ポイントクラウドデータの可視化方法

专利摘要:
可視化及び解釈を向上させるため、３次元レンジデータのカラー表現を提供する方法。本方法はまた、色調、彩度及び強さを３次元レンジデータの高さ座標にマッピングするためのカラーマップに従って、色調、彩度及び強さの各値を選択的に決定することを含む。カラーマップは、彩度及び強さの値が所定のターゲット高さ範囲の上限高さにほぼ対応する第１の所定の高さにおいて第１ピーク値を有するように規定される。彩度及び強さに対して規定される値は、自然のシーン内の木の頂上の予想高さにほぼ対応する第２の所定の高さにおいて第２ピークを有する。
公开号:JP2011513860A
申请号:JP2010549776
申请日:2009-03-02
公开日:2011-04-28
发明作者:グラヴナ，カティー；ジー ブラスク，スティーヴン；ミネアー，キャサリン
申请人:ハリス コーポレイションＨａｒｒｉｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ；
IPC主号:G06T15-08

专利说明:

[0001] 本発明の構成は、ポイントクラウドデータの可視化を向上させるための技術に関し、より詳細には、自然風景の内部にあるターゲット要素の可視化を向上させるための技術に関する。]
背景技術

[0002] イメージングシステムによりしばしば生じる１つの問題は、センサがターゲットを適切に照射及び画像形成することを妨げる他のオブジェクトによってターゲットが部分的に不明りょうになるということである。例えば、従来の光学タイプのイメージングシステムの場合には、ターゲットは葉やカモフラージュネットによって塞ぐことができ、これにより、システムがターゲットを適切にイメージングする能力が限定される。さらに、ターゲットを塞ぐオブジェクトはしばしばやや多孔質なものであることが認識される。葉やカモフラージュネットは、しばしば光を透過可能な開口を有するため、このような多孔質な障害物の良い例である。]
[0003] 多孔質な障害物の背後に隠されているオブジェクトは適切な技術を利用することによって検出及び認識可能であることが知られている。障害物を介したターゲットの瞬間的なビューはターゲットの表面の一部しか含んでいないことが理解されるであろう。この部分的なエリアは、障害物の多孔質なエリアを介し可視的であるターゲットの断片から構成される。このような多孔質なエリアを介し可視的であるターゲットの断片は、イメージングセンサの位置に依存して変動する。しかしながら、複数の異なるセンサ位置からデータを収集することによって、データ集合体が取得可能である。多くの場合、データ集合体はその後にターゲットの認識可能な画像を再構成するため解析可能である。通常、これは、異なるセンサ位置から撮影された特定のターゲットの画像フレームシーケンスが補正され、単一の複合画像が当該シーケンスから構成可能となるレジストレーション処理を伴う。このレジストレーション処理は、複数のシーン（フレーム）からの３Ｄポイントクラウドを揃え、３Ｄポイントクラウドにより表されるターゲットの観察可能な断片が有用な画像に合成される。]
[0004] 塞がれたオブジェクトの画像を再構成するため、３次元（３Ｄ）タイプのセンシングシステムを利用することが知られている。３Ｄタイプセンシングシステムの一例は、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）システムである。ＬＩＤＡＲタイプ３Ｄセンシングシステムは、画像フレームを生成するため、単一パルスのレーザ光からの複数のレンジエコーを記録することによって、画像データを生成する。このため、ＬＩＤＡＲデータの各画像フレームは、センサ開口内の複数のレンジエコーに対応する３次元の点群（３Ｄポイントクラウド）から構成されることになる。これらのポイントは、３次元空間の通常のグリッド上の値を表す“ボクセル”と呼ばれることもある。３Ｄイメージングに用いられるボクセルは、２Ｄイメージング装置に関して用いられるピクセルと類似している。これらのフレームは、上述したようにターゲットの画像を再構成するため処理可能である。これについて、３Ｄポイントクラウドの各ポイントは、３Ｄのシーン内の実際の表面を表す個別のｘ，ｙ及びｚ値を有することが理解されるべきである。]
