(57)【要約】【課題】構造物における変状検出に好適な画像を効率的に提供する。【解決手段】画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段と、入力された画像を幾何補正するためのパラメータを入力するパラメータ入力手段と、入力された画像を入力されたパラメータを用いて幾何補正した場合に得られる補正画像の解像度を算出する解像度算出手段と、算出された解像度に関する解像度情報を入力された画像に関連付けて表示する表示手段と、を有する。【選択図】図２
2020170257.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する画像入力手段と、
前記入力された画像を幾何補正するためのパラメータを入力するパラメータ入力手段と、
前記入力された画像を前記入力されたパラメータを用いて幾何補正した場合に得られる補正画像の解像度を算出する解像度算出手段と、
前記算出された解像度に関する解像度情報を前記入力された画像に関連付けて表示する表示手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記入力された画像を複数の部分領域に分割する分割手段を更に有し、
前記解像度算出手段は、前記複数の部分領域それぞれに対して解像度を算出し、
前記表示手段は、前記解像度情報を前記複数の部分領域それぞれに対して表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の部分領域それぞれに対して算出された解像度に基づいて、前記複数の部分領域のうち前記幾何補正の対象となる対象範囲と、該対象範囲に対応する前記補正画像の解像度と、を選択する選択手段を更に有する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
出力解像度をユーザから受け付ける第１の受付手段を更に有し、
前記選択手段は、前記複数の部分領域のうち前記出力解像度を満たす部分領域を包含する範囲を前記対象範囲として選択する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記対象範囲の変更をユーザから受け付ける第２の受付手段を更に有し、
前記選択手段は、前記変更された対象範囲に含まれる部分領域に対して前記解像度算出手段が算出した解像度のうち最も粗い解像度を前記補正画像の解像度として選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記表示手段は、前記出力解像度を満たす部分領域と前記出力解像度を満たさない部分領域とを識別可能に表示する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記表示手段は、前記対象範囲に前記出力解像度を満たさない部分領域が含まれる場合に警告を表示する
ことを特徴とする請求項４乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記入力されたパラメータと前記選択された解像度とに基づいて前記対象範囲の画像を幾何補正し前記補正画像を生成する画像補正手段を更に有する
ことを特徴とする請求項３乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記入力された画像は、構造物の撮影画像であり、
前記補正画像から前記構造物の変状を検出する検出手段を更に有する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記入力された画像は、構造物の撮影画像であり、
前記入力されたパラメータと前記対象範囲に含まれる１以上の部分領域それぞれについて算出された解像度とに基づいて、該１以上の部分領域それぞれの画像を幾何補正し１以上の部分補正画像を生成する画像補正手段と、
前記１以上の部分補正画像それぞれから前記構造物の変状を検出する検出手段と、
前記１以上の部分補正画像それぞれに対して前記検出された変状を統合する変状統合手段と、
を更に有する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記幾何補正はオルソ補正であり、
前記パラメータはホモグラフィ行列を含む
ことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像処理装置の制御方法であって、
画像を入力する画像入力工程と、
前記入力された画像を幾何補正するためのパラメータを入力するパラメータ入力工程と、
前記入力された画像を前記入力されたパラメータを用いて幾何補正した場合に得られる補正画像の解像度を算出する解像度算出工程と、
前記算出された解像度に関する解像度情報を前記入力された画像に関連付けて表示部に表示する表示工程と、
を含むことを特徴とする制御方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オルソ補正を行う画像処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、インフラ構造物の点検においては、目視によって構造物のひび割れなどの変状を確認し、それを正面図に書き込むことで帳票を作成していた。一方で、近年は、撮影画像に基づいた帳票の作成が行われるようになってきている。その場合、まず、点検対象面（構造物の壁面など）を正対する位置から撮影し、得られた撮影画像上で変状を確認し確認結果を書き込むことで帳票を作成する。ただし、構造物の立地や地形的な要因等により、必ずしも点検対象面を正対する位置から撮影できないという課題がある。
【０００３】
特許文献１では、撮影画像を図面上の点と対応させ、正面図にあわせて画像を補正する技術が開示されている。これによって、撮影位置に依らず正対する位置から撮影したような画像を得ることができ、画像による構造物点検が容易になる。このような変換により得られる画像はオルソ画像と呼ばれ、オルソ画像を得るための変換処理はオルソ補正処理と呼ばれる。また、近年では、特許文献２では、画像処理によって変状を自動的に検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３１８７９０号公報
【特許文献２】特許第６０９９４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、画像による構造物点検においては、当該画像に基づいて変状種類や変状のサイズ（幅や長さ等）の特定を行うため、当該画像の解像度が点検作業の品質に大きく関わってくる。ここで、画像の解像度とは当該画像において物体（構造物）をどの程度解像できるかを示す指標である。
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示されるような画像補正を行う場合、実際の撮影位置と正対位置とが離れるほど、補正後の画像の解像度が低く（粗く）なる。その結果、正対位置と離れた撮影位置から撮影した画像に対して変状を精密に特定することが困難となる。また、特許文献２に開示されるような検出処理においては、前処理としてオルソ補正処理を行う必要があるが、補正後の画像が当該検出処理を所定の精度で行うために必要な解像度に達しているか否かを把握するのは困難である。そのため、しばしば、過剰に高解像度な画像を利用するということが行われているが、画像を高解像度で撮影するには手間がかかるという課題がある。
【０００７】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、入力された画像が構造物における変状検出に好適な画像であるか否かを効率的に把握可能とすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の問題点を解決するため、本発明に係る画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、画像処理装置は、
画像を入力する画像入力手段と、
前記入力された画像を幾何補正するためのパラメータを入力するパラメータ入力手段と、
前記入力された画像を前記入力されたパラメータを用いて幾何補正した場合に得られる補正画像の解像度を算出する解像度算出手段と、
前記算出された解像度に関する解像度情報を前記入力された画像に関連付けて表示する表示手段と、
を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、入力された画像が構造物における変状検出に好適な画像であるか否かを効率的に把握可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図である。
