(57)【要約】【課題】教師データなしで詳細な分析結果を取得可能な分析画像を表示する。【解決手段】クラスタリング部１２が、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類し、決定部１４が、複数のクラスタの各々をクラスタ重心の大きさ順に並べた場合における、対象画像特徴領域に含まれる画素が分類された複数の対象クラスタと、非対象画像特徴領域に含まれる画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定し、表示制御部１６が、入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及びクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する。また、分析部１８が、各クラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを示す情報、及びクラスタ重心の大きさに基づく分析結果を各クラスタに付与する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、
前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合における、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域に含まれる画素が分類された複数の対象クラスタと、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域以外の領域に含まれる画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定する決定部と、
前記入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及び前記クラスタが前記対象クラスタか前記非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する表示制御部と、
を含む画像分析装置。
【請求項２】
前記クラスタリング部は、非階層型クラスタリングにより、前記各画素を分類する請求項１に記載の画像分析装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間での前記クラスタの重心ベクトルの大きさの差が所定の条件を満たす変化を示す場合に、前記隣接するクラスタ間を前記境界として決定する請求項１又は請求項２に記載の画像分析装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさが所定値以上か否かに基づいて、前記境界を決定する請求項１又は請求項２に記載の画像分析装置。
【請求項５】
前記決定部は、各クラスタのクラスタ内誤差平方和が、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間で、所定の条件を満たす変化を示す場合に、前記隣接するクラスタ間を前記境界として決定する請求項１又は請求項２に記載の画像分析装置。
【請求項６】
前記表示制御部は、前記対象クラスタに分類された各画素を、前記各画素が分類されたクラスタ毎に異なる色又は輝度値で表した分析画像を表示する請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項７】
前記表示制御部は、前記対象クラスタに分類された各画素を、前記各画素が分類されたクラスタ毎に異なる色又は輝度値で表した第１の分析画像と、前記非対象クラスタに分類された各画素を、前記各画素が分類されたクラスタ毎に異なる色又は輝度値で表した第２の分析画像とを並べて表示する請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項８】
前記表示制御部は、各クラスタに対応した複数の分析画像を、前記クラスタの重心ベクトルの大きさ順に切り替えながら連続して表示するか、または、前記クラスタの重心ベクトルの大きさ順に１つずつ表示するクラスタを増加させた複数の分析画像を切り替えながら連続して表示する請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項９】
前記表示制御部は、前記入力画像に前記分析画像を重畳すると共に、前記入力画像を透過可能に表示する請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項１０】
前記表示制御部は、前記入力画像と前記分析画像とを表示する際に、前記入力画像を表示するためにフレームメモリに書き込まれた画像データから生成した分析画像を表示する請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項１１】
前記表示制御部は、既稼動の画像表示システムで表示される画面を取り込みながら、リアルタイムに前記分析画像を表示する請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項１２】
各クラスタが前記対象クラスタか前記非対象クラスタかを示す情報、及びクラスタの重心ベクトルの大きさに基づく分析結果を各クラスタに付与する分析部をさらに含む請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項１３】
前記分析部は、前記対象クラスタで、かつ、前記クラスタの重心ベクトルが小さいクラスタほど、着目すべきランク付けが高いクラスタであることを示す分析結果を付与する請求項１２に記載の画像分析装置。
【請求項１４】
前記分析部は、前記非対象クラスタで、かつ、前記クラスタの重心ベクトルが最も大きいクラスタに、前記対象とする特徴から派生した特徴を示す領域であることを示す分析結果を付与する請求項１２又は請求項１３に記載の画像分析装置。
【請求項１５】
前記クラスタリング部は、前記各画素をクラスタに分類するための複数のバンドとして、前記入力画像を構成するマルチバンドに含まれる一部又は全てを選択する請求項１〜請求項１４のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項１６】
クラスタリング部が、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類し、
決定部が、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合における、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域に含まれる画素が分類された複数の対象クラスタと、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域以外の領域に含まれる画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定し、