[0005] ここに記載される３Ｄタイプセンシングシステムに関する効果は多数であるにもかかわらず、結果として得られるポイントクラウドデータは解釈することが困難なものとなりうる。人間の肉眼にとって、未処理のポイントクラウドデータは、３次元座標系で不定形かつ有用でない点群として見える可能性がある。カラーマップは、ポイントクラウドデータを可視化するのを支援するのに利用されてきた。例えば、カラーマップは、高さなどの所定の変数に従って３Ｄポイントクラウドの各ポイントのカラーを選択的に変化させるのに利用可能である。このようなシステムでは、カラーの変化は異なる地上の高さ又は高度にあるポイントを表すのに利用される。このような従来のカラーマップの利用にもかかわらず、３Ｄポイントクラウドデータは解釈するのに依然として困難である。]
発明が解決しようとする課題

[0006] 本発明は、可視化及び解釈を向上させるため、３次元レンジデータのカラー表現を提供するための方法に関する。]
課題を解決するための手段

[0007] 本方法は、色調、彩度及び強さにより規定されるカラー空間を用いて、３次元レンジデータを含むデータポイント群を表示することを含む。本方法はまた、色調、彩度及び強さを３次元レンジデータの高さ座標にマッピングするためのカラーマップに従って、色調、彩度及び強さの各値を選択的に決定することを含む。カラーマップは、彩度及び強さの値が所定のターゲット高さ範囲の上限高さにほぼ対応する第１の所定の高さにおいて第１ピーク値を有するよう規定される。本発明の一態様によると、彩度及び強さについて規定される値がシーン内の木の頂上の予想高さにほぼ対応する第２の所定の高さにおいて第２ピーク値を有するように、カラーマップが選択される。]
[0008] 所定のターゲット高さ範囲外の第２高さ範囲と比較して、所定のターゲット高さ範囲の第１高さ範囲内の高さの各増分的変化に対して、色調、彩度及び強さの少なくとも１つのより大きな値の変化を有するように、カラーマップが選択可能である。例えば、彩度及び強さの少なくとも１つが所定のターゲット高さ範囲を超える所定の高さ範囲上の非単調関数に従って変化するように、カラーマップが選択可能である。本方法は、周期関数となるように非単調関数を選択することを含むことが可能である。例えば、非単調関数は、正弦関数となるよう選択可能である。]
[0009] 本方法はさらに、シーン内の地形の表面にほぼ対応する地上においてブラウンの色調を、ターゲット高さ範囲の上限高さにおいて黄色の色調を、シーン内の木の頂上の予想高さにほぼ対応する第２の所定の高さにおいて緑色の色調を生成知るように色調、彩度及び強さを提供するカラーマップを選択することを含むことが可能である。本方法はさらに、ブラウンの色調から黄色の色調及び地上と第２の所定の高さとの間の高さでは緑色の色調に増加的に変化する連続的に移行するようにカラーマップを選択することを含むことが可能である。]
[0010] 本方法はまた、３Ｄポイントクラウドの３次元レンジデータにより規定されるボリュームを、各サブボリュームが地形の表面の所定部分で揃えられる複数のサブボリュームに分割することを含む。３次元レンジデータは、複数のサブボリュームのそれぞれに対して地上を規定するのに用いられる。]
図面の簡単な説明

[0011] 図１は、３Ｄポイントクラウドデータが１以上のセンサによりどのように収集されるか理解するのに有用な図である。
図２は、ポイントクラウドデータを有するフレームの一例を示す。
図３は、ターゲットを含む自然のシーンの内部に含まれる所定の高さ又は高度を理解するのに有用な図である。
図４は、メータ単位の高さに関してプロットされた色調、彩度及び強さを示す正規化曲線群である。
図５Ａは、より大きなスケールでプロットされた図４のカラーマップの一部を示す。
図５Ｂは、より大きなスケールでプロットされた図４のカラーマップの一部を示す。
図６は、高さに対する色調の変化を示した図４のカラーマップの他の表現を示す。
図７は、３Ｄポイントクラウドデータボリュームを含むフレームがどのように複数のサブボリュームに分割可能であるか示す。
図８は、３Ｄポイントクラウドデータの各サブボリュームがどのようにさらに複数のボクセルに分割可能であるか示す図である。] 図１ 図２ 図３ 図４ 図５Ａ 図５Ｂ 図６ 図７ 図８
実施例