【図３】第１実施形態における画像処理の全体フローチャートである。
【図４】算出処理（Ｓ３０３）の詳細フローチャートである。
【図５】各種データの構成を例示的に示す図である。
【図６】選択処理（Ｓ３０４）の詳細フローチャートである。
【図７】表示デバイスに表示される画面を例示的に示す図である。
【図８】第２実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図である。
【図９】第２実施形態における画像処理の全体フローチャートである。
【図１０】統合処理（Ｓ９０７）を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでするものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【００１２】
（第１実施形態）
本発明に係る画像処理装置の第１実施形態として、構造物の撮影画像から補正画像であるオルソ画像を生成し当該オルソ画像に対して変状検出を実行する画像処理装置を例に挙げて以下に説明する。
【００１３】
＜装置構成＞
図１は、第１実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。なお、図１においては、画像処理装置を１台の装置により構成する形態を示しているが、複数の装置により構成してもよい。
【００１４】
中央演算装置（ＣＰＵ）１０１は、コンピュータシステムの制御をつかさどる。ＣＰＵ１０１が、制御プログラムに基づいて、情報の演算や加工、各ハードウェアの制御を実行することにより後述する各機能構成、処理を実現する。ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０２は、ＣＰＵ１０１の主メモリとして、実行プログラムのロードやプログラム実行に必要なワークメモリとして機能する。リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）１０３は、ＣＰＵ１０１の動作処理手順を規定する制御プログラムを記録している。ＲＯＭ１０３には、コンピュータシステムの機器制御を行うシステムプログラムである基本ソフト（ＯＳ）を記録したプログラムＲＯＭとシステムを稼動するために必要な情報などが記録されたデータＲＯＭがある。ＲＯＭ１０３の代わりに後述のＨＤＤ１０７を用いる場合もある。
【００１５】
ネットワークインターフェース（ＮＥＴＩＦ）１０４は、ネットワークを介して送受信されるデータの入出力制御を行う。表示デバイス１０５は、例えば、ＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ等である。入力デバイス１０６は、ユーザからの操作指示を受け付けるための、例えば、タッチパネル、キーボード、マウスなどである。ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０７は、記憶装置である。ＨＤＤ１０７は、アプリケーションプログラムなどのデータ保存用に用いられる。入出力バス１０８は、上述した各ユニット間を接続するためのバス（アドレスバス、データバス、及び制御バス）である。
【００１６】
図２は、第１実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図である。詳細は後述するが、画像処理装置２０１は、構造物の撮影画像からオルソ画像を生成し当該オルソ画像に対して変状検出を実行する。特に、入力された撮影画像をオルソ画像に変換する際に生じる解像度の変化を定量的に表示する機能を有する。
【００１７】
画像入力部２０２は、ＮＥＴＩＦ１０４またはＨＤＤ１０７から処理対象となる画像を読み込む。パラメータ入力部２０３は、入力デバイス１０６を介して画像を幾何補正するためのパラメータを入力する。ここでは、幾何補正はオルソ補正を想定する。
【００１８】
解像度算出部２０４は、画像入力部２０２で読み込まれた画像およびパラメータ入力部２０３にて入力されたパラメータに基づいて、補正後の画像の解像度を算出する。以下の説明では、画像を複数の部分領域に分割し各部分領域について補正後の画像の解像度を算出する。選択部２０５は、パラメータ入力部２０３にて入力されたパラメータ及び解像度算出部２０４にて算出された解像度に基づいて、補正対象とする領域および出力解像度を選択する。
