JP2000076423A - 画像解析装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 撮影日時の異なる複数の航空写真などから、
その土地の利用状況の時間的変化を高速に把握可能にす
る。 【解決手段】異なる時刻に撮影した複数の画像情報のそ
れぞれを微分処理して輪郭線画像を生成した後、複数の
輪郭線画像からフーリエ変換画像を生成し、さらに複数
のフーリエ変換画像の各画素値の差分の総計が最小とな
る回転角度を求め、算出された回転角度だけ１つの元画
像を２次元平面上で回転させ、その縦横方向の各画素値
の差分の総計が最小となる平行移動量を求め、異なる時
刻に撮影した複数の画像情報の１つを回転角算出処理で
算出した回転角だけ２次元平面上で回転させ、かつ移動
量算出処理で算出した平行移動量だけ移動させて複数の
画像情報を２次元平面上での位置合わせを行った状態と
し、この位置合わせ常態で複数の画像情報の各画素の差
分を求めて差分画像を生成して出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、衛星画像や航空写
真などの画像情報から、目的とする建物や土地、道路等
の時間的変化を解析する画像解析装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、衛星や航空写真の利用が広まって
きている。地図の作成、保守においても広大な領域を効
率的に探査するために衛星写真や航空写真の利用が広く
行われている。航空写真や衛星写真の利用は、航空写真
のステレオ視による高さ情報の取得や写真利用による土
地の状況変化の把握に利用されている。また、より広域
の植生、土地利用状況の把握などに利用されている。

【０００３】このような技術として特開平３−１６７６
７８号公報に開示された「ステレオ画像データから３次
元数値データを求める方法」では、人工衛星又は航空機
等から得られ画像を元にして三次元数値データ（高さの
情報）を求めるために左右両画像中の対応点を求める手
法が提案されている。この技法では左右の画像それぞれ
で特徴点を見つけて自動的に対応付けすることで高さ情
報の取得を行っている。この特徴点の中で自動的に対応
付けできなかったものに対しては人手による対話的な対
応付けを行っている。

【０００４】また、特開平８−６３６８３号公報に開示
された技術では、テレビカメラからの画像を監視装置に
利用するために画像間の差分を取る装置が提案されてい
る。この装置では１台のテレビカメラで撮影している画
像で監視を行うために単純に時系列の画像間で差分情報
を取得するのではなく、各画像データを微分画像を作成
して微分画像間で差分処理を行うことで監視対象場所の
日照の変化等の影響を除去を実現している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】航空写真や衛星写真の
利用分野として土地の利用状況や街区の状況変化を把握
する用途が考えられる。航空写真や衛星写真を利用する
ことで地上での土地利用状況の把握を行うのに比較して
広域を効率よく監視することができる。しかし、特開平
８−６３６８３号公報や特開平３−１６７６７８号公報
で提案されている画像の利用方法では、比較を行う画像
はほぼ同一時刻に撮影されたものである。

【０００６】これに対して、土地の利用状況の変動や建
物の建て変わりを把握するために比較する画像は数ヶ月
から数年の期間で撮影された画像である。このように撮
影日時が異なっている画像を比較する場合には、各画像
の撮影条件の差異が問題となる。

【０００７】この撮影条件の差異の中には、例えば航空
写真を撮影した飛行機のわずかな飛行経路の差異や、衛
星画像を撮影した衛星のわずかな姿勢の差異などがあ
る。このような撮影条件の違いにより、同一地域を撮影
した画像でも完全に重なることはない。２つの画像が僅
かにずれていると、殆ど全ての点で大きな濃度差が生じ
てしまい２枚の画像を重ねて各画素ごとの濃度の差分を
取り出しても有意な情報を得ることができない。

【０００８】このような画像間のずれの補正には、地上
をいくつかの矩形領域に分割し、その矩形単位でアフィ
ン変換を行うことで水平方向のずれ及び回転による影響
を除去することが出来る。しかし、通常、アフィン変換
を用いる場合には、重ね合わせを行う画像間で対応の取
れる地点を３点指定する必要がある。この３点の指定は
人手で行う必要があるため、大量の処理には適していな
い。

