コンクリート画像抽出方法
【課題】背景や障害物を含むコンクリート構造物の画像から、誤差となるコンクリート面以外の背景や障害物を除去すること。
【解決手段】コンクリート構造物の色と同じ色であって、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素をコンクリート候補領域として構造物抽出部１３１で抽出し、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いてコンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に前景として存在する障害物のエッジを抽出し、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて中央画素に対する１６個の近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が位置ｋ＝９にあって、１６個のテクスチャ量の分散値が０．０００１以上である場合に、当該中央画素をコンクリート領域として抽出し、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いてコンクリート領域を障害物のエッジに到達するまで拡大する。
【解決手段】コンクリート構造物の色と同じ色であって、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素をコンクリート候補領域として構造物抽出部１３１で抽出し、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いてコンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に前景として存在する障害物のエッジを抽出し、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて中央画素に対する１６個の近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が位置ｋ＝９にあって、１６個のテクスチャ量の分散値が０．０００１以上である場合に、当該中央画素をコンクリート領域として抽出し、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いてコンクリート領域を障害物のエッジに到達するまで拡大する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を用いたコンクリート構造物の診断法に関する。建物や電柱等のコンクリート構造物の表面に生じたひび割れを画像処理によって検知する際に、画像にコンクリート面以外の物体が撮像されている場合には、これがひび割れ誤検知の主要因となるため、これら誤検知要因を排除し、撮像した画像からコンクリート面を構成する画素のみを抽出する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、戦後の高度成長期に建設された老朽化した高速道路や近年の施工不良マンション等のコンクリート構造物に対する不安が社会問題化している。コンクリート構造物の耐久性を検査する際の最重要項目の一つに、コンクリート表面のひび割れ検査を挙げることができる。ひび割れは、地震等によってコンクリート構造物に応力が加わることにより、コンクリートが破断して生じるものである。コンクリート表面にひび割れが発生した場合、そのひび割れた箇所から雨水等が侵入し、コンクリート内部の鉄筋に到達すると腐食が始まり、鉄筋の強度が落ちてコンクリート構造物の耐久性低下を引き起こす。このようなコンクリート構造物の耐久性低下を未然に防止するには、コンクリート表面のひび割れを早期に発見し、補修や補強を適宜実施することが重要である。
【０００３】
そして、補修を要するひび割れの程度を判断する際には、コンクリート表面に現れたひび割れの「幅」を指標とする場合が多い。鉄筋への到達と直接的に関わる「深さ」も重要な指標ではあるが、ひび割れ幅から深さをある程度予測できるため、表面のひび割れ幅を用いて補修実施の要否を判断することが一般的となっている。なお、コンクリート構造物の耐久性に関する許容ひび割れ幅については、地理的な位置によって地質性・環境性が異なるため、各国の提案基準によって若干のバラツキがある。大凡ではあるが、乾燥空気中であれば幅０．３〜０．４ｍｍ、湿空中であればそれ以下の値を許容ひび割れ幅と規定しているものが多い。また、幅が０．２ｍｍ以上に到達したひび割れについては、充填材や被覆による補修、或いは鋼製アンカー等による補強の実施対象としている（非特許文献１参照）。
【０００４】
さて、現在のひび割れ診断は目視による検査が主流であるが、熟練した作業員であっても、長時間の作業において、サブミリメートル幅のひび割れを見落とさない集中力を維持することは困難である。ゆえに、機械によるひび割れ検査の自動化が望まれているが、機材の入手し易さや現場作業の簡易さという観点から、デジタルカメラによってコンクリート構造物の壁面を遠隔撮影し、その画像から画像処理ソフトウェアによってひび割れの検知を試みるというアプローチが有力視されている。
【０００５】
これに対し、コンクリート壁面の画像からひび割れを画像処理により検知するアルゴリズムは既にいくつか提供されており（非特許文献２参照）、このような既存のアルゴリズムでは、一般に、エッジという特徴量を用いてひび割れを検知している。エッジとは隣り合う画素の濃淡が急峻に変化することによって生じた輪郭線であり、ひび割れは画像中において筋状の陰影線として現れるため、エッジは、ひび割れを示す唯一無二の特徴量として捉えることができる。従って、これらの既存のアルゴリズムを用いることにより、コンクリート構造物の壁面のみに検知すべきひび割れが映った画像に対しては、ひび割れの自動検知が有効に機能することになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「コンクリートのひび割れ調査、補修・補強指針」、社団法人日本コンクリート工学協会編著、2003年、p274-279
【非特許文献２】岡宗一、外３名、「ニューラルネットワークによるミリ波近接場画像からのコンクリートひび割れ抽出」、基礎・境界公園論文集、２００９年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会、Ａ−４−３、2009年、p66
【非特許文献３】高木幹雄、外１名 監修、「画像処理ハンドブック」、東京大学出版会、p28-29，p516-523，p550-565
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、実際の現場では、建物ならば窓やサッシ等、電柱ならばケーブルや足場釘等といった、コンクリート構造物の後方に存在する背景や前方に存在する障害物が複雑に入り組んでいる状況が殆どであるため、ひび割れ検査の対象となるコンクリートのみを撮影することは困難である。よって、そのような背景や障害物が複雑に入り組んで撮影されたコンクリートの画像を用いた場合には、それら背景や障害物の輪郭エッジがひび割れとして誤検知されてしまい、前述のひび割れ検知アルゴリズムは上手く機能しないという問題があった。
【０００８】
このような課題を克服するには、ひび割れ検知を試みる前に背景や障害物を画像から除去する処理が必要であるが、背景や障害物の種類は千差万別であるため、非特許文献３に代表されるようなパターン認識技術を適用して様々な背景および障害物を自動的に除去することは困難である。
【０００９】
以上のような理由から、背景や障害物を含むコンクリート構造物の画像から、コンクリート面以外の背景や障害物を削除した後に、ひび割れを検知する技術が要求されている。
【００１０】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、エッジを用いてコンクリート面のひび割れを検知するのに先立って、コンクリート構造物の画像から誤差となるコンクリート面以外の背景や障害物を除去することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１に記載の本発明は、コンピュータにより、検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像する第１のステップと、撮像された前記コンクリート構造物を有する撮像画像を記憶手段に記憶する第２のステップと、前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物の色と同じ色の画素と当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とを判定する第３のステップと、前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とを判定する第４のステップと、前記コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出する第５のステップと、所定のエッジ抽出法を用いて前記コンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に存在する前景のエッジを抽出する第６のステップと、前記コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の一画素に対する複数の近傍画素のテクスチャ量をそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が所定の位置にあって、前記複数のテクスチャ量の分散値が所定の規定値以上である場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出する第７のステップと、所定の領域拡大法を用いて前記コンクリート領域を前記前景のエッジに到達するまで拡大する第８のステップと、拡大された前記コンクリート領域を抽出する第９のステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像し、コンクリート構造物の色と同じ色の画素と当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とを判定し、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とを判定し、コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出し、所定のエッジ抽出法を用いてコンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に存在する前景のエッジを抽出し、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の一画素に対する複数の近傍画素のテクスチャ量をそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が所定の位置にあって、複数のテクスチャ量の分散値が所定の規定値以上である場合に、任意の一画素をコンクリート領域として抽出し、所定の領域拡大法を用いてコンクリート領域を前景のエッジに到達するまで拡大し、拡大されたコンクリート領域を抽出するので、コンクリート構造物の撮像画像からコンクリート面以外の背景や障害物を除去することが可能となる。これにより、現状の目視点検におけるひび割れの見落としの危険性を確実に低下することが可能となる。
【００１３】