【００１９】
表示部２０６は、画像の補正に関連する各種情報を表示デバイス１０５へ表示する。ここでは、入力された撮影画像のうち、オルソ補正すべき対象範囲および出力解像度の選択過程を表示する。詳細については図７を参照して後述する。画像補正部２０７は、選択部２０５において選択された対象範囲および出力解像度に基づいて画像を補正する。変状検出部２０８は、画像補正部２０７によって補正された画像から変状を検出する。出力部２０９は、変状検出部２０８において検出された変状を例えばベクタ化して出力する。
【００２０】
＜装置の動作＞
図３は、第１実施形態における画像処理の全体フローチャートである。
【００２１】
Ｓ３０１では、画像入力部２０２は、画像を読み込む。例えば、画像入力部２０２は、ユーザによって事前に指定された画像を読み込む。
【００２２】
Ｓ３０２では、パラメータ入力部２０３は、Ｓ３０１で読み込まれた画像をオルソ補正するためのパラメータを入力する。オルソ補正のパラメータとして様々なものが利用可能であり、特定のものに限定されることはない。例えば、文献“小林玲一，石井栄作、「パソコンとのシステム連携によるプロジェクターの機能向上の実現」，ＮＥＣ技報  ６４（３），８０−８３，２０１１年８月”に開示される手法を用いる場合、ホモグラフィ行列Ｈ及び出力解像度の初期値ｒbaseを入力する。
【００２３】
ホモグラフィ行列Ｈについては、特許文献１に開示されているように、図面データ上の座標と画像上の座標との対応点ペアをユーザに指定させた上で算出してもよい。また、出力解像度の初期値ｒbaseは、図面データの解像度とするとよい。なお、以下の説明では解像度の単位として「ｍｍ／ｐｘ」を想定する。すなわち、解像度は、画像の１ピクセルに相当する構造物表面上の長さを表し、値が小さいほど細かく解像することを表すものとする。
【００２４】
Ｓ３０３では、解像度算出部２０４は、オルソ補正後の領域毎の解像度（以降、領域解像度と呼ぶ）を算出する。図４は、算出処理（Ｓ３０３）の詳細フローチャートである。また、図５は、図４の各ステップで出力されるデータの構成を例示的に示す図である。
【００２５】
Ｓ４０１では、解像度算出部２０４は、入力された画像を所定単位で分割し複数の局所領域を生成する。例えば、１０００×１０００ピクセルの入力画像を各々が１００×１００ピクセルである局所領域にグリッド状に分割した場合、図５（ａ）に示す局所領域情報５０１が生成される。
【００２６】
局所領域情報５０１は、分割により得られた複数の局所領域を規定する情報であり、局所領域のインデックスであるＩＤ５０２と、局所領域を形成する頂点座標群である領域頂点５０３と、を含む。領域頂点５０３は、ここでは、局所領域が１００×１００ピクセルの矩形領域であることから４頂点の座標に相当する情報が格納される。なお、局所領域への分割方法については、グリッド状に限るものではなく、任意の図形として分割してもよい。
【００２７】
Ｓ４０２では、解像度算出部２０４は、Ｓ４０１で生成された局所領域から１つを選択し、Ｓ４０３及びＳ４０４の処理を行う。Ｓ４０３では、解像度算出部２０４は、Ｓ４０２で選択された局所領域に対してパラメータを用いて領域変換処理を実行する。ここでの領域変換処理は、局所領域を表す各頂点の座標ｐをホモグラフィ行列Ｈで座標ｑへ変換する処理である。当該変換は、例えば、以下の数式（１）で表すことができる。
【００２８】
【数１】
2020170257.tif 000003
【００２９】
図５（ｂ）は、変換された局所領域情報５０４を示している。ここでは、局所領域情報５０１に対して変換後領域頂点５０５を追加したものを示している。変換後領域頂点５０５は、変換後の局所領域を形成する頂点座標群である。
【００３０】
Ｓ４０４では、解像度算出部２０４は、変換前の局所領域とＳ４０３で得られた変換後の局所領域とを用いて補正後の領域解像度を算出する。例えば、ｉ番目の局所領域の頂点群をＰi、変換後の頂点群をＱiとすると、以下の数式（２）を用いて領域解像度ｒiを求めることが出来る。
【００３１】
【数２】
2020170257.tif 000004
【００３２】