[0012] 本発明は、本発明の例示的な実施例が示される添付した図面を参照して以降において十分に説明される。しかしながら、本発明は、多数の異なる形態により実現されてもよく、ここに与えられる実施例に限定されるものとして解釈されるべきでない。例えば、本発明は、方法、データ処理システム又はコンピュータプログラムプロダクトとして実現可能である。従って、本発明は、完全にハードウェアの実施例、完全にソフトウェアの実施例又はハードウェア／ソフトウェアの実施例としての形態をとることも可能である。]
[0013] ３Ｄイメージングシステムは、３Ｄポイントクラウドデータの１以上のフレームを生成する。このような３Ｄイメージングシステムの一例は、従来のＬＩＤＡＲイメージングシステムである。一般に、このようなＬＩＤＡＲシステムは、高エネルギーレーザ、光検出手段及びタイミング回路を用いてターゲットとの距離を決定する。従来のＬＩＤＡＲシステムでは、１以上のレーザパルスがシーンを照射するのに使用される。各パルス波、ディテクタアレイと共に動作するタイミング回路をトリガする。一般に、システムは、光パルスの各ピクセルがレーザからターゲットまで向かい、そしてディテクタアレイに戻ってくるまでの往復のパスを通過する時間を測定する。ターゲットから反射した光がディテクタアレイにおいて検出され、それの往復伝搬時間が、ターゲットのあるポイントまでの距離を決定するのに測定される。計算されたレンジ又は距離情報は、ターゲットを構成する多数のポイントに対して取得され、これにより、３Ｄポイントクラウドが生成される。３Ｄポイントクラウドは、オブジェクトの３Ｄ形状をレンダリングするのに利用可能である。]
[0014] 図１では、センサ１０２−ｉ，１０２−ｊにより画像形成された物理ボリューム１０８は、車両などの１以上のオブジェクト又はターゲット１０４を含みうる。本発明のため、物理ボリューム１０８は、地表上の地理的位置であると理解することができる。例えば、地理的位置は、木を有するジャングル又は森林エリアの一部とすることが可能である。このため、センサ１０２−ｉ，１０２−ｊとターゲットとの間の視線は、障害物１０６により部分的に不明りょうとなりうる。この障害物は、対象となるターゲットの３Ｄポイントクラウドデータを取得するためのセンサの能力を制限する何れかのタイプの物質を含みうる。ＬＩＤＡＲシステムのケースでは、障害物は、樹木の葉などの自然物又はカモフラージュネットなどの人工物でありうる。] 図１
[0015] 多くの例では、障害物１０６は本来的に多孔質であることが理解されるべきである。このため、センサ１０２−ｉ，１０２−ｊは、障害物の多孔質なエリアを介し可視的なターゲットの断片を検出することが可能である。このような多孔質なエリアを介し可視的なターゲットの断片は、センサの位置に応じて変化する。複数の異なるセンサ位置からデータを収集することによって、データ集合体が取得可能である。典型的には、データの集合はレジストレーション処理により実行される。レジストレーション処理は、データが意味をなすように合成できるように、センサの回転及び位置に関して各フレーム間の変化を補正することによって、２以上のフレームからのデータを合成する。当業者に理解されるように、データをレジストレーションするのに利用可能な技術は複数存在する。このようなレジストレーションの後、２以上のフレームから集計された３Ｄポイントクラウドデータは、１以上のターゲットを特定しようとするため解析可能である。]
[0016] 図２は、レジストレーション終了後の集計された３Ｄポイントクラウドデータを含むフレームの一例である。３Ｄポイントクラウドデータは、図１のセンサ１０２−ｉ，１０２−ｊにより取得される３Ｄポイントクラウドデータの２以上のフレームから集計され、適切なレジストレーション処理を用いてレジストレーションされたものである。また、３Ｄポイントクラウドデータ２００は、ボリュームのデータポイント群の位置を規定し、各データポイントは、ｘ，ｙ及びｚ軸上の位置によって３次元空間で定義することができる。センサ１０２−ｉ，１０２−ｊにより実行される測定とその後のレジストレーション処理が、各データポイントのｘ，ｙ及びｚ位置を規定する。] 図１ 図２