表示制御部が、前記入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及び前記クラスタが前記対象クラスタか前記非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する
画像分析方法。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項１〜請求項１５のいずれか１項に記載の画像分析装置を構成する各部として機能させるための画像分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像分析装置、画像分析方法、及び画像分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、衛星画像、ドローン画像、医療画像、顕微鏡画像、実験計測画像、天文系画像等、高分解能化、多波長化する各種ディジタル画像を対象として、キメ、ザラツキ、汚れ等の各種テクスチャ特徴や、ひび割れ、エッジ、線状構造等のいわゆる画像特徴を分析することが行われている。
【０００３】
例えば、分類学習時に用いた特徴量の中から画像特徴に特徴的な要素を絞り込んで、対象画像の画像特徴を分類する画像分類装置が提案されている。この装置は、分類対象の画像から複数の特徴量を取得し、複数の分類毎に、当該分類に属する標本画像に係る複数の特徴量のばらつきに基づいて、複数の特徴量のうちばらつきが小さい一部の特徴量を特徴量集合としてそれぞれ選択する。そして、選択された特徴量集合毎に、当該特徴量集合に含まれる特徴量に基づいて表される特徴空間において、分類対象の画像について取得された特徴量を要素とする特徴ベクトルと、複数の分類のそれぞれに属する標本画像に基づく特徴量をそれぞれ要素とする各分類の特徴ベクトルとの距離をそれぞれ算出し、算出された距離の比較結果に基づいて、分類対象の画像が属する分類を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４８４４６０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では、欠陥の種類毎に、それら欠陥が発生した特徴的な画像に基づいて各欠陥の種類を表す画像特徴量のクラスタを予め生成しておき、検査画像から抽出された特徴量をいずれかのクラスタに分類している。すなわち、上記従来技術は教師あり学習による特徴量の分類である。
【０００６】
しかし、画像特徴によっては、教師データの設定が困難な場合がある。例えば、画像からひび割れの画像特徴を検出するための教師データを設定する場合を考える。ひび割れの幅、形状、周辺の凹凸などは状況に応じて様々であり、画像のどの領域を教師データとして設定するかを選定することは困難である。画像が高分解能、さらには多バンド構成になる程、この問題は顕在化する。
【０００７】
図１５に、ひび割れが撮影された０．０８ｍｍ／ｐｉｘｅｌの超高解像度画像の一部拡大図を示す。図１５の例では、実線で示す領域を教師データとして設定した場合と、破線で示す領域を教師データとして設定した場合とでは、両領域内の画像特徴が異なり、このような教師データに基づくクラスタ分類に大きな影響を及ぼす。このような場合、検査画像から抽出された特徴量の教師データに対する判別精度は高くとも、領域全体にわたる分類精度が保証されないとった問題もある。画像分解能が高くなる、さらには多バンド構成になる程、教師データに依存せず、分類精度の高いアルゴリズムが必要となる。
【０００８】
また、教師データを用いない画像分類の手法として、クラスタ分析が知られているが、分類クラス数の決定問題や、分類結果のクラスタに対する解釈が困難といった点が問題となる。上記従来技術においても、検査画像から抽出された特徴量を欠陥の種類毎のクラスに分類してはいるものの、該当の種類の欠陥が何かを分析できるのみで、欠陥の程度や、今後の状態の予測などに有用な分析結果までは得ることができない。なお、詳細な分析結果を得るために、対象の画像特徴を示す領域内に存在する多くの情報に対して、個別にクラスを設定することは、現実問題として不可能であり、画像が高分解能になる程、この問題は顕在化する。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、教師データなしで詳細な分析結果を取得可能な分析画像を表示することができる画像分析装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像分析装置は、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合における、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域に含まれる画素が分類された複数の対象クラスタと、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域以外の領域に含まれる画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定する決定部と、前記入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及び前記クラスタが前記対象クラスタか前記非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する表示制御部と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明に係る画像分析装置によれば、クラスタリング部が、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類し、決定部が、複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合における、入力画像内で対象とする特徴を示す領域に含まれる画素が分類された複数の対象クラスタと、入力画像内で対象とする特徴を示す領域以外の領域に含まれる画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定し、表示制御部が、入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及びクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する。これにより、教師データなしで詳細な分析結果を取得可能な分析画像を表示することができる。
【００１２】
また、前記クラスタリング部は、非階層型クラスタリングにより、前記各画素を分類することができる。非階層型クラスタリングは、個体数（画素数）の多い画像データを対象とする場合に適した手法であり、特に、超高解像度画像、ハイパースペクトル画像に対しても有効である。
【００１３】
