(57)【要約】【課題】ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら、高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法を提供すること。【解決手段】コンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力してなる入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿って幅が数ピクセルのパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、パス画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第２のステップ、ひび割れ画像を作成する第３のステップ、ひび割れ画像に対して細線化処理をおこなってひび割れ細線化画像を作成する第４のステップからなる、ひび割れ検出方法である。【選択図】図３
2018128315.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、
ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線を含む幅が数ピクセルのパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、
対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた際のウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、前記パス画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第２のステップ、
前記ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と前記閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する第３のステップ、
前記ひび割れ画像に対して細線化処理をおこなってその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する第４のステップ、からなるひび割れ検出方法。
【請求項２】
前記第４のステップで作成されたひび割れ細線化画像に対し、予め設定されたピクセル数以下の長さのひび割れから分岐した線をひび割れでないノイズと判定して除去するヒゲ削除処理をおこない、さらに、予め設定されたピクセル数以下の孤立した長さの線をひび割れでないノイズと判定して除去する輪郭線追跡処理をおこなう第５のステップをさらに含む、請求項１に記載のひび割れ検出方法。
【請求項３】
前記第５のステップに続いて、特定されたひび割れをひび割れ幅ごとに分類するとともにひび割れ幅ごとに色分けされたひび割れ展開図を作成し、かつ、ひび割れ幅ごとのひび割れ延長ヒストグラムを作成する第６のステップをさらに備えている、請求項２に記載のひび割れ検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法に係り、特に、ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら、高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンクリート表面上のひび割れを検出する方法としては、従来、調査員が目視観察をおこない、クラックスケールやメジャー等を使用しながらひび割れの幅や長さを測定する方法が一般的であった。しかし、この目視観察による方法は調査員の測定技量などによって精度のばらつきが大きくなることや、ひび割れが大量に存在する場合においては大量の情報を正確に処理するために莫大な労力および時間を要するといった問題があった。
【０００３】
上記の問題に対して、コンクリート表面の撮影画像をコンピュータに取り込み、画像をひび割れ領域とそれ以外の領域とに２値化処理する画像処理手法が適用されている。画像の２値化処理とは、ある濃度値に対して画像の濃度を０または１に表現することであり、例えば、入力画像ｆ（ｉ，ｊ）に対して２値化処理で得られる２値化画像ｂ（ｉ，ｊ）はｂ（ｉ，ｊ）＝１（ｆ（ｉ，ｊ）＞ｋ）、０（ｆ（ｉ，ｊ）≦ｋ）となる。ここで、ｋは２値化する際の閾値であり、したがって２値化画像の良し悪しは閾値ｋの選定によって決まるといってよい。
【０００４】
従来の閾値を求める手法としては、固定閾値または可変閾値による処理方法がある。固定閾値による処理方法には、Ｐタイル法やモード法、相関比を用いた方法などが挙げられる。固定閾値による処理方法は、対象画像の濃度ヒストグラムを作成し、画像の背景（コンクリート表面）の濃度値とひび割れの濃度値との間に明確な谷が現れるような双峰性のヒストグラムが得られる場合において有効な方法である。
【０００５】
一方、可変閾値による処理方法は、照明条件などによって撮影ムラが生じ、背景の濃度値と対象部分の濃度値が画像全体で一定でない場合に有効な方法である。この可変閾値処理法は、注目している画素を中心とする局所領域の平均濃度値を閾値とする方法である。この方法の欠点は、背景領域の微妙な濃淡変化に応じて、例えばひび割れ以外のノイズが多い画像となってしまう点である。
【０００６】
従来の画像処理方法は、撮影された入力画像に対して閾値を決定し、２値化処理をおこないながらひび割れの抽出をおこなうものである。すなわち、この一般的な処理の流れは次のようになる。１）撮影画像をコンピュータに取り込んで入力画像を作成する。２）入力画像の濃度の補正をする。３）２値化処理をおこなってひび割れの抽出をおこなう。
【０００７】