[0017] フレームの３Ｄポイントクラウドデータ２００は、可視化を向上させるためカラー符号化可能である。例えば、３Ｄポイントクラウドデータの各点の表示カラーは、各点の高さ又はｚ軸位置に従って選択することができる。様々なｚ軸座標位置にある点に対して何れのカラーが表示されるか決定するため、カラーマップが利用可能である。例えば、極めてシンプルなカラーマップでは、赤色が３メータ未満の高さにあるすべての点について用いられ、緑色が３〜５メータの範囲内の高さにあるすべての点について用いられ、青色が５メータ以上にあるすべてのポイントについて用いることができる。より詳細なカラーマップは、ｚ軸に沿ってより小さなインクリメントにより変換するより広範なカラーを使用することも可能である。カラーマップは公知であるため、ここでは詳細には説明されない。]
[0018] カラーマップの使用は、３Ｄポイントクラウドデータにより表される構造を可視化するのに役立つ。しかしながら、従来のカラーマップは、このような可視化を向上させるためにはあまり効果的でない。このような従来のカラーマップの限定的な有効性は、カラーマップを定義するのに従来用いられるカラー空間に少なくとも原因があると考えられている。例えば、赤色、緑色及び青色（ＲＧＢカラー空間）に基づくカラー空間が選択される場合、広範なカラーが表示可能である。ＲＧＢカラー空間は、赤色、緑色及び青色の混合としてすべてのカラーを表現する。合成されると、これらのカラーはスペクトル上の任意のカラーを生成可能である。しかしながら、ＲＧＢカラー空間それ自体は、３Ｄポイントクラウドデータを可視化するのに真に有用なカラーマップを提供するのに不適切なものとなりうる。ＲＧＢカラー空間に関してのみ規定されるカラーマップは制限される。任意のカラーがＲＧＢカラー空間を用いて提供可能であるが、このようなカラーマップは高さの関数としてカラー情報を直感的に提供するための効果的な方法を提供するものでない。]
[0019] 改良されたポイントクラウド可視化方法は、色調、彩度及び強さ（ＨＳＩカラー空間）に従って規定された新たな非線形カラーマップを利用可能である。色調は純粋なカラーを表し、彩度は度合いやカラーコントラストを表し、強さはカラーの明るさを表す。従って、ＨＳＩカラー空間における特定のカラーは、ＨＳＩ値（ｈ，ｓ，ｉ）と呼ばれる三つ組みの集合により一意的に表現できる。ｈの値は、通常は０〜３６０度（０°≦ｈ≦３６０°）の範囲とすることができる。ｓ及びｉの値は、通常は０〜１（０≦ｓ，ｉ≦１）の範囲とすることができる。便宜上、ここで説明されるｈの値は、ｈ／３６０として計算される正規化された値として表現されることもある。]
[0020] ＨＳＩカラー空間は、人間がカラーを知覚する方法によりモデル化され、このため、３Ｄポイントクラウドデータを可視化するためにカラーマップを生成するときに役立ちうる。ＨＳＩの三つ組みは、赤色、緑色及び青色（原色）の組み合わせが他のすべてのカラーを表現するのに利用される周知のＲＧＢカラー空間システムなどの他のカラー空間定義に容易に変換可能であることが知られている。従って、ＨＳＩカラー空間で表現されるカラーは、ＲＧＢベース装置に使用されるＲＧＢ値に容易に変換可能である。他方、ＲＧＢカラー空間で表現されるカラーは、ＨＳＩカラー空間に数学的に変換可能である。この関係の具体例が、以下のテーブルに与えられる。]
[0021] 図３は、新たな非線形カラーマップを理解するのに役立つ図である。ターゲット３０２は、多孔質の障害を一緒になって規定する樹木の林冠の下方の地面３０１にある。このシナリオでは、地上の軍事車両の構造は一般に所定の対象高度範囲３０６内にあることが観察できる。例えば、ターゲットの構造は、地上３０５からある上限高さ３０８まで延びている。実際の上限高さは、車両のタイプに依存するであろう。本発明のため、ターゲット車両の典型的な高さは訳３．５メータであると仮定することができる。しかしながら、本発明はこれに限定されるものでないことが理解されるべきである。樹木３０４は、地上３０５から地上からある高さの木の頂上３１０まで延びていることが観察できる。木の頂上の実際の高さは、関係する木のタイプに依存する。しかしながら、予想される木の頂上の高さは、既知の地理的エリア内の予測可能な範囲内でありうる。例えば、限定することなく、木の頂上の高さは約４０メータとすることができる。] 図３