また、前記決定部は、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間での前記クラスタの重心ベクトルの大きさの差が所定の条件を満たす変化を示す場合に、前記隣接するクラスタ間を前記境界として決定したり、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさが所定値以上か否かに基づいて、前記境界を決定したり、各クラスタのクラスタ内誤差平方和が、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間で、所定の条件を満たす変化を示す場合に、前記隣接するクラスタ間を前記境界として決定したりすることができる。これにより、対象クラスタと非対象クラスタとの適切な境界を決定することができる。
【００１４】
また、前記表示制御部は、前記対象クラスタに分類された各画素を、前記各画素が分類されたクラスタ毎に異なる色又は輝度値で表した分析画像を表示することができる。これにより、クラスタの分類を直観的、客観的に把握し易くなる。
【００１５】
また、前記表示制御部は、前記対象クラスタに分類された各画素を、前記各画素が分類されたクラスタ毎に異なる色又は輝度値で表した第１の分析画像と、前記非対象クラスタに分類された各画素を、前記各画素が分類されたクラスタ毎に異なる色又は輝度値で表した第２の分析画像とを並べて表示することができる。これにより、対象とする特徴を示す領域の辺縁領域の性状等を解釈可能な分析画像を表示することができる。
【００１６】
また、前記表示制御部は、各クラスタに対応した複数の分析画像を、前記クラスタの重心ベクトルの大きさ順に切り替えながら連続して表示するか、または、前記クラスタの重心ベクトルの大きさ順に１つずつ表示するクラスタを増加させた複数の分析画像を切り替えながら連続して表示することができる。これにより、クラスタの融合過程を動的に表示できると共に、テクスチャ境界等の判読に寄与することができる。
【００１７】
また、前記表示制御部は、前記入力画像に前記分析画像を重畳すると共に、前記入力画像を透過可能に表示することができる。これにより、入力画像のテクチャと、各クラスタに分類された部分との関係を視認及び分析することができる。
【００１８】
また、前記表示制御部は、前記入力画像と前記分析画像とを表示する際に、前記入力画像を表示するためにフレームメモリに書き込まれた画像データから生成した分析画像を表示することができる。これにより、入力画像の表示に対して、リアルタイムに分析画像を表示することができる。つまり、利用者が利用している画像表示システムから表示される画面を取り込みながら、リアルタイムで出力結果を表示でき、ドローン動画、ビデオ動画等に対しても動的に分析画像を出力表示・解釈できる。１ファイルの静止画をその都度読み取って処理をする既往の画像処理システムとは全く異なる。
【００１９】
また、本発明に係る画像分析装置は、各クラスタが前記対象クラスタか前記非対象クラスタかを示す情報、及びクラスタの重心ベクトルの大きさに基づく分析結果を各クラスタに付与する分析部をさらに含んで構成することができる。
【００２０】
前記分析部は、前記対象クラスタで、かつ、前記クラスタの重心ベクトルが小さいクラスタほど、着目すべきランク付けが高いクラスタであることを示す分析結果を付与したり、前記非対象クラスタで、かつ、前記クラスタの重心ベクトルが最も大きいクラスタに、前記対象とする特徴から派生した特徴を示す領域であることを示す分析結果を付与したりすることができる。これにより、点検候補のランク付けや解釈、表面性状の類似性又は非類似性等の分析結果の把握が容易になる。
【００２１】
また、前記クラスタリング部は、前記各画素をクラスタに分類するための複数のバンドとして、前記入力画像を構成するマルチバンドに含まれる一部又は全てを選択することができる。
【００２２】
また、本発明に係る画像分析方法は、クラスタリング部が、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類し、決定部が、前記複数のクラスタの各々をクラスタの重心ベクトルの大きさ順に並べた場合における、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域に含まれる画素が分類された複数の対象クラスタと、前記入力画像内で対象とする特徴を示す領域以外の領域に含まれる画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定し、表示制御部が、前記入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及び前記クラスタが前記対象クラスタか前記非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する方法である。
【００２３】
また、本発明に係る画像分析方法は、コンピュータを、上記の画像分析装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明に係る画像分析装置、方法、及びプログラムによれば、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素値に基づいて複数のクラスタに分類し、クラスタの重心ベクトルの大きさに基づいて複数の対象クラスタと複数の非対象クラスタとの境界を決定し、各画素が分類されたクラスタ、及びそのクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示することで、教師データなしで詳細な分析結果を取得可能な分析画像を表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】画像分析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】画像分析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】変量別（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のクラスタ重心の一例を示す図である。
【図５】クラスタ間のクラスタ重心の変化量を示す図である。
【図６】対象画像特徴領域内分類画像の生成を説明するための図である。
【図７】非対象画像特徴領域内分類画像の生成を説明するための図である。
【図８】対象画像特徴領域内分類画像の一例と、その一部拡大図である。
【図９】分析画面の一例を示す図である。
【図１０】対象画像特徴領域内分類画像と非対象画像特徴領域内分類画像とを並べて表示する一例を示す図である。
【図１１】複数の分析画像の連続表示を説明するための図である。
【図１２】入力画像への分析画像の重畳を説明するための図である。
【図１３】電磁波反射率を考慮した分析結果の付与を説明するための図である。
【図１４】画像分析処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】教師データの設定の問題点を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態では、主に、コンクリート面を撮影した画像におけるひび割れを示す領域を対象とする特徴（以下、「対象画像特徴」という）を示す対象画像特徴領域とし、対象画像特徴領域以外のコンクリート表面を示す領域を非対象画像特徴領域とする場合について説明する。
【００２７】
図１に示すように、本実施形態に係る画像分析装置１０には、カメラ２２で撮影された画像や、外部装置２４に記憶された画像データベース（ＤＢ）に格納されている画像が、分析対象の画像として、ネットワークを介して入力される。以下、この画像を入力画像という。入力画像は、マルチバンド画像であればよく、超高分解能画像、ハイパースペクトル画像、マイクロ波映像レーダ画像（偏波画像）、紫外画像、近赤外画像、医用画像等、各種リモートセンシング画像を適用することができる。本実施形態では、Ｒ、Ｇ、Ｂの３バンドで構成される入力画像が入力され場合について説明する。
【００２８】
次に、画像分析装置１０のハードウェア構成について説明する。
【００２９】
図２に示すように、画像分析装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２、メモリ３４、記憶装置３６、入力装置３８、出力装置４０、記録媒体読取装置４２、及び通信Ｉ／Ｆ（Interface）４４を有する。各構成は、バスを介して相互に通信可能に接続されている。
【００３０】
記憶装置３６には、画像分析処理を実行するための画像分析プログラムが格納されている。ＣＰＵ３２は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ３２は、記憶装置３６からプログラムを読み出し、メモリ３４を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ３２は、記憶装置３６に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。
【００３１】
メモリ３４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置３６は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。
【００３２】
入力装置３８は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置４０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置４０として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置３８として機能させてもよい。記録媒体読取装置４２は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ブルーレイディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの各種の記録媒体に記憶されたデータの読み込みや、記録媒体に対するデータの書き込み等を行う。
【００３３】
通信Ｉ／Ｆ４４は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。
【００３４】
次に、本実施形態に係る画像分析装置１０の機能構成について説明する。
【００３５】
図３に示すように、画像分析装置１０は、機能構成として、クラスタリング部１２と、決定部１４と、表示制御部１６と、分析部１８とを含む。各機能構成は、ＣＰＵ３２が記憶装置３６に記憶された画像分析プログラムを読み出し、メモリ３４に展開して実行することにより実現される。
【００３６】
クラスタリング部１２は、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画像濃度値（画素値）に基づいて複数のクラスタに分類する。クラスタリングの手法には、階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングとがあり、個体数が多い場合には、メモリ容量や処理効率の点から、一般的には、非階層型クラスタリングが利用される。特に、高分解能画像では個体数（画素数）が膨大であるため、本実施形態では、非階層型クラスタリングに代表されるＫ−ｍｅａｎｓ法を利用する場合について説明する。なお、クラスタリング手法は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法に限定されず、初期値依存性の回避を目的としたｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法、クラスタ数決定支援を目的としたｘ−ｍｅａｎｓ法等を採用してもよく、これらの手法を適宜選択可能に構成してもよい。
【００３７】
Ｋ−ｍｅａｎｓ法を利用する場合について、以下、具体的に説明する。
【００３８】
クラスタリング部１２は、分類したいクラスタ数を予め指定し、入力画像の各画素について、各バンドの画像濃度値を要素とする特徴ベクトル（ここでは、（Ｒ，Ｇ，Ｂ））を個体とし、クラスタ内で分散が小さく、かつ、クラスタ間で分散が大きくなるように各個体をクラスタに振り分けていく。なお、クラスタリング部１２は、各画素に対応した特徴ベクトルの要素として、入力画像を構成するマルチバンドから選択した一部又は全ての複数のバンドの各々の画素値を用いることができる。
【００３９】
Ｎ次元ユークリッド空間上の個体集合｛ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ，・・・，ｘＮ｝をＫ個のクラスタに分類したいとき、個体ｘｎがＫ個のクラスタのいずれかに属することを示す２値変数をＰｎｋとする。データｘｎがクラスタｋに分類される場合にはＰｎｋ＝１とし、ｊ≠ｋの場合、Ｐｎｊ＝０を割り当てる。個体集合をＫ個のクラスタに分類するということは、下記（１）式の目的関数Ｑを最小化することに帰着する。なお、（１）式内のｃｋは、クラスタの重心ベクトル（以下、「クラスタ重心」という）である。
【００４０】
【数１】
2020154404.tif 000003
【００４１】
より具体的には、クラスタリング部１２は、以下のように各画素をクラスタリングする。このクラスタ化の処理は、クラスタ重心に対する教師無しの学習に相当する。
【００４２】
１．分類したいクラスタ数Ｋを入力。
２．各画素にランダムにクラスタ１〜Ｋを割り当てる。
３．クラスタ１〜Ｋのクラスタ重心を計算。
４．各画素の特徴ベクトルとのユークリッド距離が最も近いクラスタ重心のクラスタに、その画素を割り当て直す。
５．上記４におけるクラスタの割り当てに変更が無い場合（クラスタ重心の変化がない場合）、終了。
６．クラスタの割り当てに変更がある場合、上記３に戻る。
【００４３】
決定部１４は、クラスタリング部１２で分類された複数のクラスタの各々を、クラスタ重心の大きさ順に並べた場合において、対象画像特徴領域を示す画素が分類された複数の対象クラスタと、非対象画像特徴領域を示す画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定する。
【００４４】
具体的には、決定部１４は、複数のクラスタの各々を、変量別のクラスタ重心の平均（以下、単に「クラスタ重心」という）の大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間でのクラスタ重心の大きさの差が、大きく変化するクラスタ間を境界として決定する。
【００４５】
図４に、各画素を１０クラスタに分類した場合において、変量別（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のクラスタ重心をプロットした結果の一例を示す。図４の例では、変量Ｂのクラスタ重心のプロットの右側に表記した数字はクラスタ番号を示し、クラスタ重心が大きい順に１、２、・・・、１０と付与されている。
【００４６】
決定部１４は、変量別（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のクラスタ重心に基づいて、クラスタｋとクラスタｋ−１との間におけるクラスタ重心の変化量を計算し、図５に示すようにプロットする。プロット間の線に併記した数字はクラスタ番号である。この場合、クラスタ１〜５までの各クラスタ間のクラスタ重心の変化量がほぼ一定であるのに対し、クラスタ５−６間のクラスタ重心の変化量は、クラスタ４−５間のクラスタ重心の変化量に対して大きく上昇しており、以降のクラスタ間のクラスタ重心の変化量も上昇している。
【００４７】
そこで、決定部１４は、クラスタ５とクラスタ６との間を対象クラスと非対象クラスとの境界として決定し、境界を基準にクラスタ重心が小さい側に属するクラスタを対象クラスタ、クラスタ重心が大きい側に属するクラスタを非対象クラスタとする。したがって、クラスタ１〜５が非対象クラスタ、クラスタ６〜１０が対象クラスタとなる。
【００４８】
上記のような境界を決定するためには、例えば、前（クラスタ重心が大きい側）のクラスタ間に対して、クラスタ間のクラスタ重心の変化量の上昇率が所定値以上、かつ、以降（クラスタ重心が小さい側）のクラスタ間も、前のクラスタ間に対して、クラスタ間のクラスタ重心の変化量が上昇していること、等の所定の条件を予め定めておき、この条件を満たす境界を探索すればよい。
【００４９】
なお、境界の決定方法は上記の方法に限定されない。例えば、決定部１４は、複数のクラスタの各々をクラスタ重心の大きさが所定値以上か否かに基づいて、境界を決定してもよい。所定値は、予め定めた値でもよいし、各クラスタのクラスタ重心の大きい方からα（αは、１＜α＜Ｋの整数）番目の値などのように定めておいてもよい。変量別のクラスタ重心の変化量だけでは、境界を決定することが難しい場合などに、Ｎ次元ユークリッド空間上のクラスタ重心の大きさを利用するものである。以下、変量別の「クラスタ重心」と区別するために、Ｎ次元ユークリッド空間上のクラスタ重心を「Ｎ次元のクラスタ重心」と表記する。
【００５０】
また、他の例として、決定部１４は、各クラスタのクラスタ内誤差平方和が、複数のクラスタの各々をクラスタ重心の大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間で、所定の条件を満たす変化を示す場合に、隣接するクラスタ間を境界として決定してもよい。
【００５１】
具体的には、決定部１４は、下記（２）式に示すクラスタ内誤差平方和（ＳＳＥ：sum of squared errors of prediction）を用いるエルボー法により、境界を決定してもよい。（２）式の右辺は、前述した（１）式と同じであるが、式内のクラスタ重心ｃｋは、クラスタ化完了後に計算する点が異なる。
【００５２】
【数２】
2020154404.tif 000004
【００５３】
決定部１４は、上記のＳＳＥを縦軸に、クラスタ番号を横軸として、対応点をプロットし、ＳＳＥが大きく変化するクラスタ間を境界として決定することができる。ＳＳＥが大きく変化する箇所の探索方法は、上述のクラスタ重心の変化量を用いた境界の探索方法と同様である。
【００５４】
表示制御部１６は、入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及びそのクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する。例えば、表示制御部１６は、図６の上図に示すように、対象クラスタのクラスタ毎にそれぞれ異なる色を割り当て、非対象クラスタの全てに白、黒、グレー等の予め定めた背景色を割り当てる。そして、表示制御部１６は、図６の下図に示すように、各画素が分類されたクラスタに割り当てられた色で表されたシュードカラー表示の分析画像を生成して表示する。図６に示すように、対象クラスタのクラスタ毎に色分けし、非対象クラスタを背景色とした分析画像を、以下では、「対象画像特徴領域内分類画像」ともいう。
【００５５】
非対象クラスタの場合も同様に、表示制御部１６は、図７の上図に示すように、非対象クラスタのクラスタ毎にそれぞれ異なる色を割り当て、対象クラスタの全てに背景色を割り当て、図７の下図に示すように、シュードカラー表示の分析画像を生成して表示する。図７に示すように、非対象クラスタのクラスタ毎に色分けし、対象クラスタを背景色とした分析画像を、以下では、「非対象画像特徴領域内分類画像」ともいう。
【００５６】
なお、図６及び図７では、シュードカラー表示を濃淡で表している。以降の図においても同様である。なお、実際の表示においても、クラスタ毎に異なる色の画素とすることに代えて、クラスタ毎に異なる輝度値とした分析画像を表示するようにしてもよい。
【００５７】
図８に、対象画像特徴領域内分類画像の一例と、その一部拡大図を示す。図８の上部の一部拡大図に示すように、対象画像特徴領域内において、各画素が複数のクラスタに分類されており、詳細な分析を可能にする。
【００５８】
表示制御部１６は、例えば、上記のような分析画像を含む分析画面を出力装置４０の一例であるディスプレイに表示する。図９に分析画面５０の一例を示す。
【００５９】
図９の例では、分析画面５０は、入力画像又は分析画像が表示される２つの画像表示領域５２Ａ、５２Ｂを含む。画像表示領域５２Ａ、５２Ｂを区別なく説明する場合には、単に「画像表示領域５２」と表記する。図９の例では、画像表示領域５２Ａに入力画像が表示され、画像表示領域５２Ｂに分析画像（対象画像特徴領域内分類画像）が表示されている例を示している。表示制御部１６は、画像表示領域５２Ａ用のフレームメモリに書き込まれた入力画像の画像データを取り込んで、クラスタリング部１２及び決定部１４の処理結果に基づく分析画像を、画像表示領域５２Ｂに表示する。これにより、入力画像が動画の場合や、入力画像に対して拡大、縮小等の操作がなされた場合でも、対応する分析画像をリアルタイムに表示することができる。また、表示制御部１６は、画像表示領域５２Ａに表示する画像を既稼動の画像表示システムのフレームメモリ内からリアルタイムで取り込みながら、画像表示領域５２Ｂにその分析結果をリアルタイムで表示する。これにより、表示ソフトウェアに依存することなく、ビデオ動画、ドローン計測動画、ｗｅｂ動画、３Ｄ動画、ＣＴ動画、ＭＲＩ動画、超音波動画、ハイパースペクトル動画等、様々な動画に適用して、リアルタイムに分析動画を表示することができる。１画像ファイル毎に読み込んでから処理する既存の画像処理とは異なる。
【００６０】
また、分析画面５０は、画像表示領域５２に表示する分析画像として、対象画像特徴領域内分類画像を表示するか、非対象画像特徴領域内分類画像を表示するかを選択するためのチェックボックス５４を含む。なお、チェックボックス５４において、両方を選択することを可能としてもよい。表示制御部１６は、チェックボックス５４の選択状態に応じた分析画像を画像表示領域５２に表示する。
【００６１】
また、分析画面５０は、画像表示領域５２に表示する入力画像と分析画像との組合せや、分析画像の種類などの表示機能を選択するための表示機能選択リスト５６を含む。表示機能選択リスト５６は、例えばプルダウンメニュー等で構成される。表示機能選択リスト５６では、例えば、以下のような表示機能を選択することができる。
【００６２】
表示機能１：入力画像と分析画像との同時表示
表示機能２：対象画像特徴領域内分類画像と非対象画像特徴領域内分類画像との同時表示
表示機能３：クラスタ毎の分析画像の連続表示
表示機能４：入力画像への分析画像の重畳表示
【００６３】
チェックボックス５４で対象画像特徴領域内分類画像が選択された状態で、表示機能選択リスト５６から上記「表示機能１：入力画像と分析画像との同時表示」が選択されると、表示制御部１６は、図９に示すように、画像表示領域５２Ａに入力画像を表示し、画像表示領域５２Ｂに対象画像特徴領域内分類画像を表示する。
【００６４】
チェックボックス５４で非対象画像特徴領域内分類画像が選択された状態で、表示機能選択リスト５６から上記「表示機能１：入力画像と分析画像との同時表示」が選択されると、表示制御部１６は、図９における画像表示領域５２Ｂに、図７の下図に示すような非対象画像特徴領域内分類画像を表示した分析画面５０を表示する。
【００６５】
表示機能選択リスト５６から上記「表示機能２：対象画像特徴領域内分類画像と非対象画像特徴領域内分類画像との同時表示」が選択されると、表示制御部１６は、図１０に示すように、画像表示領域５２に対象画像特徴領域内分類画像と非対象画像特徴領域内分類画像とを並べて表示する。
【００６６】
チェックボックス５４で対象画像特徴領域内分類画像が選択された状態で、表示機能選択リスト５６から上記「表示機能３：クラスタ毎の分析画像の連続表示」が選択されると、表示制御部１６は、画像表示領域５２において、図１１に示すように、対象クラスタについて、分析画像毎に、クラスタ重心の大きさ順（クラスタ番号順）に１つずつ表示するクラスタを増加させた複数の分析画像を切り替えながら連続して繰り返し表示する。これにより、クラスタの融合過程を動的に表示できると共に、テクスチャ境界等の判読に寄与することができる。また、各クラスタに対応した複数の分析画像、すなわち、１つの分析画像に１つのクラスタを対応させた複数の分析画像を、クラスタ重心の大きさ順に切り替えながら連続して繰り返し表示するようにしてもよい。
【００６７】
チェックボックス５４で非対象画像特徴領域内分類画像が選択された状態で、表示機能選択リスト５６から上記「表示機能３：クラスタ毎の分析画像の連続表示」が選択された場合は、表示制御部１６は、画像表示領域５２において、非対象クラスタについて、上記と同様の連続表示を行う。
【００６８】
表示機能選択リスト５６から上記「表示機能４：入力画像への分析画像の重畳表示」が選択されると、表示制御部１６は、画像表示領域５２において、入力画像に分析画像を重畳すると共に、入力画像を透過可能に表示する。図１２に、入力画像に対象画像特徴領域内分類画像を重畳した合成画像を表示する場合の例を示す。入力画像に重畳する分析画像の透過度をユーザの指定により変更可能にしてもよい。これにより、入力画像のテクチャと、各クラスタに分類された部分との関係を視認及び分析することができる。なお、入力画像に重畳する分析画像は対象画像特徴領域内分類画像に限定されず、非対象画像特徴領域内分類画像であってもよいし、連続表示する複数の分析画像であってもよい。
【００６９】
また、分析画面５０は、クラスタ数を選択するためのスライドバー５８を含む。スライドバー５８が操作されてクラスタ数が変更されると、変更されたクラスタ数がクラスタリング部１２に通知され、変更されたクラスタ数に基づいて、クラスタリング部１２及び決定部１４の処理が再実行される。そして、表示制御部１６は、クラスタリング部１２及び決定部１４により再実行された処理結果に基づいて、チェックボックス５４及び表示機能選択リスト５６で選択されている状態に応じた表示を行う。
【００７０】
また、分析画面５０は、表示する分析画像に含めるクラスタを選択するための表示クラスタ選択リスト６０を含む。表示クラスタ選択リスト６０は、例えばプルダウンメニュー等で構成され、スライドバー５８で選択されているクラスタ数分のクラスタ番号が選択可能な状態で一覧表示される。表示クラスタ選択リスト６０から表示するクラスタが選択されると、表示制御部１６は、選択されたクラスタについて、チェックボックス５４及び表示機能選択リスト５６で選択されている状態に応じた表示を行う。
【００７１】
また、分析画面５０は、各クラスタに付与された分析結果を表示するための分析結果表示ボタン６２を含む。分析結果の表示については後述する。
【００７２】
また、分析画面５０は、分析画面５０の表示に関する情報を保存するための保存ボタン６４を含む。表示に関する情報には、表示されている入力画像及び分析画像と、チェックボックス５４、表示機能選択リスト５６、スライドバー５８、及び表示クラスタ選択リスト６０の選択状態と、各クラスタに付与された分析結果とが含まれる。保存ボタン６４が選択されると、表示制御部１６は、表示に関する情報を所定の記憶領域に記憶する。
【００７３】
分析部１８は、各クラスタに、そのクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを示す情報、及びクラスタ重心の大きさに基づく分析結果を付与する。具体的には、分析部１８は、対象クラスタで、かつ、クラスタ重心が小さいクラスタほど、着目すべきランク付けが高いクラスタであることを示す分析結果を付与する。また、分析部１８は、非対象クラスタで、かつ、クラスタ重心が最も大きいクラスタに、対象画像特徴から派生した特徴を示す領域であることを示す分析結果を付与する。
【００７４】
より具体的には、図１３に示すように、ひび割れを含むコンクリート面を撮影した入力画像において、ひび割れの深度が深い箇所に対応する画素は、電磁波の反射率が小さく、画像濃度値が小さくなる。この結果、対象クラスタの分析画像では、ひび割れの深度が深い箇所に対応する画素が分類されるクラスタは、クラスタ重心が小さいクラスタとなる。逆に、ひび割れの深度が浅い箇所、すなわちコンクリート表面に近い箇所に対応する画素は、電磁波の反射率が大きく、画像濃度値が大きくなる。この結果、対象クラスタの分析画像では、ひび割れの深度が浅い箇所に対応する画素が分類されるクラスタは、クラスタ重心が大きいクラスタとなる。
【００７５】
これらのことから、ひび割れを示す対象画像特徴領域の内部においても、各クラスタのクラスタ重心の大きさにより、コンクリート表面に類似する箇所と、非類似の箇所とが判定可能であり、その判定結果に応じて、点検候補のランク付けなど、有用な情報を分析結果として付与することができる。
【００７６】
例えば、図１３の例では、クラスタ１０はクラスタ重心が最も小さく、クラスタ１０に属する画素に対応する箇所はひび割れの深度が深く、肥大化する可能性の高いひび割れであると解釈することができる。そこで、分析部１８は、クラスタ１０に、ひび割れの深度が深く（表面とは非類似）、肥大化の可能性があり、優先的に点検すべき候補箇所である等の分析結果を付与する。
【００７７】
なお、ひび割れ以外のテクスチャ特徴であっても、同様に、クラスタ重心の大小関係に基づいて、対象クラスタに含まれる画素が示すテクスチャの表面性状と、非対象クラスタに含まれる画素が示すテクスチャの表面性状との類似性又は非類似性を分析及び解釈することができる。対象クラスタのテクスチャが異常箇所であるとすれば、異常箇所と正常箇所との検査が可能とり、また、対象画像特徴領域内の表面部や深部といった解釈や、点検候補のランク付けなどの分析結果を付与することが可能である。
【００７８】
また、クラスタ重心の大小関係に加え、Ｎ次元のクラスタ重心の大きさにより、クラスタにランク付けなどの分析結果を付与してもよい。Ｎ次元のクラスタ重心が小さいクラスタに属する画素に対応する箇所は、電磁波の反射率が低く、その画素は画像濃度値が小さいクラスタとなる。
【００７９】
また、図７の下図に示すように、非対象画像特徴領域内分類画像において、ひび割れに沿って、非対象クラス内で最もクラスタ重心が大きい、すなわち画像濃度値が大きいクラスタが分布している。このクラスタは、電磁波の反射率が最も高いクラスタであり、電磁波の反射率が低いひび割れに沿って、その周辺部の反射率がとみに高いことを表している。この表面を実際に手で触れてみると、ひび割れに沿って、極めて微小であるが表面が浮いて凹凸がある状態になっていた。
【００８０】
つまり、ひび割れに沿って発生している表面の微小な浮き（凹凸）に伴って、電磁波反射（散乱）が大きくなることを裏付けている。非対象画像特徴領域の表面であっても、このような、ひび割れに沿って発生する反射率が高い箇所などの検出及び解釈ができる。そこで、図１３の例では、分析部１８は、クラスタ１に、ひび割れに沿った微小な浮きを示す箇所である等の分析結果を付与する。
【００８１】
このような特徴に基づく分析結果の付与は、ひび割れだけでなく、線状の対象画像特徴であれば適用可能である。例えば、血管を撮影した医用画像であれば、血管内と血管周辺との対象画像特徴の比較分析も可能になる。各種対象画像特徴領域内とその周辺の特徴との相互比較や、類似性及び非類似性分析に寄与することができる。
【００８２】
また、分析部１８は、対象クラスタに含まれるクラスタに、クラスタ重心の大きさに応じて、ひび割れの深度は浅い（表面と類似）、ひび割れの深度は深い（表面と非類似）等の分析結果を付与する。
【００８３】
従来の教師あり学習により分類された各クラスタでは、上記のような分析結果を各クラスタに付与することはできない。
【００８４】
分析部１８により各クラスタに付与された分析結果は、分析画面（図９）の分析結果表示ボタン６２が選択された際に、表示制御部１６により表示される。分析結果の表示方法としては、クラスタ毎の色分けの凡例に対応付けて、そのクラスタに付与された分析結果を表示してもよいし、分析画像上でユーザにより選択された画素が分類されたクラスタに付与された分析結果をポップアップ等により表示してもよい。
【００８５】
次に、本実施形態に係る画像分析装置１０の作用について説明する。
【００８６】
図１４は、画像分析装置１０のＣＰＵ３２により実行される画像分析処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ３２が記憶装置３６から画像分析プログラムを読み出して、メモリ３４に展開して実行することにより、ＣＰＵ３２が画像分析装置１０の各機能構成として機能し、図１４に示す画像分析処理が実行される。
【００８７】
まず、ステップＳ１２で、クラスタリング部１２が、マルチバンドの入力画像を取得する。入力画像が動画の場合には、１フレームずつ取得する。
【００８８】
次に、ステップＳ１４で、クラスタリング部１２が、取得した入力画像の各画素を、非階層型クラスタリングにより、各バンドの画像濃度値に基づいて複数のクラスタに分類する。
【００８９】
次に、ステップＳ１６で、決定部１４が、複数のクラスタの各々をクラスタ重心の大きさ順に並べた場合の隣接するクラスタ間でのクラスタ重心の大きさの差が、大きく変化するクラスタ間を、対象クラスタと非対象クラスタとの境界として決定する。これにより、境界を基準にクラスタ重心が小さい側に属するクラスタが対象クラスタ、クラスタ重心が大きい側に属するクラスタが非対象クラスタとなる。
【００９０】
次に、ステップＳ１８で、表示制御部１６が、例えば、図９に示すような分析画面５０を表示する。分析画面５０には、入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及びそのクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを識別可能な分析画像が含まれる。
【００９１】
次に、ステップＳ２０で、分析部１８が、各クラスタに、そのクラスタが対象クラスタか非対象クラスタか、及びクラスタ重心の大きさに基づく分析結果を付与する。そして、分析結果の表示が指示された場合に、表示制御部１６が分析結果を表示する。そして、画像分析処理は終了する。
【００９２】
なお、分析画面５０において、チェックボックス５４や表示機能選択リスト５６の選択が変更された場合には、ステップＳ１８に戻って、表示制御部１６が、チェックボックス５４や表示機能選択リスト５６の選択状態に応じた分析画面を表示する。また、分析画面５０において、スライドバー５８が操作されて、クラスタ数の指定が変更された場合には、ステップＳ１４に戻って、クラスタリング部１２が、変更されたクラスタ数に基づいて、クラスタリング処理を行う。
【００９３】
以上説明したように、本実施形態に係る画像分析装置によれば、マルチバンドの入力画像の各画素を、各バンドの画素濃度値に基づいて複数のクラスタに分類し、複数のクラスタの各々を、クラスタ重心の大きさ順に並べた場合において、対象画像特徴領域を示す画素が分類された複数の対象クラスタと、非対象画像特徴領域を示す画素が分類された複数の非対象クラスタとの境界を決定する。そして、入力画像の各画素が分類されたクラスタ、及びクラスタが対象クラスタか非対象クラスタかを識別可能な分析画像を表示する。これにより、対象画像特徴領域内及び非対象画像特徴領域内の各々において、さらに複数のクラスタが存在することになるため、教師データなしで詳細な分析結果を取得可能な分析画像を表示することができる。
【００９４】
従来の対象画像特徴を抽出する手法では、ひび割れやざらつき等、特定の画像特徴そのものの抽出及び画像化を目的としており、例えば、表面が劣化したり、ひび割れが肥大化したりといった可能性がある候補領域を推定することはできなかった。
【００９５】
例えば、ディジタル画像からコンクリート表面のひび割れ検出を目的とした研究では、「０．２ｍｍ幅のひび割れ（管理境界）」の検出を目的としている。しかし、その周辺には、幅０．２ｍｍ以下のひび割れが存在する割合も高く、「幅０．２ｍｍ以上のひび割れ」へと肥大化する可能性がある微細ひび割れを事前に特定することも必要となる。分析対象の領域が広くなる程、画像処理及び解析によって、このような対象画像特徴を分析することは難しくなる。
【００９６】
本実施形態では、対象画像特徴領域内をさらに複数のクラスタに分類することで、点検候補のランク付けや解釈、表面性状の類似性又は非類似性の分析が可能になる。例えば、上述のように、「幅０．２ｍｍ以上のひび割れ」へと肥大化する可能性がある微細ひび割れを事前に特定することを考える。この場合、「正常な表面」及び「幅０．２ｍｍより太いひび割れ領域内」と、「幅０．２ｍｍ以下のひび割れ領域内」との画像特徴の類似性を分析する必要があるが、本実施形態では、これらの分類が可能である。
【００９７】
また、本実施形態では、教師データを不要とし、画像データを入力するだけで、対象画像特徴領域内分類画像及び非対象画像特徴領域内分類画像などの分析画像を生成することができる。このため、一連の処理が簡易であり、既稼働の画像処理及び解析システムへの実装が容易である。教師データを用いた分類のように、属性（教師クラス）に強制的に分類する手法（以下、「従来手法」という）では、画像特徴領域内に存在する多くの情報に対して、個別に教師クラスを設定することは、現実問題として不可能なため、本実施形態のように、画像特徴領域内のクラスタ分類はできない。
【００９８】
また、本実施形態では、電磁波の反射率、すなわち、クラスタ重心の大小関係（クラスタ重心ベクトルの大きさ）に基づいて、クラスタ別に対象画像特徴領域内及び非対象画像特徴領域内の表面性状を解釈することができる。これにより、各種画像特徴に対して、点検候補領域、異常箇所候補領域等の解釈やランク付けが可能となり、従来手法とは異なる。
【００９９】
また、本実施形態では、画像データの空間分解能が高くなる程（超高分解能画像）、対象画像特徴領域内分類画像及び非対象画像特徴領域内分類画像などの分析画像による分析精度及び適用効果が向上することができる。最近開発が進んでいる超高分解能カメラでは、０．０５ｍｍ〜０．１ｍｍ／画素で画像データを取得できる。しかし、このように空間分解能が高くなる程、従来手法のように、予め教師クラスを設定する既往教師付分類手法（教師付き最尤法、ニューラルネットワーク等）では、対象画像特徴に対応する教師データを選定することは困難となる。特に、対象画像特徴領域内及び非対象画像特徴領域内でクラス別に教師データを選定することも不可能である。
【０１００】
本実施形態では、このような問題は生じないため、例えば、ひび割れ領域内とひび割れ周辺領域（浮き、ざらつき等）表面との性状分析、血管領域内とその周辺領域との画像特徴の類似性や非類似性分析等、対象画像特徴領域内と非対象画像特徴領域内との相互比較及び分析も可能である。
【０１０１】
また、本実施形態では、画像データの高分解能化への適応が可能なだけでなく、既存の各種センサ、カメラ等のディバイス、画像処理及び解析システムにも組み込むことができ、産業上の利用、拡張性も有する。
【０１０２】
また、本実施形態では、クラスタリング手法を選択的に活用でき、柔軟性、拡張性も有している。システム上では、機能拡充として対応可能であり、分析画像の精度向上に向けた拡張性もある。
【０１０３】
また、本実施形態では、入力画像として、様々なマルチバンド画像を適用することができる。異種リモートセンシングデータから分析画像を生成し、比較及び分析ができることから、画像特徴領域内の分析精度の向上を目的とした画像処理産業分野、関連研究分野等に寄与することができる。
【０１０４】
また、センサ設計及び開発においては、空間分解能を高くしようとすると、波長分解能を高めることが難しくなり、逆に、波長分解能を高くしようすると、空間分解能を高めることが難しくなる。本実施形態は、超高分解能画像だけでなく、波長分解の高いハイパースペクトル画像に対しても適用でき、クラスタリングに使用するバンドを選定する機能も装備している。このように、バンド数が限られる超高分解能画像と多バンド構成のハイパースペクトル画像に対して、分析画像を生成することができる。本実施形態は、センサシステムへの組み込みも可能であり、空間分解能及び波長分解能の向上を目指した各種センサ開発分野とデータ利用普及にも寄与することができる。
【０１０５】
また、本実施形態では、様々な表示形態を備えている。入力画像と分析画像との比較、対象画像特徴領域内分類画像と非対象画像特徴領域内分類画像との比較、クラスタ毎の分析画像の連続表示、入力画像への分析画像の重畳表示等により、画像特徴領域の表面性状を直観的に捉えることができる。また、入力画像に対してリアルタイムに分析画像を表示することができるため、各種検査や計測時に、リアルタイムに分析結果を確認することができる。
【０１０６】
また、本実施形態では、対象画像特徴領域内分類画像と非対象画像特徴領域分類画像とを併用した分析結果の付与が可能である。対象画像特徴領域内画像と非対象画像特徴領域内分類画像とを併用すれば、対象画像特徴の辺縁やエッジ境界の電磁波散乱状態の分析が可能となる。従来手法では、このような辺縁領域を教師データとして設定することは不可能であるため、本実施形態のような発見的分析及び解釈はできない。
【０１０７】
なお、上記実施形態では、主に、コンクリートのひび割れを対象特徴画像領域とする場合について説明したが、本実施形態は、肌診断、塗装面のキズ検出、ＭＲＩやＣＴ画像等の分析等にも適用可能である。
【０１０８】
また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した画像分析処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、画像分析処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
【０１０９】
また、上記実施形態では、画像分析プログラムが記憶装置に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１０   画像分析装置
１２   クラスタリング部
１４   決定部
１６   表示制御部
１８   分析部
２２   カメラ
２４   外部装置
３２   ＣＰＵ
３４   メモリ
３６   記憶装置
３８   入力装置
４０   出力装置
４２   記録媒体読取装置
４４   通信Ｉ／Ｆ
５０   分析画面
５２Ａ、５２Ｂ       画像表示領域
５４   チェックボックス
５６   表示機能選択リスト
５８   スライドバー
６０   表示クラスタ選択リスト
６２   分析結果表示ボタン
６４   保存ボタン
【図１】
2020154404.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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