上記する従来の画像処理法は、濃度が一様なコンクリート表面上のひび割れの検出においては比較的高精度のひび割れ検出が可能である。しかし、実際のコンクリート構造物の表面は様々な汚れを含んでおり、さらにはひび割れの濃度も、ひび割れの幅や深度などに応じてばらつきがあるのが一般的である。このようなコンクリート表面に対して従来の画像処理法を用いると、ひび割れの抽出に際しては様々な問題が生じ得る。例えば、固定閾値処理の場合において、コンクリート表面上の汚れ領域とひび割れ領域が同程度の濃度値である場合には、これらを２値化処理することが極めて困難となる。濃度ヒストグラムが双峰性を呈していて、閾値を容易に決定できたとしても、ひび割れ領域と判断される範囲には汚れ領域が含まれる可能性が極めて高くなる。また、逆に、ひび割れ周辺部の汚れ領域を含ませないような閾値をあらたに設定しようとすると、今度は他のひび割れ領域を除外してしまうことになってしまう。
【０００８】
可変閾値処理の場合には、コンクリート表面上の汚れが多くなるにしたがって、ひび割れ抽出画像中にひび割れ以外のノイズが多く含まれることになり、場合によってはひび割れ抽出画像を一見しても、どの部分がひび割れ領域なのか全く判別できないこととなる。
【０００９】
上記する従来手法の問題に対して本発明者等は、撮影されたコンクリート表面の汚れや照明条件などによってひび割れの検出が困難な場合においても、簡易に高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法を発案し、特許文献１〜７にその開示をおこなっている。
【００１０】
これらのひび割れ検出方法はいずれも、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、２つの濃度をそれぞれ変化させた場合のウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、この入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成するステップ、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合はこの注目画素をひび割れと判定し、閾値よりも小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことでひび割れ抽出画像を作成するステップ、を少なくとも含む検出方法である。
【００１１】
これらのひび割れ検出方法により、簡易に高精度のひび割れ検出をおこなうことが可能になったものの、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の全面が解析対象であることから、解析に時間を要するといった新たな課題が生じている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特許第４００６００７号公報
【特許文献２】特許第４８７００１６号公報
【特許文献３】特許第４９８０７３９号公報
【特許文献４】特許第５３８５５９３号公報
【特許文献５】特許第５４２１１９２号公報
【特許文献６】特許第５７０５７１１号公報
【特許文献７】特許第５８１２７０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は上記する問題に鑑みてなされたものであり、ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら、高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
前記目的を達成すべく、本発明によるひび割れ検出方法は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線を含む幅が数ピクセルのパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた際のウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、前記パス画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第２のステップ、前記ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と前記閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する第３のステップ、前記ひび割れ画像に対して細線化処理をおこなってその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する第４のステップ、からなるものである。
【００１５】
ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）とは、小さな波という意味であり、局在性を持つ波の基本単位を、ウェーブレット関数を用いた式で表現することができる。このウェーブレット関数を拡大または縮小することにより、時間情報や空間情報と周波数情報を同時に解析することが可能となる。このウェーブレット係数を、ひび割れを有するコンクリート表面に適用する場合のこの係数の特徴としては、コンクリート表面の濃度と、ひび割れの濃度と、ひび割れ幅に依存するということである。例えば、ひび割れ幅が大きくなるにつれてウェーブレット係数の値は大きくなる傾向があり、また、ひび割れの濃度が濃くなるにつれて（黒色に近づくにつれて）ウェーブレット係数の値は大きくなる傾向がある。
【００１６】
ウェーブレット変換によって算定されるウェーブレット係数を用いて、ひび割れの検出をおこなうアルゴリズムは以下のようになる。まず、コンクリート表面の撮影画像とウェーブレット関数との内積よりウェーブレット係数を求める。このウェーブレット係数を２５６階調に変換することで、連続量を持ったウェーブレット画像が作成できる。
【００１７】