[0022] 図４を参照するに、本発明を理解するのに有用な正規化カラーマップ４００が示される。カラーマップ４００は、地上の高さ又は高度に従って変わるＨＳＩカラー空間に基づくことが観察できる。カラーマップ４００を理解するための助けとして、様々なリファレンスポイントが図３において特定されたように与えられる。例えば、カラーマップ４００は、地上３０５、ターゲット高さ範囲３０６の上限高さ３０８及び木の頂上の高さ３１０を示す。] 図３ 図４
[0023] 図４において、色調４０２、彩度４０４及び強さ４０６の正規化された曲線は地上３０５（高さ０）とターゲット範囲の上限高さ３０８（この例では約３．５メータ）との間の所定の範囲において、それぞれ線形に変換する。色調４０２について正規化された曲線は、上限高さ３０８においてピーク値に到達し、その後、高さが木の頂上３１０まで増加するに従って、着実かつ全体的に線形に減少する。] 図４
[0024] 彩度及び強さを表す正規化された曲線もまた、ターゲットレンジの上方高さ理もっと３０８においてローカルなピーク値を有する。しかしながら、彩度と強さの正規化された曲線４０４，４０６は非単調であり、これは、高度（高さ）の増加に従って値の着実な増加又は減少がないことを意味する。本発明の実施例によると、これらの曲線はそれぞれ最初にターゲット高さ範囲３０８を超えた所定の高さ範囲内の値に減少し、その後に増加する。例えば、図４において、約２２．５メータにおいて正規化された彩度曲線４０４には変曲点が存在することが観察できる。同様に、正規化された強さ曲線４０６にも約３２．５メータにおいて変曲点がある。正規化された彩度曲線４０４と正規化された強さ曲線４０６との非線形部分における遷移及び変曲は、正弦曲線などの周期関数としてこれらの曲線のそれぞれを規定することによって実現できる。さらに、本発明はこれに限定されるものでない。特に、正規化された彩度曲線４０４は、このケースでは約４０メータである木の頂上においてピーク値に戻る。] 図４
[0025] 特に、彩度及び強さに対する正規化された曲線４０４，４０６のピークは、３Ｄポイントクラウドデータを閲覧する際のスポットライティング効果をもたらす。すなわち、ターゲット高さレンジのほぼ上限高さにあるデータポイントは、ピークの彩度と強さを有する。視覚的効果は、ターゲットの上部に光を照らすことと同様であり、これにより、ターゲットの存在とタイプを特定することが可能になる。木の頂上における彩度曲線４０４の第２のピークは、３Ｄポイントクラウドデータを閲覧するときと同様の視覚的効果を有する。しかしながら、この場合、スポットライティング効果でなく、木の頂上で輝く日光と同様のものとなる。強さ曲線４０６は、それが木の頂上に接近するに従って、ローカルのピークを示す。合成された効果は、３Ｄポイントクラウドデータの可視化及び解釈において大きく寄与し、データをより自然なものに見せる。]
[0026] 図５において、カラーマップ座標が、ｘ軸に沿って示される高さとｙ軸上のカラーマップの正規化された値とによってより詳細に示される。図５Ａを参照するに、色調、彩度及び強さを示す正規化された曲線４０２，４０４，４０６の線形部分が、より明らかに大きなスケールにより示される。図５Ａにおいて、色調及び彩度曲線はターゲット高さ範囲に対応する高さの範囲でほぼ揃えられていることが観察できる。] 図５Ａ
[0027] 図５Ｂを参照するに、所定のターゲット高さ範囲３０６の上限高さ３０８を超える高さについて正規化された色調、彩度及び強さ曲線４０２，４０４，４０６の一部がより詳細に示される。図５Ｂにおいて、ピーク及び変曲点が明らかに観察できる。] 図５Ｂ
[0028] 図６を参照するに、図４及び５に示される曲線のより直感的な理解を得るのに有用なカラーマップの他の表現が示される。図６はまた、ここに説明されるカラーマップが自然シーンを表す３Ｄポイントクラウドデータの可視化に適している理由を理解するのに有用である。ここで用いられる“自然シーン（ｎａｔｕｒａｌ ｓｃｅｎｅ）”という表現は、一般にターゲットが樹木などの植物により主として遮断されているエリアを表す。] 図４ 図６