【０００９】本発明は、このような問題を解決するもの
であり、画像の重ね合わせを自動化し、大量の画像から
対象物の時間的変化を高速に把握することができる画像
解析装置を提供することを目的とするものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記の課題を
解決するために、前記異なる時刻に撮影した複数の画像
情報のそれぞれを微分処理して輪郭線を抽出し、輪郭線
画像を生成する輪郭線抽出処理手段と、生成された複数
の輪郭線画像をそれぞれ２次元フーリエ変換してフーリ
エ変換画像を生成する周波数変換処理手段と、生成され
た複数のフーリエ変換画像の各画素値の差分の総計が最
小となる回転角度を求める回転角算出手段と、算出され
た回転角度だけ１つの元画像を２次元平面上で回転さ
せ、その縦横方向の各画素値の差分の総計が最小となる
平行移動量を求める移動量算出手段と、前記異なる時刻
に撮影した複数の画像情報の１つを前記回転角算出手段
で算出した回転角だけ２次元平面上で回転させ、かつ前
記移動量算出手段で算出した平行移動量だけ移動させて
複数の画像情報を２次元平面上での位置合わせを行った
状態とし、この位置合わせ常態で複数の画像情報の各画
素の差分を求めて差分画像を生成する差分画像生成処理
手段と、生成された差分画像を可視画像として出力する
画像出力手段とを備えることを特徴とする。

【００１１】

【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。図１は、本発明の一実施形
態を示すシステム構成図であり、画像情報記録部１０
１、回転補正部１０２、平行移動補正部１０３、差分画
像抽出部１０４、差分画像記録部１０５、表示制御装置
１０６、入力装置１０７、表示装置１０８とを備えてい
る。

【００１２】画像情報記録部１０１には、衛星画像や航
空写真などの画像情報が格納されている。回転補正部１
０２は画像情報記録部１０１に格納されている複数の画
像間での差分解析を行うために画像の回転角の補正処理
を行う。平行移動補正部１０３は回転補正部１０２で補
正した複数の画像を平行移動して２次元平面上での位置
の補正を行う。差分画像抽出部１０４は回転及び平行移
動による位置合わせ後の画像間の差分抽出を行い、差分
画像記録部２０５に記録する。表示制御部１０６は入力
装置１０７からの入力に従い、画像情報記録部１０１と
差分情報記録部１０５に格納されている画像情報のいず
れか一方または両方を表示装置１０８に表示する。

【００１３】まず、本発明における２つの画像の回転ず
れおよび縦横方向の位置ずれを補正する原理について、
図２を参照して説明する。図２（ａ），（ｂ）それぞれ
同一地点を撮影した航空写真画像である。（ｃ）と
（ｄ）はそれぞれ（ａ）と（ｂ）の画像の―部を拡大し
て模式的に示した図である。（ｃ），（ｄ）の矩形はそ
れぞれ（ａ），（ｂ）の画像に現れる建物を表してい
る。この例では（ａ），（ｂ）の画像は同一地点を上空
から撮影したものであるが、撮影時の方向が異なるた
め、２つの画像をそのまま重ねて差分を抽出することは
できない。

【００１４】本発明は、例えば人工的な建物の変化の抽
出を目的としている。建物や道路などの人工物は、山林
や原野に比べると幾何学的な規則性が含まれている。本
発明では、この規則性に着目し、図２（ｃ）と（ｄ）に
模式的に示した画像を微分処理して輪郭線を抽出し、同
図（ｅ）と（ｆ）に模式的に示すような輪郭線画像を生
成する。

【００１５】次に、（ｅ）と（ｆ）の輪郭線画像に含ま
れている建物等の対象物は道路などに沿って規則的に並
んでいることが多い。この特徴を抽出するために、
（ｅ）と（ｆ）の画像に２次元フーリェ変換処理を施
す。図２（ｇ）と（ｈ）は同図（ｅ）と（ｆ）の画像に
２次元フーリェ変換を行い、各画素点のデータの絶対値
をプロットしたフーリエ変換画像である。道路や家枠な
どの直線が元画像の中に平行もしくは直行して現れてい
るものが多いため、（ｇ）と（ｈ）のフーリエ変換画像
でも９０度傾いた方向に濃い成分が現れている。そこ
で、この（ｇ）と（ｈ）の画像を最も良く対応づけられ
る回転角度を求める。具体的には、（ｇ）と（ｈ）のフ
ーリエ変換画像の各画素値の差分の総計が最小となる回
転角度を求める。そして、その角度で画像（ｂ）に回転
補正を行い、（ａ）と（ｂ）の画像の回転方向の対応付
け（位置合わせ）を可能にする。この後、算出された回
転角度だけ１つの元画像を２次元平面上で回転させ、そ
の縦横方向の各画素値の差分の総計が最小となる平行移
動量を求める。