ウェーブレット係数は、上記するようにひび割れ幅やひび割れの濃度、コンクリート表面の濃度によって変化することから、擬似的に作成されたデータを用いてひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度に関するウェーブレット係数を各階調ごとに算定しておき、ウェーブレット係数テーブルを作成しておく。このウェーブレット係数テーブルにある各階調ごとのウェーブレット係数が、ひび割れ検出の際の閾値となる。例えば、対比される２つの濃度（一方の濃度をコンクリート表面の濃度、他方の濃度をひび割れの濃度と仮定することができる）に対応するウェーブレット係数（閾値）がウェーブレット係数テーブルを参照すれば一義的に決定される。したがって、後述するように、撮影画像において対比される２つの濃度間のウェーブレット係数を算定した際に、このウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブルの閾値よりも大きな場合は、ひび割れであると判断できるし、閾値よりも小さな場合はひび割れでないと判断することができる。
【００１８】
このウェーブレット係数テーブルを作成する際の擬似的なデータは特に限定するものではないが、例えば、ひび割れ幅が１画素（１ピクセル）〜５画素（５ピクセル）までの中で、各画素幅のひび割れごとに、コンクリート表面の階調とひび割れの階調に対応するウェーブレット係数を算定する。閾値の設定に際しては、例えば、ひび割れ幅が１画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れに対応するウェーブレット係数を選定し、ひび割れ幅が５画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れ領域でない箇所のウェーブレット係数を選定し、これら２つのウェーブレット係数の平均値をもって任意の階調における閾値とすることができる。
【００１９】
本発明のひび割れ検出方法においては、まず、第１のステップにおいて、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線を含む幅が数ピクセルのパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする。
【００２０】
このように、ひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、パスに付したひび割れを覆う面を作成することにより、入力画像においてひび割れ位置を指定することができる。具体的には、市販の画像編集ソフトを使用し、ひび割れと想定されるひび割れ想定線を含む幅が数ピクセルの線や面からなるパスを作成する。
【００２１】
ここで、「ひび割れ想定線を含む幅が数ピクセルのパス」とは、ひび割れ想定線の幅よりも数ピクセル幅の大きなパスのことを意味しており、たとえば１〜２ピクセル程度の幅のひび割れ想定線に対して、たとえば３〜５ピクセル程度の幅の線や面からなるパスが設定できる。このように、ひび割れと想定されるひび割れ想定線を含む幅が数ピクセルのパスを作成することにより、画像上で大まかにひび割れ位置を指定することができる。仮にパスの幅が１ピクセル程度と狭い場合、パスからひび割れ想定線がはみ出す可能性が高くなり、パスからひび割れ想定線がはみ出している箇所はひび割れと判定されない不具合が生じ得る。
【００２２】
本発明のようにひび割れ想定線に沿ってラフなパス（ひび割れ想定線よりも幅が数ピクセル大きなパス）を作成することにより、このような不具合を効果的に解消することができる。なお、ラフに作成するパスの幅を大きく設定すればよいというものではなく、３〜５ピクセル程度の幅に設定する場合はノイズが生じ難い一方で、パスの幅を１０ピクセル程度と比較的大きな幅に設定するとノイズが生じ易くなる。したがって、ひび割れ想定線の幅を勘案して、それよりも左右に１〜２ピクセル程度ずつ大きな幅に設定するのが好ましい。
【００２３】
また、「パスに付したひび割れを覆う面」は、たとえば３〜５ピクセル幅の線からなるパスに対し、その左右両側１ピクセル幅もしくは２ピクセル幅を加えた５〜９ピクセル幅程度の面である。
【００２４】
次に、第２のステップにおいて、上記するウェーブレット係数テーブルを作成しておくとともに、適宜に設定された広域領域（例えば３０×３０画素の領域）に対してウェーブレット係数を算定し、この広域領域から一画素移動した広域領域（同じように例えば３０×３０画素の領域であって、移動前の３０×３０画素の領域とほとんどの画素が共通している）で、同じようにウェーブレット係数を算定し、ウェーブレット係数の連続量を求める。
【００２５】
次に、第３のステップにおいて、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し（画面上では例えば白色）、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し（画面上では例えば黒色）、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する。
【００２６】
最後に、第４のステップにおいて、ひび割れ画像に対して細線化処理をおこなってその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する。ここでは、たとえばひび割れ全体が１ピクセル幅を有するひび割れ細線化画像が作成される。
【００２７】
本発明のひび割れ検出方法によれば、まず、入力画像においてひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲を可及的に縮小することができるため、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、このことによって解析時間を大幅に短縮することが可能になる。さらに、連続解析が可能となり、データの読み込み時間や書き出し時間の短縮も可能になる。
【００２８】
また、解析者が予めひび割れ位置を指定していることから、ひび割れ以外のものが解析対象になり難い。
【００２９】
また、ひび割れ想定線に沿ってラフなパス（ひび割れ想定線の幅よりも数ピクセル幅の大きなパス）を作成してひび割れ位置を指定していることから、パスからひび割れ想定線がはみ出してひび割れと判定されないといった不具合が生じることも解消され、パスがラフゆえにパスの作成も効率的におこなうことができ、パスの作成（ひび割れ位置の特定）に長い時間を必要としない。
【００３０】
さらに、ひび割れ想定線にラフなパスを作成し、ウェーブレット変換した後に細線化処理をおこなうことで、ひび割れをより一層精度よく特定することが可能になる。