請求項２に記載の本発明は、前記第４のステップが、前記撮像画像から縦ｎ個横ｎ個（ｎは正の奇数）の正方形を構成するｎ２個の画素を選択し、選択された前記ｎ２個の画素のうち最も輝度の大きな画素の輝度が１となるように各画素の輝度をそれぞれ規格化し、規格化された前記ｎ２個の画素の輝度の標準偏差を前記正方形の中央画素のテクスチャ値とすることを前記撮像画像の各画素について求め、当該各画素のテクスチャ値が、前記コンクリート構造物のテクスチャ値として予め設定された所定の範囲に含まれるか否かにより前記判定を行うことを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載の本発明は、前記複数の近傍画素が、輝度値ｉを有する前記任意の一画素から、右方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１と、右方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝２と、右方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝３と、右方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝４と、右方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝５と、右方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝６と、右方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝７と、右方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝８と、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝９と、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１０と、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１１と、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１２と、左方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１３と、左方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１４と、左方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１５と、左方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１６と、であって、各近傍画素の輝度値がｊである確率をＰδｋ（ｉ，ｊ）とした場合に、前記第７のステップは、
【００１５】
【数１】
上記式（１）を用いて各近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓｋが最大値であって、かつ、テクスチャ量Ｓｋの分散値が０．０００１以上の場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出することを特徴とする。
【００１６】
請求項４に記載の本発明は、前記第１のステップが、前記検査対象である前記コンクリート構造物に焦点を合わせて撮像することを特徴とする。
【００１７】
請求項５に記載の本発明は、前記第５のステップが、前記コンクリート候補領域のうち、単位面積当りの密度が所定の規定値以上の領域を前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする。
【００１８】
請求項６に記載の本発明は、前記コンクリート構造物は円柱の形状を有するものであって、前記第１のステップは、前記デジタルカメラのレンズの光軸を前記円柱の回転軸に直交させ、かつ、画像の上下方向が当該回転軸に一致するように前記コンクリート構造物を撮像することを特徴とする。
【００１９】
請求項７に記載の本発明は、前記第５のステップが、前記コンクリート候補領域のうち画像の上下方向の画素数のヒストグラムが所定の閾値以上の場合に、前記撮像画像における上下方向の画素の全てを前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする。
【００２０】
請求項８に記載の本発明は、前記第６のステップが、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いることを特徴とする。
【００２１】
請求項９に記載の本発明は、前記第８のステップが、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、コンクリート構造物の撮像画像からコンクリート面以外の背景や障害物を除去することが可能となる。これにより、現状の目視点検におけるひび割れの見落としの危険性を確実に低下することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ひび割れ検知システムを構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。
【図２】探査領域抽出部を構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。
【図３】コンクリート構造物を撮像した撮像画像の一例を示す図である。
【図４】図３に示した撮像画像を市販のひび割れ検知ソフトウェアによって処理した結果を示す図である。
【図５】色判定部の処理を説明する図である。
【図６】テクスチャ判定部の処理を説明する図である。
【図７】構造物判定部の処理を説明する図である。
【図８】障害物のエッジの抽出結果を示す図である。
【図９】コンクリート画素の塗り潰し開始点を決定する処理を説明する図である。
【図１０】コンクリート面と非コンクリート面とにおけるテクスチャ量を比較して示す図である。
【図１１】コンクリート画素抽出部の処理を説明する図である。
【図１２】コンクリート面の抽出結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
上述したように、建物や電柱等のコンクリート構造物をデジタルカメラ等で撮像し、コンクリート構造物の表面に生じたひび割れを画像処理により検知する方法は既に技術開示されている。しかしながら、画像内にコンクリート面以外の物体が併せて撮像されている場合には、当該物体がひび割れ誤検知の主要因となる。したがって、ひび割れを検知する前に、撮像画像からコンクリート面以外の画像要素を除去することが必要である。以下、本実施の形態では、コンクリート構造物の後方に存在する背景と、コンクリート構造物の前方に前景として存在する障害物とを除去する方法について説明する。
【００２５】
本実施の形態に係るコンクリート画像抽出方法は、デジタルカメラで撮像した画像から、検査対象ではない背景や障害物の特徴を有する画素を抽出して除去するのではなく、検査対象であるコンクリート構造物の特徴を有する画素を抽出し、当該画素に適合しない画素を除去することを特徴としている。また、撮像時において、検査対象であるコンクリート構造物を撮像した画素や画像上の特徴が、コンクリート構造物の特徴を最大限に表すように撮像することも特徴としている。以下、一実施の形態に係るコンクリート画像抽出方法の画像処理アルゴリズムについて説明する。
【００２６】
図１は、ひび割れ検知システムを構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。本実施の形態に係るひび割れ検知システム１は、撮像部１１と、画像記憶部１２と、探査領域抽出部１３と、ひび割れ探査部１４と、表示部１５とで構成されている。
【００２７】
撮像部１１は、検査対象であるコンクリート構造物を、当該コンクリート構造物に焦点（ピント）を合わせてデジタルカメラで撮像する機能を有している。
【００２８】
画像記憶部１２は、撮像部１１で撮像されたコンクリート構造物を有する撮像画像を読出可能に記憶しておく機能を有している。なお、このような画像記憶部１２としては、メモリやハードディスク等の記憶装置で実現可能である。
【００２９】
探査領域抽出部１３は、画像記憶部１２から撮像画像を読み出して、コンクリート構造物を映した当該撮像画像から、ひび割れ探査範囲となるコンクリート面の画素（コンクリート領域）を抽出する機能を有している。
【００３０】
ひび割れ探査部１４は、探査領域抽出部１３により抽出されたコンクリート領域を探査範囲として、非特許文献２等に開示されたアルゴリズムを用いて、ひび割れ箇所を探査する機能を有している。
【００３１】
表示部１５は、ひび割れ探査部１４により探査されたひび割れ箇所をひび割れ検知システム１の利用者が視認可能に表示する機能を有している。
【００３２】
次に、探査領域抽出部１３について詳細に説明する。図２は、探査領域抽出部を構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。探査領域抽出部１３は、色判定部１３１ａと、テクスチャ判定部１３１ｂと、構造物判定部１３１ｃとで構成され、検査対象であるコンクリート構造物の特徴を有する画素を抽出する構造物抽出部１３１と、障害物エッジ抽出部１３２ａと、コンクリート画素抽出部１３２ｂとで構成され、構造物抽出部１３１により抽出された画素からコンクリート面のみを抽出するコンクリート面抽出部１３２とで構成されている。以下、コンクリート構造物として図３に示す電柱の撮像画像を一例に用いて、探査領域抽出部１３を構成する上記各機能部の機能について詳細に説明する。
【００３３】
図４は、図３に示した撮像画像を市販のひび割れ検知ソフトウェアによって処理した結果である。図４の拡大図から分かるように、建物・木・ベルト・ケーブル・足場釘等がひび割れとして誤検知されている。ゆえに、後段のひび割れ探査部１４でひび割れ検知処理を行う前に、これら障害物を除去する必要がある。
【００３４】
まず、構造物抽出部１３１について説明する。図５は、色判定部の処理を説明する図である。色判定部１３１ａでは、撮像画像を構成している各画素の色（例えば、輝度値、濃淡値、彩度値等）を用いてコンクリート面の可能性を有する色の画素と、それ以外の色の画素とを判定し、それぞれ抽出する。一般的に、コンクリート面の色は灰色であることから、例えば、図５（ａ）に示すＣＩＥ Ｌａｂ表色系（色評価系の一例）を用いて色の彩度を表現し、彩度が０に近い画素をコンクリート面として判定する。図５（ｂ）は、色の判定結果であり、コンクリート面の色を有する画素に判定結果１が割り当てられ、コンクリート面の色を有しない画素に判定結果０を割り当てられている。
【００３５】
ここで、撮像画像にはコンクリート構造物と同色の家屋等が混在しているため、色の判定結果のみからでは、コンクリート構造物である電柱を抽出することは困難である。そこで、電柱のみを正確に抽出するには、上記色情報に加えて、以下に説明するテクスチャ情報を追加して利用することが必要がある。
【００３６】
図６は、テクスチャ判定部の処理を説明する図である。テクスチャ判定部１３１ｂでは、コンクリート面の可能性を有するテクスチャの画素と、それ以外のテクスチャの画素とを判定し、それぞれ抽出する。コンクリート面の可能性が高いと判断されるテクスチャについては、例えば、以下の通り判別する。
【００３７】
まず、ある任意の一画素（中央画素）と、当該中央画素に対して上下左右斜め方向に隣接する周辺８近傍の各隣接画素（図６（ａ）参照）とに対して輝度を規格化する。具体的には、中央画素を含めた９画素のうち最も輝度の大きな画素の輝度が１となるように各画素の輝度を規格化する。