【００１６】そして、算出された平行移動量だけ画像
（ｂ）を平行移動し、（ａ）と（ｂ）の画像の縦横方向
の対応付け（位置合わせ）を可能にする。なお、平行移
動量は、回転角度を求めた直後に算出するようにしても
よく、回転角度と平行移動量の両方が求まった段階で
（ｂ）の画像を回転し、さらに平行移動させるようにし
てもよい。

【００１７】図３は、２つの画像の差分情報を表示する
までの概略処理フロー図である。本実施形態の画像解析
装置では、画像情報記録部１０１に格納された２つの画
像に対して、まず回転角補正処理により、画像間の回転
によるずれの補正を行う（ステップ３０１）。次に、平
行移動補正処理により水平、垂直方向の画像間のずれを
補正する（ステップ３０２）。水平、垂直方向とは、図
２の図面上における横方向および縦方向に相当する。こ
れらの補正処理の後に、差分情報抽出処理を行い、２つ
の画像（図２の（ａ），（ｂ）の画像）のそれぞれ対応
する画素同士の差分を求めて差分画像を生成し、差分画
像記録部１０５に格納する（ステップ３０３）。この差
分画像を抽出結果表示処理により表示装置１０８に可視
画像として表示する（ステップ３０４）。

【００１８】図４は、図３の処理フローに示した回転角
補正処理（ステップ２０１）の詳細を示すフロー図であ
る。回転角補正処理では、まずサンプルエリア抽出処理
において、差分抽出を行う２つの画像から例えば「６４
×６４」画素のエリアを一定個数取り出す（ステップ４
０１）。次に、画像エッジ抽出処理においてサンプルエ
リア抽出処理（ステップ４０１）で取り出した画像に対
してエッジ抽出（輪郭線抽出）を行い、輪郭線画像を生
成する（ステップ４０２）。次に、輪郭線画像に２次元
フーリエ変換処理（周波数変換処理）を施し、周波数成
分の取得を行う（ステップ４０３）。次に、周波数変換
処理後のフーリエ変換画像を微少角度回転して、２つの
画像の差分が最小になる角度を見つけることで、２つの
画像の回転角度の検出を行う回転角推定処理を行う（ス
テップ４０４）。この処理で得られた回転角度で元画像
の一方（図２の（ｂ）の画像）を回転させることで回転
角度の補正を行う。

【００１９】図５は、図４の処理フローの中のサンプル
エリア抽出処理（ステップ４０１）の詳細を表すフロー
図である。まず、元画像（図２の（ａ）または（ｂ）の
画像）の（Ｘ，Ｙ）座標に対応する画素の濃度値は配列
Ａ１［Ｘ，Ｙ］、Ａ２［Ｘ，Ｙ］に格納されているとす
る。また、抽出したＩ番目のサンプルエリアの画像の
（Ｘ，Ｙ）座標の画素の濃度値は配列Ｂ１［Ｉ，Ｘ，
Ｙ］，Ｂ２［Ｉ，Ｘ，Ｙ］に格納されるものとする。ま
ず、変数Ｉに１を代入する（ステップ５０１）。次に、
変数Ｉの値が抽出するサンプルエリア数Ｎを超えていな
いか判定する（ステップ５０２）。もし、変数ＩがＮよ
りも大きければ処理を終了する。

【００２０】変数ＩがＮ以下の場合には、変数Ｘに０か
ら「画像の横画素数−６４」の範囲の整数の乱数を発生
させ代入する（ステップ５０３）。また、変数Ｙに０か
ら「画像の縦画素数−６４」の範囲の整数の乱数を発生
させ代入する（ステップ５０４）。