[0029] 図４と図６との間の関係がさらに詳細に説明される。図１では、ターゲット高さ範囲３０６は地上３０５から約地上３．５メータの上限高さ３０８まで延びていた。図４では、この高さ範囲に対応する色調値は−０．０８（３３１°）から０．２０（７２°）まで延び、彩度と強さは共に０．１〜１の範囲である。これを表す他の方法は、ターゲット高さ範囲３０６内のカラーが焦げ茶から黄色に変化するということである。これは、色調が正規化された数値として表されているため、図４及び５に示される曲線からは直感的には明らかでない。従って、図６は、図４及び５に与えられた情報を解釈するのに利用するため価値がある。] 図１ 図４ 図６
[0030] 図６を再び参照するに、ターゲット高さ範囲の上限高さ３０８から木の頂上３１０までの高さにあるデータポイントは、０．２０（７２°）〜０．３４（１２２．４°）の色調、０．６〜１．０の強さの値及び０．４〜１の彩度の値までとなる。すなわち、ターゲット高さ範囲の上限高さ３０８から樹木エリアの木の頂上３１０までに含まれるデータは、明るく輝く緑色から低彩度の薄暗い緑色に移行し、その後に明るく輝く高彩度の緑色に戻る。これは、彩度及び強さカラーマップの正弦の利用によるものであるが、色調の線形カラーマップの利用による。また、地上３０５からターゲット高さ範囲３０６の上限高さ３０８までのカラーマップ曲線の部分は、色調、彩度及び強さについて線形カラーマップを利用していることに留意されたい。] 図６
[0031] 図６のカラーマップは、地面に最も近いポイントクラウドデータの色調が、０メータからターゲット高さ範囲のほぼ上限高さ３０８までの高さに対応するｚ軸に対して急激に変化することを示している。この例では、上限高さは約３．５メータである。しかしながら、本発明はこれに限定されるものでない。例えば、この高さ範囲内では、データポイントはダークブラウン（０メータから始まって）からミディアムブラウン、ライトブラウン、黄褐色そして黄色（約３．５メータ）まで色調について変化しうる。便宜上、図６の色調は、ダークブラウン、ミディアムブラウン、ライトブラウン及び黄色によって概ね表現される。しかしながら、カラーマップに用いられる実際のカラーバリエーションは、図４及び５に示されるようにかなり微妙なものであることが理解されるべきである。] 図４ 図６
[0032] 図６を再び参照するに、ダークブラウンは、土壌や地面を表すのに効果的な視覚的意味を提供するため、最も低い高さにあるポイントクラウドデータに対して選択されることが効果的である。カラーマップ内では、色調は、このダークブラウンの色調からミディアムブラウン、ライトブラウン及び黄褐色の色調に着実に移行し、これらすべては岩や他の指標を表すのに有用な喩えとなる。もちろん、自然シーン内のこれらの高さにあるオブジェクト、植物又は地形の実際の色調は他の色調とすることが可能である。例えば、地面は緑色の芝で覆うことも可能である。しかしながら、３Ｄポイントクラウドデータの可視化のため、地表に最も近いダークブラウンの色調によって、これらの色調で低高度（０〜５メータ）のポイントクラウドデータを表すことが有用であることが判明している。] 図６
[0033] 図６のカラーマップはまた、高さ約３．５メータに対応するｚ座標を有するポイントクラウドデータに対して、黄褐色の色調から黄色の色調への移行を規定する。３．５メータはターゲット高さ範囲３０６のほぼ上限高さ３０８であることに留意されたい。ターゲット高さ範囲の上限高さで黄色に遷移するカラーマップを選択することは、いくつかの効果を有している。このような効果を理解するため、まず上限高さ３０６にほぼあるポイントクラウドデータはしばしばターゲット車両の形状に対応する輪郭又は形状を構成しうることを理解することが重要である。例えば、戦車の形状のターゲット３０２について、ポイントクラウドデータは、砲塔及び砲口の輪郭を規定することができる。] 図６
[0034] 上限高さ３０８にある３Ｄポイントクラウドデータを黄色の色調により表示するよう図６のカラーマップを選択することによって、いくつかの効果が実現される。黄色の色調は、より低い高さにあるポイントクラウドデータに用いられるダークブラウンの色調と著しいコントラストを提供する。これは、地形の表面との明確なコントラストにより車両の輪郭を表示することによって、車両の人間による可視化を助ける。しかしながら、他の効果もまた得られる。黄色の色調は、車両の上部で輝く日光の有用な視覚的喩えになる。これについて、彩度及び強さ曲線もまた上限高さ３０８においてピークを示していることに留意されたい。この視覚的効果は、車両の上部を照らす強い日光の様相を生じさせることである。これらの特徴の組み合わせは、３Ｄポイントクラウドデータ内に含まれるターゲットの可視化に大変役立つ。] 図６