ここで、ｄ（Ｐi，Ｑi）は局所領域の変形率を算出する関数であり、例えば、変換前後の領域面積比を出力する。なお、変形率を算出する関数はこれに限るものではなく、変形前後の領域周長比、対応する各辺の長さの比平均、各頂点を正規化した上でのハウスドルフ距離（Hausdorff distance）などでもよい。
【００３３】
図５（ｃ）は、領域解像度を算出した局所領域情報５０６を示している。ここでは、変換された局所領域情報５０４に対して領域解像度５０７を追加したものを示している。上述のように、領域解像度５０７は、領域頂点５０３および変換後領域頂点５０５に基づいて各局所領域に対して算出される。
【００３４】
Ｓ３０４では、選択部２０５は、補正の対象範囲および最終的な出力解像度を選択する。選択部２０５は、例えば、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を介したユーザとのインタラクションに基づき対象範囲と出力解像度を選択する。
【００３５】
図６は、選択処理（Ｓ３０４）の詳細フローチャートである。また、図７は、選択処理（Ｓ３０４）において表示デバイスに表示される画面を例示的に示す図である。
【００３６】
Ｓ６０１では、選択部２０５は、画像入力部２０２によって入力された画像を表示部２０６に表示するよう制御する。Ｓ６０２では、選択部２０５は、解像度算出部２０４より出力された局所領域および領域解像度を、Ｓ６０１で表示した画像の上に重畳表示する。
【００３７】
図７（ａ）は、Ｓ６０２で表示されるＧＵＩを例示的に示している。ここでは、入力された画像７０１に対して、局所領域を示すグリッド７０２及び局所領域の解像度情報である領域解像度７０３が重畳表示されている。なお、ここでは、分割により得られた１０×１０の局所領域のうちの６×６の局所領域を表示した例を示している。より具体的には、領域頂点５０３に基づいて各局所領域を表すグリッド７０２が表示され、領域解像度５０７に基づいて各局所領域の領域解像度７０３が表示される。このように、局所領域に関連付けて対応する領域解像度を表示することにより、ユーザは変換後における各局所領域の解像度の状態を容易に把握することが出来る。
【００３８】
Ｓ６０３では、選択部２０５は、オルソ補正すべき画像内の対象範囲Ｔoutと出力解像度ｒoutに初期値を指定する。ここではＴout＝画像全体の範囲、ｒout＝ｒbaseとしている。Ｓ６０４では、選択部２０５は、現在指定されている対象範囲Ｔoutおよび出力解像度ｒoutを表示する。
【００３９】
図７（ｂ）は、Ｓ６０４で表示されるＧＵＩを例示的に示している。ここでは、図７（ａ）に対して、対象範囲Ｔout及び出力解像度ｒoutを、それぞれ、対象範囲調整枠７０４及び出力解像度調整コントロール７０５として受付ける例を示している。
【００４０】
Ｓ６０５では、選択部２０５は、対象範囲Ｔout及び出力解像度ｒoutの変更をユーザから受け付ける。たとえば、キーボード／マウス操作などを介して図７（ｂ）で示した対象範囲調整枠７０４の位置や大きさの調整をユーザからから受け付け、これにより、対象範囲Ｔoutの変更を受け付ける。また、キーボード／マウス操作などを介して出力解像度調整コントロール７０５の調整をユーザからから受け付け、これにより、出力解像度ｒoutの変更を受け付ける。
【００４１】
Ｓ６０６では、選択部２０５は、出力解像度ｒoutが変更されたか否かを確認し、変更された場合はＳ６０７に進み、変更されていない場合はＳ６０９に進む。
【００４２】
Ｓ６０７では、選択部２０５は、出力解像度ｒoutより細かい領域解像度（＝高い領域解像度）を持つ局所領域を選択する。例えば、図５（ｃ）に示す領域解像度５０７を確認し、出力解像度ｒoutより細かい（つまりｒout以下）領域解像度を持つ局所領域を選択する。
【００４３】
Ｓ６０８では、選択部２０５は、Ｓ６０７で選択した局所領域を包含する範囲を生成し対象範囲Ｔoutに設定する。ここで、選択された局所領域を包含する範囲は、各々の局所領域の和となる多角形領域としてもよい。また、選択された局所領域に内接する最大の矩形あるいは外接する最小の矩形などとしてもよい。
【００４４】
Ｓ６０９では、選択部２０５は、ユーザが対象範囲Ｔoutを変更したかを確認し、変更された場合はＳ６１０に進み、変更されていない場合はＳ６１２に進む。
【００４５】