【００２１】次に、変数Ｊに１を代入する（ステップ５
０５）。次に、変数Ｊの値が「６４」以下か判定する
（ステップ５０６）。もし、「６４」以下の場合には変
数Ｋに「１」を代入する（ステップ５０７）。次に、変
数Ｋが「６４」以下か判定する（ステップ５０８）。変
数Ｋの値が「６４」以下の場合には、２つの画像の（Ｘ
＋Ｊ，Ｙ＋Ｋ）画素の値を配列Ｂ１［Ｉ，Ｊ，Ｋ］及び
Ｂ２［Ｉ，Ｊ，Ｋ］に格納する（ステップ５０９，５１
０）。次に、変数Ｋの値に「１」を加える（ステップ５
１１）。この後、再度ステップ５０８に戻り、Ｋの値の
判定を行う。この判定でＫが「６４」を超えていた場合
には、変数Ｊの値に「１」を加える（ステップ５１
２）。そして、ステップ５０６に戻ってＪが「６４」を
超えていないか判定する。もし、「６４」を超えていた
場合には変数Ｉの値に「１」を加え（ステップ５１
３）、さらにステップ５０２に戻ってＩの値がＮを超え
ていないか判定する。

【００２２】図６は、図４の画像エッジ抽出処理（ステ
ップ４０２）の詳細を表すフロー図である。まず、変数
Ｉに「１」を代入する（ステップ６０１）。もし、変数
Ｉの値がサンプルエリア数Ｎを超えていれば、処理を終
える（ステップ６０２）。超えていない場合には、変数
Ｘに「１」を代入する（ステップ６０３）。次に、変数
Ｘの値が「６４」を超えていないか判定する（ステップ
６０４）。超えている場合には、変数Ｉの値に「１」を
加え（ステップ６１１）、さらにステップ６０２に戻っ
てＩの値がＮを超えていないか判定する。超えていない
場合には変数Ｙに「１」を代入する（ステップ６０
５）。次に、変数Ｙの値が「６４」を超えていないか判
定する（ステップ６０６）。超えている場合には、変数
Ｘの値に「１」を加え（ステップ６１０）、さらにステ
ップ６０４に戻ってＸの値が「６４」を超えていないか
判定する。

【００２３】変数Ｙの値が「６４」を超えていない場合
は、一方の画像の（Ｘ，Ｙ）画素を中心とする左右上下
の画素（Ｘ−１，Ｙ）、（Ｘ＋１，Ｙ）、（Ｘ，Ｙ＋
１）、（Ｘ，Ｙ−１）の濃度値の差の４倍（＝４＊）の
値を配列Ｃ１［Ｉ．Ｘ，Ｙ］に格納する（ステップ６０
７）。同様に、他方の画像の（Ｘ，Ｙ）画素を中心とす
る左右上下の画素（Ｘ−１，Ｙ）、（Ｘ＋１，Ｙ）、
（Ｘ，Ｙ＋１）、（Ｘ，Ｙ−１）の濃度値の差の４倍
（＝４＊）の値を配列Ｃ１［Ｉ，Ｘ，Ｙ］に格納する
（ステップ６０８）。そして、変数Ｙに「１」を加え
（ステップ６０９）、さらにステップ６０６に戻ってＹ
の値が「６４」を超えていないか判定する。これによっ
て、２つの画像の輪郭線画像が生成される。

【００２４】図７は、図４の回転角推定処理（ステップ
４０４）の詳細を示すフロー図である。図６で示した画
像エッジ抽出処理により、２つの画像から抽出した複数
のサンプルエリアの輪郭線画像は配列Ｃ１［Ｉ，Ｘ，
Ｙ］およびＣ２［Ｉ，Ｘ，Ｙ］に格納される。この２つ
の画像は図４の２次元フーリエ変換処理により、そのパ
ワースペクトルが配列Ｐ１［Ｉ，Ｘ，Ｙ］及びＰ２
［Ｉ，Ｘ，Ｙ］格納される。