[0035] 図６を再び参照するに、上限高さ３０８（約３．５メータ）のすぐ上の高さについて、ポイントクラウドデータの色調は葉に対応する明るい緑色として規定される。明るい緑色は、図４に規定されるピークの彩度及び強さの値に一致している。図４に示されるように、明るい緑色の色調の彩度及び強さは、上限高さ３０８（本例では３．５メータに対応する）の近くでピーク値から減少する。彩度曲線４０は、約２２メータの高さに対応して０を有する。強さ曲線は、約３２メータに対応する高さで０となる。最後に、彩度曲線４０４と強さ曲線４０６はそれぞれ、木の頂上３１０において第２のピークを有する。特に、色調は、上限高さ３０８を超える高さで緑色を維持する。従って、ターゲット高さ範囲３０６の上限高さ３０８を超える３Ｄポイントクラウドデータの視覚的様相は、明るい緑色から中程度の緑色、暗めのオリーブの緑色、最後に木の頂上３１０において明るいライムグリーンに変化するように見える。これらの高さの３Ｄポイントクラウドデータの様相の遷移は、図４及び５に示される曲線によって規定される緑色の色調に係る彩度及び強さの変化に対応する。] 図４ 図６
[0036] 特に、木の頂上３１０において、彩度及び強さ曲線４０４，４０６の第２のピークが現れる。図６に示されるように、色調はライムグリーンである。この組み合わせの視覚的効果は、自然シーン内の木の頂上を照射する明るい日光の様相を生じさせることである。他方、彩度及び強さ曲線４０４，４０６におけるゼロは、木の頂上の下方の木陰の低木層の植物及び葉の視覚的様相を生じさせる。] 図６
[0037] ここに記載されるようにカラーマップが効果的に採用するため、地上３０５がシーンの各部分において正確に規定されることを保障することが効果的である。これは、地形が平らでなく又は高さに変化があるシーンにおいて特に重要となりうる。考慮されない場合、３Ｄポイントクラウドデータにより表されるシーン内の地上におけるこのような変化は、ターゲットの可視化を困難にしうる。これは、カラーマップが様々な高さにおけるシーンの内容に対して視覚的例えをもたらすよう意図的に選択される場合に特に真である。]
[0038] 地形の高さの変化を考慮するため、３Ｄポイントクラウドデータにより表されるシーンのボリュームは、複数のサブボリュームに分割可能であることが効果的である。このコンセプトは、図７及び８に示される。図示されるように、３Ｄポイントクラウドデータの各フレーム７００は複数のサブボリューム７０２に分割される。このステップは、図７を参照して最も良く理解される。各サブボリューム７０２は、３Ｄポイントクラウドデータの各フレームにより表されるボリューム全体と比較して、トータルボリュームにおいてかなり小さくなるよう選択可能である。例えば、一実施例では、各フレームから構成されるボリュームは１６個のサブボリューム７０２に分割可能である。各サブボリューム７０２の正確なサイズは、シーン内に出現する選択されたオブジェクトの予想されるサイズに基づき選択可能である。さらに、本発明はサブボリューム７０２に関して何れか特定のサイズに限定されるものでない。図８を再び参照するに、各サブボリューム７０２はさらにボクセル８０２に分割可能であることが観察できる。ボクセルはシーンデータのキューブである。例えば、１つのボクセルは（０．２ｍ）３のサイズを有することが可能である。] 図７ 図８
[0039] サブボリューム７０２の各カラムは、３Ｄポイントクラウドデータにより表される地形の表面の特定部分と揃えられる。本発明の実施例によると、各サブボリュームについて地上３０５が規定できる。地上波、サブボリューム内で最低の高さの３Ｄポイントクラウドデータのポイントとして決定できる。例えば、ＬＩＤＡＲタイプレンジング装置の場合、これは、サブボリューム内のレンジング装置により受信された最後のリターンとなる。各サブボリュームの地上リファレンスレベルを確定することによって、カラーマップがシーンの当該部分の真の地上に適切に参照されることを保障することができる。]