Ｓ６１０では、選択部２０５は、変更された対象範囲Ｔoutに含まれる局所領域を選択する。ここで、範囲に含まれる局所領域として、領域頂点５０３が対象範囲Ｔoutと交差する局所領域を選択してもよいし、内包される局所領域のみを選択してもよい。
【００４６】
Ｓ６１１では、選択部２０５は、Ｓ６１０で選択した局所領域において、図５（ｃ）に示す領域解像度５０７が最も粗い値（つまり最大値）をｒoutに設定する。
【００４７】
Ｓ６１２では、選択部２０５は、出力解像度ｒoutより細かい（つまりｒout以下）領域解像度を持つ局所領域を強調表示する。たとえば、図７（ｃ）に示すように、出力解像度ｒoutより細かい領域解像度を持つ局所領域（すなわちオルソ画像を生成した際に所望の出力解像度が満たされる領域）をハッチング表示７０６とする。なお、出力解像度ｒoutより細かい領域と粗い領域とを識別可能な表示であればよく、任意の強調表示が利用可能である。また、対象範囲調整枠７０４内に、出力解像度ｒoutよりも粗い領域解像度を有する局所領域が含まれる場合には、図７（ｄ）に示すような警告表示７０７を行ってもよい。この時、ｒcoarse／ｒoutが出力解像度ｒoutで補正する場合に必要な入力画像のサイズ比率であることから、領域解像度の最も粗い値ｒcoarseに基づいて、サイズ比率７０８を表示してもよい。
【００４８】
Ｓ６１３では、選択部２０５は、対象選択操作が完了したか確認し、完了するまでＳ６０４〜Ｓ６１２を繰り返し実行する。
【００４９】
以上の動作により、選択部２０５は、ＧＵＩを介したユーザとのインタラクションをもとに、オルソ補正すべき画像の対象範囲Ｔout及び最終的な出力解像度ｒoutを確定する。
【００５０】
Ｓ３０５では、画像補正部２０８は、Ｓ３０４で決定された対象範囲Ｔout及び出力解像度ｒoutに基づいてオルソ補正を実行する。まず、Ｓ３０２にて入力されたホモグラフィ行列Ｈ、出力解像度の初期値ｒbaseと、Ｓ３０４にて決定された出力解像度ｒoutと、に基づいて、数式（３）を用いて画像のオルソ補正に利用する座標変換行列Ｈ’を求める。
【００５１】
【数３】
2020170257.tif 000005
【００５２】
次に、Ｓ３０４にて決定された対象範囲Ｔoutに含まれる画像内のピクセルを座標変換行列Ｈ’によって写像しオルソ画像を生成する。
【００５３】
Ｓ３０６では、変状検出部２０８は、Ｓ３０５で生成されたオルソ画像から変状を検出する。なお、変状を検出する手法は特定の手法に限定されない。例えば、コンクリート構造物表面におけるひび割れを検出する手法として、Ｓｏｂｅｌフィルタ処理などを用いたエッジ検出を用いることが可能である。この時、Ｓ３０４にて出力された出力解像度ｒoutをエッジ検出などのパラメータとして用いてもよい。
【００５４】
Ｓ３０７では、出力部２０９は、Ｓ３０６における変状検出の結果をベクタ化して出力する。たとえば、Ｓ３０６より出力されたエッジ検出結果をもとに輪郭抽出処理を行い、抽出された輪郭が囲む閉区域を楕円近似などによりベクタ化する。なお、Ｓ３０５より出力されたオルソ画像を併せて出力してもよい。
【００５５】
以上説明したとおり第１実施形態によれば、オルソ補正処理に伴う解像度低下の程度を定量的に表示する。これにより、ユーザは、所望の出力解像度でオルソ画像を生成可能であるか否かを把握することが可能となる。すなわち、入力された画像が構造物における変状検出に好適な画像であるか否かを効率的に把握することができる。また、ユーザは、現在の入力画像に基づいてオルソ画像を生成した際に、変状検出に対して十分な解像度となる領域を事前に知ることが可能となる。更に、当該所望の出力解像度を満たすオルソ画像を生成するために必要な入力画像のサイズ比率を確認することが可能となる。その結果、従来のように過剰に高解像度な入力画像を使用する必要がなくなり、変状検出を行うのに好適なオルソ画像をより効率的に提供することが可能となる。
【００５６】
（第２実施形態）
第２実施形態では、オルソ画像を生成し変状検出を行う他の形態の画像処理装置について説明する。第１実施形態では、入力画像に対して設定した対象範囲に対して一括してオルソ補正を行い、生成されたオルソ画像に対して変状検出していた。これに対して、第２実施形態では、局所領域毎に画像をオルソ補正し、局所領域毎のオルソ画像に対して変状検出し、局所領域毎の変状検出結果を統合（合成）して出力する。
【００５７】
＜装置構成＞