【００２５】回転角推定処理は、各サンプルエリアに対
して、最適な回転角度を算出し、その平均値を画像全体
の回転角度とする。この処理を図７および図８のフロー
図を参照して説明する。まず、変数Ｉに「１」を代入す
る（ステップ７０１）。次に、変数Ｉがサンプルエリア
数Ｎを超えていないか判定する（ステップ７０２）。変
数ＩがＮを超えていれば、変数Ｓの値をＮで割り、平均
の回転角を決定して処理を終える（図８のステップ７２
１）。しかし、変数ＩがＮ以下の場合にはまず、変数Ｓ
［Ｉ］に比較する２つのサンプルエリアの画像の総差分
値を代入する。変数Ｌ［Ｉ］には「−１０」を代入する
（ステップ７０３）。

【００２６】次に、変数Ｊ「−９」を代入する（ステッ
プ７０４）。次に、この変数Ｊが「１０」未満か判定す
る（ステップ７０５）。変数Ｊが「１０」未満の湯合に
は、Ｐ［Ｉ，Ｘ，Ｙ］に格納されている画像を微小角θ
のＪ倍回転した画像をＱ１［Ｘ，Ｙ］に格納する（ステ
ップ７０６）。次に、回転した画像Ｑ１［Ｘ，Ｙ］と回
転していない画像Ｐ［Ｉ，Ｘ，Ｙ］の各画素ごとの差分
の合計を以下の手順で変数Ｄに算出する。

【００２７】まず、変数Ｄに値「０」を代入する（ステ
ップ７０７）。次に、変数Ｘに「１」を代入する（ステ
ップ７０８）。この変数Ｘが「６４」を超えていないか
判定する（ステップ７０９）。変数Ｘが「６４」以下の
場合には、変数Ｙに「１」を代入する（ステップ７１
０）。次に、この変数Ｙが「６４」を超えていないか判
定する（ステップ７１１）。「６４」を超えていない場
合には、（Ｘ−３２）∧２＋（Ｙ−３２）∧２が３２∧
２を超えていないか判定する（ステップ７１２）。な
お、「∧２」は「２乗」のことである。もし、超えてい
ない場合には、変数ＤにＱｌ［Ｘ，Ｙ］とＰ２［Ｉ，
Ｘ，Ｙ］の差分の絶対値を加える（ステップ７１３）。

【００２８】次に、変数Ｙに「１」を加え（ステップ７
１４）、再度ステップ７１１で値の判定を行う。この判
定でＹが「６４」を超えていれば、変数Ｘの値に「１」
を加え（ステップ７１４）、再度ステップ７０９でＸの
値を判定する。この判定でＸの値が「６４」を超えてい
れば、Ｊ＊θ（＝θのＪ倍）回転した場合の総差分値が
今までに算出した中で最小か否かを判定する。このため
に、変数ＤがＳ［Ｉ］以下か判定する（ステップ７１
６）。Ｄが小さい場合には変数Ｓ［Ｉ］にＤの値を代入
し、変数Ｌ［Ｉ］にはＪの値を代入する（ステップ７１
７）。

【００２９】次に、さらにθ回転した画像に対して同じ
処理を行うために、変数Ｊの値に「１」を加え（ステッ
プ７１８）、再度ステップ７０５で変数Ｊの値の判定を
行う。変数Ｊの値が「１０」以上の場合には、Ｉ番目の
画像の回転角度を変数Ｓに加え（ステップ７１９）、次
に変数Ｉに「１」を加え（ステップ７２０）、再度ステ
ップ７０２で変数Ｉの値を判定する変数Ｉの値がサンプ
ルエリア数を超えていた場合には、変数Ｓの値をサンプ
ルエリア数Ｎで割り、画像全体の回転角度を求め（ステ
ップ７２１）、処理を終える。

【００３０】このように本実施形態においては、異なる
時刻に撮影した複数の画像情報のそれぞれを微分処理
（エッジ処理）して輪郭線を抽出し、輪郭線画像を生成
した後、その生成された複数の輪郭線画像をそれぞれ２
次元フーリエ変換してフーリエ変換画像を生成し、さら
に生成された複数のフーリエ変換画像の各画素値の差分
の総計が最小となる回転角度を求め、算出された回転角
度だけ１つの元画像を２次元平面上で回転させ、その縦
横方向（水平、垂直方向）の各画素値の差分の総計が最
小となる平行移動量を求め、異なる時刻に撮影した複数
の画像情報の１つを回転角算出処理で算出した回転角だ
け２次元平面上で回転させ、かつ移動量算出処理で算出
した平行移動量だけ移動させて複数の画像情報を２次元
平面上での位置合わせを行った状態とし、この位置合わ
せ常態で複数の画像情報の各画素の差分を求めて差分画
像を生成し、その生成された差分画像を可視画像として
表示装置あるいはプリンタなどに出力するようにしたた
め、従来人手で行っていた画像の重ね合わせを自動化す
ることができ、大量の画像から対象物の時間的変化を高
速に把握することが可能になる。

【００３１】従って、異なる時刻に撮影した衛星画像や
航空写真等の画像から、撮影されている対象物（道路や
建物、土地、森林、河川など）の時間的変化を高速に把
握する上で極めて有効なものとなる。

【００３２】なお、本発明は、衛星画像や航空写真に限
定されるものではなく、例えば、大規模駐車場の地上監
視点に設置したカメラにより駐車場の使用状況を上空か
ら適宜の時間間隔で撮影し、その撮影画像によって駐車
場の使用状況等の時間的変化を把握する場合にも適用す
ることができる。

【００３３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
異なる日時に撮影した航空写真や衛星写真などの画像を
比較して道路、建物など土地の利用形態や建物、道路の
状況の時間的変化を把握するに当たり、従来人手で行っ
ていた画像の重ね合わせを自動化することができ、撮影
位置のずれによる誤った差分の抽出を防止し、大量の画
像から対象物の時間的変化を高速に把握することが可能
になる。従って、異なる時刻に撮影した衛星画像や航空
写真等の画像から、撮影されている対象物（道路や建
物、土地、森林、河川、湖沼など）の時間的変化を高速
に把握する上で極めて有効なものとなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態を示すブロック構成図であ
る。

【図２】本発明の画像解析処理過程での画像の変化を示
す写真図を含む説明図である。

【図３】本発明の画像解析処理の概略を示すフロー図で
ある。

【図４】図３のフロー図中の回転角補正処理の詳細フロ
ー図である。

【図５】図４のフロー図中のサンプルエリア抽出処理の
詳細を表すフロー図である。

【図６】図４のフロー図中のエッジ抽出処理の詳細を表
すフロー図である。

【図７】図４のフロー図中の回転角補正処理の詳細を表
すフロー図である。

【図８】図７の続きを示すフロー図である。

【符合の説明】

１０１…画像情報記録部、１０２…回転補正部、１０３
…平行移動補正部、１０４…差分画像抽出部、１０５…
差分画像記録部、１０６…表示制御装置、１０７…入力
装置、１０８…表示装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA14 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC03 CE03 DA07 DB02 DB09 DC16 DC32 5L096 AA06 BA18 DA01 FA06 FA23 GA08 GA24 HA01 JA11

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 目標とする対象物が含まれる範囲を異な
   る時刻に上空から撮影した複数の画像情報を用いて、そ
   の複数の画像中に撮影されている対象物の時間的変化を
   解析する画像解析装置であって、 前記異なる時刻に撮影した複数の画像情報のそれぞれを
   微分処理して輪郭線を抽出し、輪郭線画像を生成する輪
   郭線抽出処理手段と、 生成された複数の輪郭線画像をそれぞれ２次元フーリエ
   変換してフーリエ変換画像を生成する周波数変換処理手
   段と、 生成された複数のフーリエ変換画像の各画素値の差分の
   総計が最小となる回転角度を求める回転角算出手段と、 算出された回転角度だけ１つの元画像を２次元平面上で
   回転させ、その縦横方向の各画素値の差分の総計が最小
   となる平行移動量を求める移動量算出手段と、 前記異なる時刻に撮影した複数の画像情報の１つを前記
   回転角算出手段で算出した回転角だけ２次元平面上で回
   転させ、かつ前記移動量算出手段で算出した平行移動量
   だけ移動させて複数の画像情報を２次元平面上での位置
   合わせを行った状態とし、この位置合わせ常態で複数の
   画像情報の各画素の差分を求めて差分画像を生成する差
   分画像生成処理手段と、 生成された差分画像を可視画像として出力する画像出力
   手段と、を備えることを特徴とする画像解析装置。