[0040] 本発明の上記説明に関して、本発明がハードウェア、ソフトウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより実現可能であることが認識されるべきである。本発明の構成による方法は、１つの処理システムにおいて集中的に実現可能であり、あるいは異なる要素が複数の相互接続されたシステム全体に分散された分散的な方法により実現可能である。ここに記載された方法を実行するのに適した何れかのタイプのコンピュータ又は他の装置が適している。ハードウェアとソフトウェアの典型的な組み合わせは、ロード及び実行されると、ここに記載された方法を実行するようコンピュータシステムを制御するコンピュータプログラムを有する汎用コンピュータプロセッサ又はデジタル信号プロセッサとすることが可能である。]
[0041] 本発明はまた、ここに記載された方法の実現を可能にするすべての特徴を有し、コンピュータシステムにロードされると、これらの方法を実行可能なコンピュータプログラムプロダクトにより実現可能である。ここでのコンピュータプログラム又はアプリケーションは、ａ）他の言語、コード又は記号への変換、ｂ）異なる物質形態による再生の一方又は双方の後に又は直接的に特定の機能を情報処理機能を有するシステムに実行させる命令セットの何れかの言語、コード又は記号による何れかの表現を意味する。さらに、上記説明は単なる例示のためのものであり、以下の請求項に与えられるものを除いて本発明を限定することを意図したものでない。]

权利要求:

請求項1
可視化及び解釈を向上させるため、３次元レンジデータのカラー表現を提供する方法であって、前記３次元レンジデータを構成する複数のデータポイントを表示するステップと、色調、彩度及び強さにより規定されるカラー空間を使用するステップと、前記色調、彩度及び強さを前記３次元レンジデータの高さ座標にマッピングするためのカラーマップに従って、前記色調、彩度及び強さの各値を選択的に決定するステップと、前記彩度及び強さについて規定された値が所定のターゲット高さ範囲の上限高さにほぼ対応する第１の所定の高さにおいて第１ピーク値を有するように前記カラーマップを選択するステップと、を有する方法。
請求項2
前記彩度及び強さについて規定された値がシーン内の木の頂上の予想高さにほぼ対応する第２の所定の高さにおいて第２ピーク値を有するように前記カラーマップを選択するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
請求項3
前記所定のターゲット高さ範囲外の第２高さ範囲と比較して、前記所定のターゲット高さ範囲の第１高さ範囲内の高さの各増加的変化に対して、前記色調、彩度及び強さの少なくとも１つのより大きな値の変化を有するように前記カラーマップを規定するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
請求項4
前記彩度及び強さの少なくとも１つが前記所定のターゲット高さ範囲を超える所定の高さ範囲上の非単調関数に従って変化するように前記カラーマップを選択するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
請求項5
周期関数となるよう前記非単調関数を選択するステップをさらに有する、請求項４記載の方法。
請求項6
正弦関数となるよう前記非単調関数を選択するステップをさらに有する、請求項５記載の方法。
請求項7
シーン内の地形の表面にほぼ対応する地上においてブラウンの色調と、前記シーン内の木の頂上の予想高さにほぼ対応する第２の所定の高さにおいて緑色の色調とを生成する色調、彩度及び強さを提供するよう前記カラーマップを選択するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
請求項8
前記地上と前記シーン内の木の頂上の予想高さにほぼ対応する第２の所定の高さとの間の高さにおいて、前記ブラウンの色調から前記緑色の色調に連続的に移行するよう前記カラーマップを選択するステップをさらに有する、請求項７記載の方法。
請求項9
前記３次元レンジデータにより規定されるボリュームを、各サブボリュームが前記地形の表面の所定の部分に揃えられる複数のサブボリュームに分割するステップをさらに有する、請求項７記載の方法。
請求項10
前記３次元レンジデータを用いて前記複数のサブボリュームのそれぞれに対して前記地上を規定するステップをさらに有する、請求項９記載の方法。