【００３８】
次に、この９画素について、規格化した輝度の標準偏差でテクスチャを数値化し、規格化された９画素の輝度の標準偏差を中央画素のテクスチャ値とする。この数値化した結果を図６（ｂ）に示す。規格化した輝度の標準偏差のテクスチャ値は、０に近いほど滑らかな表面を持つ物体の画像を現すものとなる。
【００３９】
その結果、コンクリート面の標準偏差値を解析すると０．０５以上かつ０．１０未満に収まることから、この範囲にテクスチャ分散値を持つ画素に判定結果１を割り当て、それ以外の画素に判定結果０を割り当てる。すなわち、テクスチャ判定部１３１ｂにより判定結果が１である画素は、コンクリートの画像である可能性を有するものとなる。
【００４０】
以上では、縦３個×横３個からなる正方形の９画素を一例に説明したが、テクスチャの判定に用いる画素数は、縦ｎ個×横ｎ個（ｎは正の奇数）の正方形を構成するｎ２個の画素としてもよい。すなわち、縦ｎ個×横ｎ個のｎ２個の画素を選択し、選択されたｎ２個の画素について、輝度の標準偏差（最も大きな画素の輝度が１となるように、各画素の輝度を規格化したもの）でテクスチャを数値化し、その結果が、例えば０．０５以上かつ０．１未満に収まる場合に判定結果１を中央画素に適用し、当該結果が上記範囲に収まらない場合に判定結果０を適用する。ｎの値を大きくすることにより、標準偏差における統計母数が大きくなることから判定処理速度が遅くなるものの、処理後の画像がより滑らかになることが期待される。
【００４１】
また、前述した撮像部１１は、検査対象であるコンクリート構造物が電柱のような円柱の形状の場合に、デジタルカメラのレンズの光軸を円柱の回転軸に直交させ、かつ、デジタルカメラの撮像画像の上下方向が当該回転軸に一致するように電柱を撮像することも可能である。この場合、電柱は画像枠の水平方向に対して垂直に撮像されるため、電柱と背景との境界も当該画像枠の水平方向に対して垂直となる。これにより、テクスチャ判定部１３１ｂの処理結果から得られるコンクリート面の可能性を有する画素が分布している場所と、その他の画素との境界についても、上記画像枠の水平方向に対して垂直にすることができる。
【００４２】
図７は、構造物判定部の処理を説明する図である。構造物判定部１３１ｃは、色判定部１３１ａの出力結果と、テクスチャ判定部１３１ｂの出力結果とを乗算する（ＡＮＤをとる）ことにより、検査対象であるコンクリートの候補領域を抽出する。図７（ａ）は、その乗算結果を示しており、コンクリート面の可能性を有する画素がコンクリート候補領域として抽出されている。この画像に対して上下方向（縦方向）のヒストグラムを求めたものが図７（ｂ）であり、特定の閾値で分離処理（閾値カット）を施すことにより、図７（ｃ）に示すように電柱を抽出することができる。なお、分散処理に用いる特定の閾値としては、例えば、ピーク値の半分を用いることができる。
【００４３】
なお、コンクリート構造物と背景との境界が画像枠の水平方向に対して垂直となるように撮像されている場合には、上下方向の画素数のヒストグラムが特定の閾値以上であれば、その上下方向の画素の全部をコンクリート構造物の画素と判定するようにしてもよい。この場合、撮像方法に制約がつくものの、判定処理演算が簡易になることから、誤判定の低下や処理コストの低下が期待できる。
【００４４】
また、コンクリート構造物が円柱でない場合や、デジタルカメラのレンズの光軸を円柱の回転軸に直交しない場合や、デジタルカメラの画像の上下方向が回転軸と一致するように撮影しない場合には、上述の処理結果から得られるコンクリート面の可能性を有する画素が分布している場所と、その他の画素との境界は、画像の水平方向に対して垂直となるとは限らない。そのような場合には、乗算結果から得られるコンクリート面の可能性を有するコンクリート候補領域の単位面積当りの密度が一定の規定値以上の領域を、コンクリート候補領域と判定するようにしてもよい。この場合には判定演算処理は高度になるものの、撮像方法に制約はないという利点がある。
【００４５】
また、背景に他のコンクリート構造物が映っている場合であっても、検査対象に焦点（ピント）が合わせて撮像されているので、背景のコンクリート構造物はボケて映り、手前の検査対象のみを抽出することが可能となる。これにより、焦点（ピント）が合っている検査対象のコンクリート構造物の画素に比べて、背景のコンクリート構造物の画素では周辺画素との輝度の差が小さくなることから、標準偏差も小さくなる。従って、背景のコンクリート構造物は、テクスチャ判定部１３１ｂにおいて計算されるテクスチャ値によって排除することができる。このように、テクスチャ判定部１３１ｂの標準偏差による計算を用いることにより、デジタルカメラの焦点（ピント）を検査対象のコンクリート構造物に合わせるだけで、検査対象のコンクリート構造物を背景のコンクリート構造物から簡単に分離することが可能となるという効果がある。
【００４６】
以上は、検査対象のコンクリート構造物を背景画像から分離して抽出する方法について説明したものである。コンクリート構造物から、コンクリート構造物内に前景として存在する障害物を分離して排除することは上記の方法のみでは不可能であり、これ以降で説明する方法と組み合わせることにより実現される。
【００４７】
次に、コンクリート面抽出部１３２について説明する。図７（ｃ）に示した構造物抽出部１３１の処理結果によれば、背景領域を除いた電柱領域のみが抽出されているが、電柱の前にケーブル・ベルト・足場釘等のひび割れ誤検知の要因となる障害物が覆い被さっているため、後段のひび割れ探査部１４でひび割れ検知処理を行うには未だ不完全である。これらの障害物を避けてコンクリート面のみを抽出するには、まず、障害物エッジ抽出部１３２ａにおいて、前景として存在する障害物のエッジを抽出する。このエッジ抽出処理は、例えば、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いることで実現可能である。図８に、エッジの抽出結果を示す。
【００４８】
次に、コンクリート画素抽出部１３２ｂにおいて、コンクリート画素の抽出を行う。構造物抽出部１３１で抽出されたコンクリート候補領域内で、図９に示すように、ある任意の一画素（中央画素）Ａに近傍する近傍１６箇所の各近傍画素δｋ＝１〜１６（中央画素Ａから、右方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１、右方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝２、右方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝３、右方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝４、右方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝５、右方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝６、右方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝７、右方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝８、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝９、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１０、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１１、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１２、左方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１３、左方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１４、左方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１５、左方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１６）の各輝度値を用いて、以下の式（１）で定義される均質性と呼ばれるテクスチャ量Ｓｋを中央画素Ａについて計算する。
【００４９】
【数２】
但し、ｋ（＝１，２，…，１６）は、近傍画素の位置である。Ｐδ（ｉ，ｊ）は、輝度値ｉの中央画素Ａからδ（ｒ，θ）離れた近傍画素δｋの輝度値がｊである確率である。ｒは、中央画素Ａと近傍画素δｋとの間の距離であり、θは、中央画素Ａからみた画像の水平方向に対する近傍画素δｋの角度である。なお、ｉ，ｊの画素の輝度値は２５６階調であることが一般的であるが、計算時間を短縮するために８階調に圧縮するのが望ましい。また、テクスチャ量Ｓｋの具体的な計算方法については、非特許文献３の５１７頁〜５２１頁に記載されているため、ここではその計算方法は省略する。
【００５０】
ここで、１６箇所の近傍画素について式（１）を計算すると、中央画素Ａに対する１６個のテクスチャ量Ｓｋをスカラ量として得ることができる。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）は、近傍画素δｋの位置ｋとテクスチャ量Ｓｋとの関係をプロットしたものであり、図１０（ａ）はコンクリート面、図１０（ｂ）は非コンクリート面のある領域を表している。図１０（ａ）から分かるように、コンクリート面は、近傍画素δ９においてテクスチャ量Ｓが最大となることを特徴としている。
【００５１】
ゆえに、「位置ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓが最大となり、かつ、テクスチャ量Ｓの分散値が０．０００１以上の場合に、中央画素Ａはコンクリート画素である」と定義する。補足すると、凹凸量が少ない非コンクリート面では、テクスチャ量Ｓｋの値が全体的にフラットになり、ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓが偶発的に僅差で最大となることが有り得るため、テクスチャ量Ｓ９が最大というだけではコンクリート面の特徴量を規定するのに不十分である。そこで、後段の「テクスチャ量Ｓの分散値が０．０００１以上」という条件が必要となる。
【００５２】
構造物抽出部１３１によって抽出された電柱領域の中から、上記定義に該当する画素をコンクリート領域として抽出し、図１１に示すように、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、抽出された画素を塗り潰しの開始点として、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎと呼ばれる領域拡大法を用いて開始点を膨張させる。この画素の膨張は、障害物エッジ抽出部１３２ａで抽出された障害物のエッジに衝突したときに停止させる。これにより、コンクリート構造物領域内で障害物を除くコンクリート面のみを抽出することが可能となる。
【００５３】
なお、構造物抽出部１３１とコンクリート面抽出部１３２とで各々別のテクスチャ計算を行うのは、計算コストの違いによるものである。構造物抽出部１３１では撮像画像の全体を処理するため、計算コストの小さい８近傍の標準偏差を用いている。一方、コンクリート面抽出部１３２では塗り潰しの開始点を数回程度探すだけであるため、計算コストは大きいが精度の高い１６近傍の同時生起行列を用いている。
【００５４】
図１２は、コンクリート面の抽出結果を示す図である。ひび割れ探査部１４は、上述したように非特許文献２に開示されたアルゴリズムを用いて、探査領域抽出部１３で抽出されたコンクリート領域のみを処理範囲対象として、ひび割れ検知を行う。その後、表示部１５により、パソコンのモニタを用いて検知結果が表示される。
【００５５】
続いて、ひび割れ検知システムのコンクリート画像抽出処理フローについて説明する。まず、撮像部１１により、検査対象であるコンクリート構造物がデジタルカメラで撮像される（Ｓ１）。
【００５６】
次いで、画像記憶部１２により、Ｓ１で撮像されたコンクリート構造物を有する撮像画像が記憶される（Ｓ２）。
【００５７】
次いで、色判定部１３１ａにより、画像記憶部１２から撮像画像が読み出され、コンクリート構造物の色と同じ色の画素と、当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とが判定される（Ｓ３）。
【００５８】
次いで、テクスチャ判定部１３１ｂにより、画像記憶部１２から撮像画像が読み出され、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と、当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とが判定される（Ｓ４）。
【００５９】
次いで、構造物判定部１３１ｃにより、Ｓ３でコンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、Ｓ４でコンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素がコンクリート候補領域として抽出される（Ｓ５）。
【００６０】
次いで、障害物エッジ抽出部１３２ａにより、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いて、Ｓ５で抽出されたコンクリート候補領域から、当該コンクリート候補領域内に前景として存在する障害物のエッジが抽出される（Ｓ６）。
【００６１】
次いで、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の中央画素に対する１６個の近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が位置ｋ＝９にあって、１６個のテクスチャ量の分散値が０．０００１以上である場合に、当該中央画素がコンクリート領域として抽出される（Ｓ７）。
【００６２】
次いで、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いて、Ｓ７で抽出されたコンクリート領域が、Ｓ６で抽出された障害物のエッジに到達するまで拡大される（Ｓ８）。
【００６３】
次いで、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、Ｓ８で拡大されたコンクリート領域が抽出される（Ｓ９）。
【００６４】
次いで、ひび割れ探査部１４により、Ｓ９で抽出されたコンクリート領域を対象にひび割れ検知が行われる（Ｓ１０）。
【００６５】
最後に、表示部１５により、Ｓ１０のひび割れ検知結果がモニタに表示される（Ｓ１１）。
【００６６】
以上に示した通り、本実施の形態を用いることにより、コンクリート構造物の画像からコンクリート面以外の背景や障害物を削除した後に、ひび割れを検知することが可能となる。
【００６７】
最後に、本ひび割れ検知システム１は、ＣＰＵ等の演算処理装置やメモリ等の記憶装置を備えたコンピュータにより構成可能なものであり、各部の処理はプログラムによって実行される。また、このプログラムは記憶装置に記憶されており、記録媒体に記録することも、通信ネットワークを通して提供することも可能であるをこと付言しておく。
【００６８】
本実施の形態によれば、検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像し、当該撮像画像を用いて、コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出し、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いてコンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に前景として存在する障害物のエッジを抽出し、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の中央画素に対する１６個の近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が位置ｋ＝９にあって、１６個のテクスチャ量の分散値が０．０００１以上である場合に、当該中央画素をコンクリート領域として抽出し、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いてコンクリート領域を障害物のエッジに到達するまで拡大し、拡大されたコンクリート領域を抽出するので、コンクリート構造物の撮像画像からコンクリート面以外の背景や障害物を除去することが可能となる。これにより、現状の目視点検におけるひび割れの見落としの危険性を確実に低下することが可能となる。
【符号の説明】
【００６９】
１…ひび割れ検知システム
１１…撮像部
１２…画像記憶部
１３…探査領域抽出部
１３１…構造物抽出部
１３１ａ…色判定部
１３１ｂ…テクスチャ判定部
１３１ｃ…構造物判定部
１３２…コンクリート面抽出部
１３２ａ…障害物エッジ抽出部
１３２ｂ…コンクリート画素抽出部
１４…ひび割れ探査部
１５…表示部
Ｓ１〜Ｓ１１…ステップ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を用いたコンクリート構造物の診断法に関する。建物や電柱等のコンクリート構造物の表面に生じたひび割れを画像処理によって検知する際に、画像にコンクリート面以外の物体が撮像されている場合には、これがひび割れ誤検知の主要因となるため、これら誤検知要因を排除し、撮像した画像からコンクリート面を構成する画素のみを抽出する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、戦後の高度成長期に建設された老朽化した高速道路や近年の施工不良マンション等のコンクリート構造物に対する不安が社会問題化している。コンクリート構造物の耐久性を検査する際の最重要項目の一つに、コンクリート表面のひび割れ検査を挙げることができる。ひび割れは、地震等によってコンクリート構造物に応力が加わることにより、コンクリートが破断して生じるものである。コンクリート表面にひび割れが発生した場合、そのひび割れた箇所から雨水等が侵入し、コンクリート内部の鉄筋に到達すると腐食が始まり、鉄筋の強度が落ちてコンクリート構造物の耐久性低下を引き起こす。このようなコンクリート構造物の耐久性低下を未然に防止するには、コンクリート表面のひび割れを早期に発見し、補修や補強を適宜実施することが重要である。
【０００３】
そして、補修を要するひび割れの程度を判断する際には、コンクリート表面に現れたひび割れの「幅」を指標とする場合が多い。鉄筋への到達と直接的に関わる「深さ」も重要な指標ではあるが、ひび割れ幅から深さをある程度予測できるため、表面のひび割れ幅を用いて補修実施の要否を判断することが一般的となっている。なお、コンクリート構造物の耐久性に関する許容ひび割れ幅については、地理的な位置によって地質性・環境性が異なるため、各国の提案基準によって若干のバラツキがある。大凡ではあるが、乾燥空気中であれば幅０．３〜０．４ｍｍ、湿空中であればそれ以下の値を許容ひび割れ幅と規定しているものが多い。また、幅が０．２ｍｍ以上に到達したひび割れについては、充填材や被覆による補修、或いは鋼製アンカー等による補強の実施対象としている（非特許文献１参照）。
【０００４】
さて、現在のひび割れ診断は目視による検査が主流であるが、熟練した作業員であっても、長時間の作業において、サブミリメートル幅のひび割れを見落とさない集中力を維持することは困難である。ゆえに、機械によるひび割れ検査の自動化が望まれているが、機材の入手し易さや現場作業の簡易さという観点から、デジタルカメラによってコンクリート構造物の壁面を遠隔撮影し、その画像から画像処理ソフトウェアによってひび割れの検知を試みるというアプローチが有力視されている。
【０００５】
これに対し、コンクリート壁面の画像からひび割れを画像処理により検知するアルゴリズムは既にいくつか提供されており（非特許文献２参照）、このような既存のアルゴリズムでは、一般に、エッジという特徴量を用いてひび割れを検知している。エッジとは隣り合う画素の濃淡が急峻に変化することによって生じた輪郭線であり、ひび割れは画像中において筋状の陰影線として現れるため、エッジは、ひび割れを示す唯一無二の特徴量として捉えることができる。従って、これらの既存のアルゴリズムを用いることにより、コンクリート構造物の壁面のみに検知すべきひび割れが映った画像に対しては、ひび割れの自動検知が有効に機能することになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「コンクリートのひび割れ調査、補修・補強指針」、社団法人日本コンクリート工学協会編著、2003年、p274-279
【非特許文献２】岡宗一、外３名、「ニューラルネットワークによるミリ波近接場画像からのコンクリートひび割れ抽出」、基礎・境界公園論文集、２００９年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会、Ａ−４−３、2009年、p66
【非特許文献３】高木幹雄、外１名 監修、「画像処理ハンドブック」、東京大学出版会、p28-29，p516-523，p550-565
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、実際の現場では、建物ならば窓やサッシ等、電柱ならばケーブルや足場釘等といった、コンクリート構造物の後方に存在する背景や前方に存在する障害物が複雑に入り組んでいる状況が殆どであるため、ひび割れ検査の対象となるコンクリートのみを撮影することは困難である。よって、そのような背景や障害物が複雑に入り組んで撮影されたコンクリートの画像を用いた場合には、それら背景や障害物の輪郭エッジがひび割れとして誤検知されてしまい、前述のひび割れ検知アルゴリズムは上手く機能しないという問題があった。
【０００８】
このような課題を克服するには、ひび割れ検知を試みる前に背景や障害物を画像から除去する処理が必要であるが、背景や障害物の種類は千差万別であるため、非特許文献３に代表されるようなパターン認識技術を適用して様々な背景および障害物を自動的に除去することは困難である。
【０００９】
以上のような理由から、背景や障害物を含むコンクリート構造物の画像から、コンクリート面以外の背景や障害物を削除した後に、ひび割れを検知する技術が要求されている。
【００１０】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、エッジを用いてコンクリート面のひび割れを検知するのに先立って、コンクリート構造物の画像から誤差となるコンクリート面以外の背景や障害物を除去することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１に記載の本発明は、コンピュータにより、検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像する第１のステップと、撮像された前記コンクリート構造物を有する撮像画像を記憶手段に記憶する第２のステップと、前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物の色と同じ色の画素と当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とを判定する第３のステップと、前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とを判定する第４のステップと、前記コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出する第５のステップと、所定のエッジ抽出法を用いて前記コンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に存在する前景のエッジを抽出する第６のステップと、前記コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の一画素に対する複数の近傍画素のテクスチャ量をそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が所定の位置にあって、前記複数のテクスチャ量の分散値が所定の規定値以上である場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出する第７のステップと、所定の領域拡大法を用いて前記コンクリート領域を前記前景のエッジに到達するまで拡大する第８のステップと、拡大された前記コンクリート領域を抽出する第９のステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像し、コンクリート構造物の色と同じ色の画素と当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とを判定し、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とを判定し、コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出し、所定のエッジ抽出法を用いてコンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に存在する前景のエッジを抽出し、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の一画素に対する複数の近傍画素のテクスチャ量をそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が所定の位置にあって、複数のテクスチャ量の分散値が所定の規定値以上である場合に、任意の一画素をコンクリート領域として抽出し、所定の領域拡大法を用いてコンクリート領域を前景のエッジに到達するまで拡大し、拡大されたコンクリート領域を抽出するので、コンクリート構造物の撮像画像からコンクリート面以外の背景や障害物を除去することが可能となる。これにより、現状の目視点検におけるひび割れの見落としの危険性を確実に低下することが可能となる。
【００１３】
請求項２に記載の本発明は、前記第４のステップが、前記撮像画像から縦ｎ個横ｎ個（ｎは正の奇数）の正方形を構成するｎ２個の画素を選択し、選択された前記ｎ２個の画素のうち最も輝度の大きな画素の輝度が１となるように各画素の輝度をそれぞれ規格化し、規格化された前記ｎ２個の画素の輝度の標準偏差を前記正方形の中央画素のテクスチャ値とすることを前記撮像画像の各画素について求め、当該各画素のテクスチャ値が、前記コンクリート構造物のテクスチャ値として予め設定された所定の範囲に含まれるか否かにより前記判定を行うことを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載の本発明は、前記複数の近傍画素が、輝度値ｉを有する前記任意の一画素から、右方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１と、右方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝２と、右方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝３と、右方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝４と、右方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝５と、右方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝６と、右方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝７と、右方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝８と、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝９と、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１０と、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１１と、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１２と、左方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１３と、左方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１４と、左方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１５と、左方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１６と、であって、各近傍画素の輝度値がｊである確率をＰδｋ（ｉ，ｊ）とした場合に、前記第７のステップは、
【００１５】
【数１】
上記式（１）を用いて各近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓｋが最大値であって、かつ、テクスチャ量Ｓｋの分散値が０．０００１以上の場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出することを特徴とする。
【００１６】
請求項４に記載の本発明は、前記第１のステップが、前記検査対象である前記コンクリート構造物に焦点を合わせて撮像することを特徴とする。
【００１７】
請求項５に記載の本発明は、前記第５のステップが、前記コンクリート候補領域のうち、単位面積当りの密度が所定の規定値以上の領域を前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする。
【００１８】
請求項６に記載の本発明は、前記コンクリート構造物は円柱の形状を有するものであって、前記第１のステップは、前記デジタルカメラのレンズの光軸を前記円柱の回転軸に直交させ、かつ、画像の上下方向が当該回転軸に一致するように前記コンクリート構造物を撮像することを特徴とする。
【００１９】
請求項７に記載の本発明は、前記第５のステップが、前記コンクリート候補領域のうち画像の上下方向の画素数のヒストグラムが所定の閾値以上の場合に、前記撮像画像における上下方向の画素の全てを前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする。
【００２０】
請求項８に記載の本発明は、前記第６のステップが、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いることを特徴とする。
【００２１】
請求項９に記載の本発明は、前記第８のステップが、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、コンクリート構造物の撮像画像からコンクリート面以外の背景や障害物を除去することが可能となる。これにより、現状の目視点検におけるひび割れの見落としの危険性を確実に低下することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ひび割れ検知システムを構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。
【図２】探査領域抽出部を構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。
【図３】コンクリート構造物を撮像した撮像画像の一例を示す図である。
【図４】図３に示した撮像画像を市販のひび割れ検知ソフトウェアによって処理した結果を示す図である。
【図５】色判定部の処理を説明する図である。
【図６】テクスチャ判定部の処理を説明する図である。
【図７】構造物判定部の処理を説明する図である。
【図８】障害物のエッジの抽出結果を示す図である。
【図９】コンクリート画素の塗り潰し開始点を決定する処理を説明する図である。
【図１０】コンクリート面と非コンクリート面とにおけるテクスチャ量を比較して示す図である。
【図１１】コンクリート画素抽出部の処理を説明する図である。
【図１２】コンクリート面の抽出結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
上述したように、建物や電柱等のコンクリート構造物をデジタルカメラ等で撮像し、コンクリート構造物の表面に生じたひび割れを画像処理により検知する方法は既に技術開示されている。しかしながら、画像内にコンクリート面以外の物体が併せて撮像されている場合には、当該物体がひび割れ誤検知の主要因となる。したがって、ひび割れを検知する前に、撮像画像からコンクリート面以外の画像要素を除去することが必要である。以下、本実施の形態では、コンクリート構造物の後方に存在する背景と、コンクリート構造物の前方に前景として存在する障害物とを除去する方法について説明する。
【００２５】
本実施の形態に係るコンクリート画像抽出方法は、デジタルカメラで撮像した画像から、検査対象ではない背景や障害物の特徴を有する画素を抽出して除去するのではなく、検査対象であるコンクリート構造物の特徴を有する画素を抽出し、当該画素に適合しない画素を除去することを特徴としている。また、撮像時において、検査対象であるコンクリート構造物を撮像した画素や画像上の特徴が、コンクリート構造物の特徴を最大限に表すように撮像することも特徴としている。以下、一実施の形態に係るコンクリート画像抽出方法の画像処理アルゴリズムについて説明する。
【００２６】
図１は、ひび割れ検知システムを構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。本実施の形態に係るひび割れ検知システム１は、撮像部１１と、画像記憶部１２と、探査領域抽出部１３と、ひび割れ探査部１４と、表示部１５とで構成されている。
【００２７】
撮像部１１は、検査対象であるコンクリート構造物を、当該コンクリート構造物に焦点（ピント）を合わせてデジタルカメラで撮像する機能を有している。
【００２８】
画像記憶部１２は、撮像部１１で撮像されたコンクリート構造物を有する撮像画像を読出可能に記憶しておく機能を有している。なお、このような画像記憶部１２としては、メモリやハードディスク等の記憶装置で実現可能である。
【００２９】
探査領域抽出部１３は、画像記憶部１２から撮像画像を読み出して、コンクリート構造物を映した当該撮像画像から、ひび割れ探査範囲となるコンクリート面の画素（コンクリート領域）を抽出する機能を有している。
【００３０】
ひび割れ探査部１４は、探査領域抽出部１３により抽出されたコンクリート領域を探査範囲として、非特許文献２等に開示されたアルゴリズムを用いて、ひび割れ箇所を探査する機能を有している。
【００３１】
表示部１５は、ひび割れ探査部１４により探査されたひび割れ箇所をひび割れ検知システム１の利用者が視認可能に表示する機能を有している。
【００３２】
次に、探査領域抽出部１３について詳細に説明する。図２は、探査領域抽出部を構成する画像処理アルゴリズムの機能ブロックを示す図である。探査領域抽出部１３は、色判定部１３１ａと、テクスチャ判定部１３１ｂと、構造物判定部１３１ｃとで構成され、検査対象であるコンクリート構造物の特徴を有する画素を抽出する構造物抽出部１３１と、障害物エッジ抽出部１３２ａと、コンクリート画素抽出部１３２ｂとで構成され、構造物抽出部１３１により抽出された画素からコンクリート面のみを抽出するコンクリート面抽出部１３２とで構成されている。以下、コンクリート構造物として図３に示す電柱の撮像画像を一例に用いて、探査領域抽出部１３を構成する上記各機能部の機能について詳細に説明する。
【００３３】
図４は、図３に示した撮像画像を市販のひび割れ検知ソフトウェアによって処理した結果である。図４の拡大図から分かるように、建物・木・ベルト・ケーブル・足場釘等がひび割れとして誤検知されている。ゆえに、後段のひび割れ探査部１４でひび割れ検知処理を行う前に、これら障害物を除去する必要がある。
【００３４】
まず、構造物抽出部１３１について説明する。図５は、色判定部の処理を説明する図である。色判定部１３１ａでは、撮像画像を構成している各画素の色（例えば、輝度値、濃淡値、彩度値等）を用いてコンクリート面の可能性を有する色の画素と、それ以外の色の画素とを判定し、それぞれ抽出する。一般的に、コンクリート面の色は灰色であることから、例えば、図５（ａ）に示すＣＩＥ Ｌａｂ表色系（色評価系の一例）を用いて色の彩度を表現し、彩度が０に近い画素をコンクリート面として判定する。図５（ｂ）は、色の判定結果であり、コンクリート面の色を有する画素に判定結果１が割り当てられ、コンクリート面の色を有しない画素に判定結果０を割り当てられている。
【００３５】
ここで、撮像画像にはコンクリート構造物と同色の家屋等が混在しているため、色の判定結果のみからでは、コンクリート構造物である電柱を抽出することは困難である。そこで、電柱のみを正確に抽出するには、上記色情報に加えて、以下に説明するテクスチャ情報を追加して利用することが必要がある。
【００３６】
図６は、テクスチャ判定部の処理を説明する図である。テクスチャ判定部１３１ｂでは、コンクリート面の可能性を有するテクスチャの画素と、それ以外のテクスチャの画素とを判定し、それぞれ抽出する。コンクリート面の可能性が高いと判断されるテクスチャについては、例えば、以下の通り判別する。
【００３７】
まず、ある任意の一画素（中央画素）と、当該中央画素に対して上下左右斜め方向に隣接する周辺８近傍の各隣接画素（図６（ａ）参照）とに対して輝度を規格化する。具体的には、中央画素を含めた９画素のうち最も輝度の大きな画素の輝度が１となるように各画素の輝度を規格化する。
【００３８】
次に、この９画素について、規格化した輝度の標準偏差でテクスチャを数値化し、規格化された９画素の輝度の標準偏差を中央画素のテクスチャ値とする。この数値化した結果を図６（ｂ）に示す。規格化した輝度の標準偏差のテクスチャ値は、０に近いほど滑らかな表面を持つ物体の画像を現すものとなる。
【００３９】
その結果、コンクリート面の標準偏差値を解析すると０．０５以上かつ０．１０未満に収まることから、この範囲にテクスチャ分散値を持つ画素に判定結果１を割り当て、それ以外の画素に判定結果０を割り当てる。すなわち、テクスチャ判定部１３１ｂにより判定結果が１である画素は、コンクリートの画像である可能性を有するものとなる。
【００４０】
以上では、縦３個×横３個からなる正方形の９画素を一例に説明したが、テクスチャの判定に用いる画素数は、縦ｎ個×横ｎ個（ｎは正の奇数）の正方形を構成するｎ２個の画素としてもよい。すなわち、縦ｎ個×横ｎ個のｎ２個の画素を選択し、選択されたｎ２個の画素について、輝度の標準偏差（最も大きな画素の輝度が１となるように、各画素の輝度を規格化したもの）でテクスチャを数値化し、その結果が、例えば０．０５以上かつ０．１未満に収まる場合に判定結果１を中央画素に適用し、当該結果が上記範囲に収まらない場合に判定結果０を適用する。ｎの値を大きくすることにより、標準偏差における統計母数が大きくなることから判定処理速度が遅くなるものの、処理後の画像がより滑らかになることが期待される。
【００４１】
また、前述した撮像部１１は、検査対象であるコンクリート構造物が電柱のような円柱の形状の場合に、デジタルカメラのレンズの光軸を円柱の回転軸に直交させ、かつ、デジタルカメラの撮像画像の上下方向が当該回転軸に一致するように電柱を撮像することも可能である。この場合、電柱は画像枠の水平方向に対して垂直に撮像されるため、電柱と背景との境界も当該画像枠の水平方向に対して垂直となる。これにより、テクスチャ判定部１３１ｂの処理結果から得られるコンクリート面の可能性を有する画素が分布している場所と、その他の画素との境界についても、上記画像枠の水平方向に対して垂直にすることができる。
【００４２】
図７は、構造物判定部の処理を説明する図である。構造物判定部１３１ｃは、色判定部１３１ａの出力結果と、テクスチャ判定部１３１ｂの出力結果とを乗算する（ＡＮＤをとる）ことにより、検査対象であるコンクリートの候補領域を抽出する。図７（ａ）は、その乗算結果を示しており、コンクリート面の可能性を有する画素がコンクリート候補領域として抽出されている。この画像に対して上下方向（縦方向）のヒストグラムを求めたものが図７（ｂ）であり、特定の閾値で分離処理（閾値カット）を施すことにより、図７（ｃ）に示すように電柱を抽出することができる。なお、分散処理に用いる特定の閾値としては、例えば、ピーク値の半分を用いることができる。
【００４３】
なお、コンクリート構造物と背景との境界が画像枠の水平方向に対して垂直となるように撮像されている場合には、上下方向の画素数のヒストグラムが特定の閾値以上であれば、その上下方向の画素の全部をコンクリート構造物の画素と判定するようにしてもよい。この場合、撮像方法に制約がつくものの、判定処理演算が簡易になることから、誤判定の低下や処理コストの低下が期待できる。
【００４４】
また、コンクリート構造物が円柱でない場合や、デジタルカメラのレンズの光軸を円柱の回転軸に直交しない場合や、デジタルカメラの画像の上下方向が回転軸と一致するように撮影しない場合には、上述の処理結果から得られるコンクリート面の可能性を有する画素が分布している場所と、その他の画素との境界は、画像の水平方向に対して垂直となるとは限らない。そのような場合には、乗算結果から得られるコンクリート面の可能性を有するコンクリート候補領域の単位面積当りの密度が一定の規定値以上の領域を、コンクリート候補領域と判定するようにしてもよい。この場合には判定演算処理は高度になるものの、撮像方法に制約はないという利点がある。
【００４５】
また、背景に他のコンクリート構造物が映っている場合であっても、検査対象に焦点（ピント）が合わせて撮像されているので、背景のコンクリート構造物はボケて映り、手前の検査対象のみを抽出することが可能となる。これにより、焦点（ピント）が合っている検査対象のコンクリート構造物の画素に比べて、背景のコンクリート構造物の画素では周辺画素との輝度の差が小さくなることから、標準偏差も小さくなる。従って、背景のコンクリート構造物は、テクスチャ判定部１３１ｂにおいて計算されるテクスチャ値によって排除することができる。このように、テクスチャ判定部１３１ｂの標準偏差による計算を用いることにより、デジタルカメラの焦点（ピント）を検査対象のコンクリート構造物に合わせるだけで、検査対象のコンクリート構造物を背景のコンクリート構造物から簡単に分離することが可能となるという効果がある。
【００４６】
以上は、検査対象のコンクリート構造物を背景画像から分離して抽出する方法について説明したものである。コンクリート構造物から、コンクリート構造物内に前景として存在する障害物を分離して排除することは上記の方法のみでは不可能であり、これ以降で説明する方法と組み合わせることにより実現される。
【００４７】
次に、コンクリート面抽出部１３２について説明する。図７（ｃ）に示した構造物抽出部１３１の処理結果によれば、背景領域を除いた電柱領域のみが抽出されているが、電柱の前にケーブル・ベルト・足場釘等のひび割れ誤検知の要因となる障害物が覆い被さっているため、後段のひび割れ探査部１４でひび割れ検知処理を行うには未だ不完全である。これらの障害物を避けてコンクリート面のみを抽出するには、まず、障害物エッジ抽出部１３２ａにおいて、前景として存在する障害物のエッジを抽出する。このエッジ抽出処理は、例えば、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いることで実現可能である。図８に、エッジの抽出結果を示す。
【００４８】
次に、コンクリート画素抽出部１３２ｂにおいて、コンクリート画素の抽出を行う。構造物抽出部１３１で抽出されたコンクリート候補領域内で、図９に示すように、ある任意の一画素（中央画素）Ａに近傍する近傍１６箇所の各近傍画素δｋ＝１〜１６（中央画素Ａから、右方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１、右方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝２、右方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝３、右方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝４、右方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝５、右方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝６、右方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝７、右方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝８、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝９、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１０、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１１、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１２、左方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１３、左方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１４、左方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１５、左方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１６）の各輝度値を用いて、以下の式（１）で定義される均質性と呼ばれるテクスチャ量Ｓｋを中央画素Ａについて計算する。
【００４９】
【数２】
但し、ｋ（＝１，２，…，１６）は、近傍画素の位置である。Ｐδ（ｉ，ｊ）は、輝度値ｉの中央画素Ａからδ（ｒ，θ）離れた近傍画素δｋの輝度値がｊである確率である。ｒは、中央画素Ａと近傍画素δｋとの間の距離であり、θは、中央画素Ａからみた画像の水平方向に対する近傍画素δｋの角度である。なお、ｉ，ｊの画素の輝度値は２５６階調であることが一般的であるが、計算時間を短縮するために８階調に圧縮するのが望ましい。また、テクスチャ量Ｓｋの具体的な計算方法については、非特許文献３の５１７頁〜５２１頁に記載されているため、ここではその計算方法は省略する。
【００５０】
ここで、１６箇所の近傍画素について式（１）を計算すると、中央画素Ａに対する１６個のテクスチャ量Ｓｋをスカラ量として得ることができる。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）は、近傍画素δｋの位置ｋとテクスチャ量Ｓｋとの関係をプロットしたものであり、図１０（ａ）はコンクリート面、図１０（ｂ）は非コンクリート面のある領域を表している。図１０（ａ）から分かるように、コンクリート面は、近傍画素δ９においてテクスチャ量Ｓが最大となることを特徴としている。
【００５１】
ゆえに、「位置ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓが最大となり、かつ、テクスチャ量Ｓの分散値が０．０００１以上の場合に、中央画素Ａはコンクリート画素である」と定義する。補足すると、凹凸量が少ない非コンクリート面では、テクスチャ量Ｓｋの値が全体的にフラットになり、ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓが偶発的に僅差で最大となることが有り得るため、テクスチャ量Ｓ９が最大というだけではコンクリート面の特徴量を規定するのに不十分である。そこで、後段の「テクスチャ量Ｓの分散値が０．０００１以上」という条件が必要となる。
【００５２】
構造物抽出部１３１によって抽出された電柱領域の中から、上記定義に該当する画素をコンクリート領域として抽出し、図１１に示すように、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、抽出された画素を塗り潰しの開始点として、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎと呼ばれる領域拡大法を用いて開始点を膨張させる。この画素の膨張は、障害物エッジ抽出部１３２ａで抽出された障害物のエッジに衝突したときに停止させる。これにより、コンクリート構造物領域内で障害物を除くコンクリート面のみを抽出することが可能となる。
【００５３】
なお、構造物抽出部１３１とコンクリート面抽出部１３２とで各々別のテクスチャ計算を行うのは、計算コストの違いによるものである。構造物抽出部１３１では撮像画像の全体を処理するため、計算コストの小さい８近傍の標準偏差を用いている。一方、コンクリート面抽出部１３２では塗り潰しの開始点を数回程度探すだけであるため、計算コストは大きいが精度の高い１６近傍の同時生起行列を用いている。
【００５４】
図１２は、コンクリート面の抽出結果を示す図である。ひび割れ探査部１４は、上述したように非特許文献２に開示されたアルゴリズムを用いて、探査領域抽出部１３で抽出されたコンクリート領域のみを処理範囲対象として、ひび割れ検知を行う。その後、表示部１５により、パソコンのモニタを用いて検知結果が表示される。
【００５５】
続いて、ひび割れ検知システムのコンクリート画像抽出処理フローについて説明する。まず、撮像部１１により、検査対象であるコンクリート構造物がデジタルカメラで撮像される（Ｓ１）。
【００５６】
次いで、画像記憶部１２により、Ｓ１で撮像されたコンクリート構造物を有する撮像画像が記憶される（Ｓ２）。
【００５７】
次いで、色判定部１３１ａにより、画像記憶部１２から撮像画像が読み出され、コンクリート構造物の色と同じ色の画素と、当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とが判定される（Ｓ３）。
【００５８】
次いで、テクスチャ判定部１３１ｂにより、画像記憶部１２から撮像画像が読み出され、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と、当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とが判定される（Ｓ４）。
【００５９】
次いで、構造物判定部１３１ｃにより、Ｓ３でコンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、Ｓ４でコンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素がコンクリート候補領域として抽出される（Ｓ５）。
【００６０】
次いで、障害物エッジ抽出部１３２ａにより、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いて、Ｓ５で抽出されたコンクリート候補領域から、当該コンクリート候補領域内に前景として存在する障害物のエッジが抽出される（Ｓ６）。
【００６１】
次いで、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の中央画素に対する１６個の近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が位置ｋ＝９にあって、１６個のテクスチャ量の分散値が０．０００１以上である場合に、当該中央画素がコンクリート領域として抽出される（Ｓ７）。
【００６２】
次いで、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いて、Ｓ７で抽出されたコンクリート領域が、Ｓ６で抽出された障害物のエッジに到達するまで拡大される（Ｓ８）。
【００６３】
次いで、コンクリート画素抽出部１３２ｂにより、Ｓ８で拡大されたコンクリート領域が抽出される（Ｓ９）。
【００６４】
次いで、ひび割れ探査部１４により、Ｓ９で抽出されたコンクリート領域を対象にひび割れ検知が行われる（Ｓ１０）。
【００６５】
最後に、表示部１５により、Ｓ１０のひび割れ検知結果がモニタに表示される（Ｓ１１）。
【００６６】
以上に示した通り、本実施の形態を用いることにより、コンクリート構造物の画像からコンクリート面以外の背景や障害物を削除した後に、ひび割れを検知することが可能となる。
【００６７】
最後に、本ひび割れ検知システム１は、ＣＰＵ等の演算処理装置やメモリ等の記憶装置を備えたコンピュータにより構成可能なものであり、各部の処理はプログラムによって実行される。また、このプログラムは記憶装置に記憶されており、記録媒体に記録することも、通信ネットワークを通して提供することも可能であるをこと付言しておく。
【００６８】
本実施の形態によれば、検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像し、当該撮像画像を用いて、コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出し、Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いてコンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に前景として存在する障害物のエッジを抽出し、コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の中央画素に対する１６個の近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が位置ｋ＝９にあって、１６個のテクスチャ量の分散値が０．０００１以上である場合に、当該中央画素をコンクリート領域として抽出し、モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いてコンクリート領域を障害物のエッジに到達するまで拡大し、拡大されたコンクリート領域を抽出するので、コンクリート構造物の撮像画像からコンクリート面以外の背景や障害物を除去することが可能となる。これにより、現状の目視点検におけるひび割れの見落としの危険性を確実に低下することが可能となる。
【符号の説明】
【００６９】
１…ひび割れ検知システム
１１…撮像部
１２…画像記憶部
１３…探査領域抽出部
１３１…構造物抽出部
１３１ａ…色判定部
１３１ｂ…テクスチャ判定部
１３１ｃ…構造物判定部
１３２…コンクリート面抽出部
１３２ａ…障害物エッジ抽出部
１３２ｂ…コンクリート画素抽出部
１４…ひび割れ探査部
１５…表示部
Ｓ１〜Ｓ１１…ステップ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、
検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像する第１のステップと、
撮像された前記コンクリート構造物を有する撮像画像を記憶手段に記憶する第２のステップと、
前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物の色と同じ色の画素と当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とを判定する第３のステップと、
前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とを判定する第４のステップと、
前記コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出する第５のステップと、
所定のエッジ抽出法を用いて前記コンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に存在する前景のエッジを抽出する第６のステップと、
前記コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の一画素に対する複数の近傍画素のテクスチャ量をそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が所定の位置にあって、前記複数のテクスチャ量の分散値が所定の規定値以上である場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出する第７のステップと、
所定の領域拡大法を用いて前記コンクリート領域を前記前景のエッジに到達するまで拡大する第８のステップと、
拡大された前記コンクリート領域を抽出する第９のステップと、
を有することを特徴とするコンクリート画像抽出方法。
【請求項２】
前記第４のステップは、
前記撮像画像から縦ｎ個横ｎ個（ｎは正の奇数）の正方形を構成するｎ２個の画素を選択し、選択された前記ｎ２個の画素のうち最も輝度の大きな画素の輝度が１となるように各画素の輝度をそれぞれ規格化し、規格化された前記ｎ２個の画素の輝度の標準偏差を前記正方形の中央画素のテクスチャ値とすることを前記撮像画像の各画素について求め、
当該各画素のテクスチャ値が、前記コンクリート構造物のテクスチャ値として予め設定された所定の範囲に含まれるか否かにより前記判定を行うことを特徴とする請求項１に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項３】
前記複数の近傍画素は、輝度値ｉを有する前記任意の一画素から、
右方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１と、
右方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝２と、
右方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝３と、
右方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝４と、
右方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝５と、
右方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝６と、
右方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝７と、
右方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝８と、
上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝９と、
上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１０と、
上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１１と、
上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１２と、
左方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１３と、
左方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１４と、
左方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１５と、
左方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１６と、
であって、
各近傍画素の輝度値がｊである確率をＰδｋ（ｉ，ｊ）とした場合に、
前記第７のステップは、
【数３】
上記式（１）を用いて各近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓｋが最大値であって、かつ、テクスチャ量Ｓｋの分散値が０．０００１以上の場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項４】
前記第１のステップは、
前記検査対象である前記コンクリート構造物に焦点を合わせて撮像することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項５】
前記第５のステップは、
前記コンクリート候補領域のうち、単位面積当りの密度が所定の規定値以上の領域を前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項６】
前記コンクリート構造物は円柱の形状を有するものであって、
前記第１のステップは、
前記デジタルカメラのレンズの光軸を前記円柱の回転軸に直交させ、かつ、画像の上下方向が当該回転軸に一致するように前記コンクリート構造物を撮像することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項７】
前記第５のステップは、
前記コンクリート候補領域のうち画像の上下方向の画素数のヒストグラムが所定の閾値以上の場合に、前記撮像画像における上下方向の画素の全てを前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする請求項６に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項８】
前記第６のステップは、
Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項９】
前記第８のステップは、
モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項１】
コンピュータにより、
検査対象であるコンクリート構造物をデジタルカメラで撮像する第１のステップと、
撮像された前記コンクリート構造物を有する撮像画像を記憶手段に記憶する第２のステップと、
前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物の色と同じ色の画素と当該コンクリート構造物の色以外の色の画素とを判定する第３のステップと、
前記記憶手段から前記撮像画像を読み出して、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャの画素と当該コンクリート構造物のテクスチャ以外のテクスチャの画素とを判定する第４のステップと、
前記コンクリート構造物の色と同じ色として判定され、かつ、前記コンクリート構造物のテクスチャと同じテクスチャとして判定された画素をコンクリート候補領域として抽出する第５のステップと、
所定のエッジ抽出法を用いて前記コンクリート候補領域から当該コンクリート候補領域内に存在する前景のエッジを抽出する第６のステップと、
前記コンクリート候補領域内の各画素の輝度値を用いて任意の一画素に対する複数の近傍画素のテクスチャ量をそれぞれ計算し、最大のテクスチャ量を有する近傍画素が所定の位置にあって、前記複数のテクスチャ量の分散値が所定の規定値以上である場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出する第７のステップと、
所定の領域拡大法を用いて前記コンクリート領域を前記前景のエッジに到達するまで拡大する第８のステップと、
拡大された前記コンクリート領域を抽出する第９のステップと、
を有することを特徴とするコンクリート画像抽出方法。
【請求項２】
前記第４のステップは、
前記撮像画像から縦ｎ個横ｎ個（ｎは正の奇数）の正方形を構成するｎ２個の画素を選択し、選択された前記ｎ２個の画素のうち最も輝度の大きな画素の輝度が１となるように各画素の輝度をそれぞれ規格化し、規格化された前記ｎ２個の画素の輝度の標準偏差を前記正方形の中央画素のテクスチャ値とすることを前記撮像画像の各画素について求め、
当該各画素のテクスチャ値が、前記コンクリート構造物のテクスチャ値として予め設定された所定の範囲に含まれるか否かにより前記判定を行うことを特徴とする請求項１に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項３】
前記複数の近傍画素は、輝度値ｉを有する前記任意の一画素から、
右方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１と、
右方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝２と、
右方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝３と、
右方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝４と、
右方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝５と、
右方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝６と、
右方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝７と、
右方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝８と、
上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝９と、
上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１０と、
上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１１と、
上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１２と、
左方向に一画素離れ、上方向に一画素離れた近傍画素δｋ＝１３と、
左方向に二画素離れ、上方向に二画素離れた近傍画素δｋ＝１４と、
左方向に三画素離れ、上方向に三画素離れた近傍画素δｋ＝１５と、
左方向に四画素離れ、上方向に四画素離れた近傍画素δｋ＝１６と、
であって、
各近傍画素の輝度値がｊである確率をＰδｋ（ｉ，ｊ）とした場合に、
前記第７のステップは、
【数３】
上記式（１）を用いて各近傍画素のテクスチャ量Ｓｋをそれぞれ計算し、ｋ＝９のときにテクスチャ量Ｓｋが最大値であって、かつ、テクスチャ量Ｓｋの分散値が０．０００１以上の場合に、前記任意の一画素をコンクリート領域として抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項４】
前記第１のステップは、
前記検査対象である前記コンクリート構造物に焦点を合わせて撮像することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項５】
前記第５のステップは、
前記コンクリート候補領域のうち、単位面積当りの密度が所定の規定値以上の領域を前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項６】
前記コンクリート構造物は円柱の形状を有するものであって、
前記第１のステップは、
前記デジタルカメラのレンズの光軸を前記円柱の回転軸に直交させ、かつ、画像の上下方向が当該回転軸に一致するように前記コンクリート構造物を撮像することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項７】
前記第５のステップは、
前記コンクリート候補領域のうち画像の上下方向の画素数のヒストグラムが所定の閾値以上の場合に、前記撮像画像における上下方向の画素の全てを前記コンクリート候補領域として抽出することを特徴とする請求項６に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項８】
前記第６のステップは、
Ｃａｎｎｙエッジ抽出法を用いることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【請求項９】
前記第８のステップは、
モルフォロジーのＤｉｌａｔｉｏｎ領域拡大法を用いることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のコンクリート画像抽出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１１−１６３８６６（Ｐ２０１１−１６３８６６Ａ）
【公開日】平成２３年８月２５日（２０１１．８．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２５６３９（Ｐ２０１０−２５６３９）
【出願日】平成２２年２月８日（２０１０．２．８）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年８月２５日（２０１１．８．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年２月８日（２０１０．２．８）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]