2004198530A (ja) | 地図更新システム、地図更新方法及びコンピュータプログラム | |
| JPH05181411A (ja) | 地図情報照合更新方式 | |
| JP4103898B2 (ja) | 地図情報更新方法及び地図更新装置 | |
| CN110852207A (zh) | 基于面向对象影像分类技术的蓝色屋顶建筑物提取方法 | |
| CN115482235B (zh) | 一种壁画裂隙与脱落病害的自动标注方法 | |
| JP4088386B2 (ja) | 地図情報更新方法 | |
| JP2000310940A5 (ja) | ||
| JP5424694B2 (ja) | 画像認識装置、及びプログラム | |
| JP3944034B2 (ja) | 区画データ作成方法、装置 | |
| JP2007033931A (ja) | 衛星画像等を用いた地図作成のための道路認識システム | |
| CN116246216A (zh) | 一种建筑拆除爆破用炸药的识别方法、装置以及处理设备 | |
| CN110097062B (zh) | 一种利用指针中心点的指针识别方法 | |
| JP2004094427A (ja) | 帳票画像処理装置及び該装置を実現するためのプログラム | |
| JP2004252733A (ja) | 画像処理システム、画像処理用プログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040616 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040616 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070726 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20071016 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071217 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080611 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080722 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080812 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080812 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110822 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110822 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140822 Year of fee payment: 6 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |