画像理解

構造的パターン認識

人工知能の分野で開発された技法。人工物のような形状の明確なものに有効。

リモートセンシング画像の解析に有効な知識源。画像から得られた知識を地図に反映させる利用法も考えられる。

画像から線や領域といった画像特徴を抽出し、知識として蓄えられている認識対象のモデルとの照合をおこなう。

モデルを画像（テンプレート）として表し、テンプレートマッチングをおこなうことで対象物の検出を行う。
認識対象のもつ特徴（スペクトル特性、形状、テクスチャ）と画像の持つ特徴を比較する。
対象物を部分部分とそれらの関係・構成でとらえ、各部分の認識と部分間の空間的関係を検査する。
- 局所的対応付け
- 大局的対応付け：弛緩法、動的計画法、一般化ハフ変換、グラフマッチングなど
文脈依存解析：対象物の周囲などに何があるかによって認識する。
認識過程の制御：何をどのような順序で認識するか。

画像のスペクトル情報に基づいた統計的分類手法
- 雑音に弱い
- 画素単位の分類、テクスチャを持った領域解析ができない
- 撮影条件による変化
- 対象物という概念が無い。（コンクリートでできた道路とビルを区別できない）
テクスチャ特徴の導入。領域分割。
テンプレートマッチングを用いた対象物の位置検出
- 対象物の大きさや方向の変化に対応できない
- 撮影条件が変わると照合がとれない
空間関係を利用した構造マッチングをおこなう。

地図情報の利用（地理情報システム GIS, 数値標高モデル DEM）

周囲より明度が高い。線状になる。線追跡のアルゴリズム

周囲より明度が高い。平行線分の組になる。影がある。