図８は、第２実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図である。第１実施形態の機能構成（図２）に対して、変状統合部８０２が更に追加されている。変状統合部８０２は、変状検出部２０８が各局所領域に対して実行した変状検出の検出結果を統合する。詳細な動作については後述する。
【００５８】
＜装置の動作＞
図９は、第２実施形態における画像処理の全体フローチャートである。Ｓ９０１〜Ｓ９０４の処理は、第１実施形態のＳ３０１〜Ｓ３０４と同様のため説明を省略する。なお、Ｓ９０４の処理については省略してもよい。この場合、対象範囲Ｔoutとして画像全体を設定し、出力解像度ｒoutとしてＳ９０２で指定された出力解像度の初期値ｒbaseを設定するとよい。
【００５９】
Ｓ９０５では、画像補正部２０８は、局所領域毎にオルソ補正を実行する。ここでは、Ｓ９０４で決定された対象範囲Ｔoutに対応するＫ個の局所領域のみについて実行することを想定する。Ｋ個の局所領域として、対象範囲Ｔoutと交差する局所領域を選択してもよいし、対象範囲Ｔoutに内包される局所領域のみを選択してもよい。なお、Ｓ９０４の処理を省略した場合は入力画像に対する全ての局所領域に対して実行する。
【００６０】
まず、Ｓ９０２にて入力されたホモグラフィ行列Ｈ、出力解像度の初期値ｒbaseと、Ｓ９０３より出力された局所領域毎の領域解像度ｒiと、に基づいて、数式（４）を用いて局所領域毎のオルソ補正に利用する座標変換行列Ｈ’iを求める。
【００６１】
【数４】
2020170257.tif 000006
【００６２】
次に、Ｓ９０３より出力された変換前の局所領域に含まれる画像内のピクセルを座標変換行列Ｈi’によって写像し、局所領域毎の部分補正画像であるオルソ画像を生成する。
【００６３】
Ｓ９０６では、変状検出部２０８は、Ｓ９０５で生成された局所領域毎のオルソ画像から変状を検出する。変状を検出する手法は、第１実施形態にて説明した手法でもよいし、以下に説明するような機械学習を用いた手法でもよい。すなわち、解像度の近しい画像と変状情報とをニューラルネットなどによって予め学習し解像度毎の学習モデルを作成しておく。そして、Ｓ９０３より出力された領域解像度ｒiを基に、画像解像度が近しい学習モデルを選択し変状を検出するとよい。
【００６４】
Ｓ９０７では、変状統合部８０２は、Ｓ９０６で検出された局所領域毎の変状検出結果を統合する。たとえば、Ｓ９０６より出力された変状検出結果を画像として捉え、出力解像度ｒoutに変換し１つの画像として統合する。
【００６５】
図１０は、統合処理（Ｓ９０７）を説明する図である。まず、領域解像度ｒiを用いて、ｉ番目の局所領域の変状検出結果１００１をｒi／ｒout倍に拡縮する。拡縮により得られた変状検知結果１００２をｉ番目の局所領域に対応する領域１００３に配置する。この処理を、Ｋ個の局所領域に対して実行し、１つの変状検出結果１００４として統合する。Ｓ９０８では、出力部２０９は、Ｓ９０７で生成された統合された変状検出結果をベクタ化して出力する。この処理は、第１実施形態（Ｓ３０７）と同様のため説明を省略する。
【００６６】
以上説明したとおり第２実施形態によれば、局所領域毎にオルソ補正と変状検出処理を行う。これにより、同じ入力画像に対して、第１実施形態に比較してより精度の高いオルソ画像を生成することが可能となり、変状検出処理をより高い精度で行うことが可能となる。
【００６７】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００６８】
発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。
【符号の説明】
【００６９】
２０２  画像入力部；  ２０３  パラメータ入力部；  ２０４  解像度算出部；  ２０５  選択部；  ２０６  表示部；  ２０７  画像補正部；  ２０８  変状検出部；  ２０９  出力部
【図１】
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【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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