【００３１】
また、本発明によるひび割れ検出方法の好ましい実施の形態は、前記第４のステップで作成されたひび割れ細線化画像に対し、予め設定されたピクセル数以下の長さのひび割れから分岐した線をひび割れでないノイズと判定して除去するヒゲ削除処理をおこない、さらに、予め設定されたピクセル数以下の孤立した長さの線をひび割れでないノイズと判定して除去する輪郭線追跡処理をおこなう第５のステップをさらに含むものである。
【００３２】
この実施の形態のひび割れ検出方法では、第４のステップで作成されたひび割れ細線化画像に対して二種類のノイズ除去処理を実行し、より一層精度の高いひび割れの特定をおこなう方法である。本発明のひび割れ検出方法では、第１のステップにおいて、ひび割れ想定線を含むようにラフなパスを作成することから、実際のひび割れ線の周辺にノイズが生じる可能性がある。たとえば、５ピクセル程度以下の長さの線がひび割れでないことが本発明者等の経験則上分かっていることから、このような線をヒゲ（ノイズ）と特定し、ヒゲ削除処理をおこなう。すなわち、５ピクセル程度の長さを閾値に設定し、この閾値未満の長さの線をヒゲと特定して除去するものである。
【００３３】
また、輪郭線追跡処理は、ある任意の画素（ひび割れと判断されている画素）から出発して、隣接する画素がひび割れ箇所の場合には出発画素と接続し、さらに隣接する画素がひび割れ箇所の場合にはさらに双方を接続し、最終的に出発画素に閉合した場合（例えば、第１画素、第２画素、…、第ｎ−１画素、第ｎ画素、第１画素の順に接続される場合）や、次に繋がるひび割れ箇所が存在しなくなった場合に終了するものである。この輪郭線追跡処理によれば、ループ状に閉合するようなひび割れラインや、複数の屈曲部を備えて線状に伸びるひび割れラインなど、適宜のひび割れラインが作成されることになる。この際、繋げられる画素数の最小数を予め設定しておくことにより、この設定数以下の画素はすべてひび割れでないとして、画面のひび割れ表示から削除することができる。
【００３４】
このように二種類のノイズ除去処理をおこなうことで、第１のステップにおいてひび割れ想定線を含むようにラフなパスを作成することによって生じ得るノイズを効果的に除去することができる。
【００３５】
また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施の形態は、前記第５のステップに続いて、特定されたひび割れをひび割れ幅ごとに分類するとともにひび割れ幅ごとに色分けされたひび割れ展開図を作成し、かつ、ひび割れ幅ごとのひび割れ延長ヒストグラムを作成する第６のステップをさらに備えている。
【発明の効果】
【００３６】
以上の説明から理解できるように、本発明のひび割れ検出方法によれば、入力画像においてひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲を可及的に縮小することができるため、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、解析時間を大幅に短縮することが可能になり、ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら、高精度のひび割れ検出をおこなうことができる。また、ひび割れ位置の指定に際し、ひび割れ想定線を含むラフなパスを作成することにより、パスからひび割れ想定線がはみ出してひび割れと判定されないといった不具合は生じない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】入力画像と局所領域の関係を示した模式図である。
【図２】局所領域と注目画素の関係を示した模式図である。
【図３】本発明のひび割れ検出方法の実施の形態１のフロー図である。
【図４】パスを付したひび割れを覆う面の作成方法を説明した図である。
【図５】擬似画像を示した図である。
【図６】図５の擬似画像のウェーブレット係数の鳥瞰図である。
【図７】ウェーブレット係数テーブルの一実施の形態を示した図である。
【図８】本発明のひび割れ検出方法の実施の形態２のフロー図である。
【図９】本発明のひび割れ検出方法において１０ピクセル幅のパスを作成した際の各ステップにて作成された画像を示した図であって、（ａ）はコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力してなる入力画像を示した図であり、（ｂ）はパス画像を示した図であり、（ｃ）はひび割れ画像を示した図であり、（ｄ）はひび割れ細線化画像がヒゲ除去処理および輪郭線追跡処理された後の画像を示した図である。
【図１０】図９で示すひび割れ検出方法にて作成されたひび割れの延長ヒストグラムの実施例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下、図面を参照して本発明のひび割れ検出方法の実施の形態１，２を説明する。
【００３９】
（ひび割れ検出方法の実施の形態１）
図１は、入力画像と局所領域の関係を示した模式図である。本発明のひび割れ検出方法では、入力画像１における広域領域２の中心である局所領域３においてウェーブレット変換をおこない、当該局所領域３の中心でひび割れの検出をおこなうものである。入力画像１内でくまなく広域領域２を上下左右に平行移動して、入力画像１内におけるひび割れの検出をおこなう。この方法により、従来の固定閾値法のように、例えば入力画像１内で一つの閾値を決める方法に比べて、精度のよいひび割れの検出をおこなうことができる。
【００４０】
図２は、局所領域３を拡大した図であり、図示する実施形態では、たとえば３×３の９つの画素（８つの近傍画素３１，３１，…と、中央に位置する注目画素３２）の中心でひび割れ判定をおこなう。なお、ウェーブレット係数の算定は、図１における局所領域３を対象としておこなわれる。
【００４１】
ここで、ウェーブレット関数（マザーウェーブレット関数）を用いたウェーブレット変換をおこなうことでウェーブレット係数を算定する算定式を以下に示す。
【００４２】
【数１】
2018128315.tif 000003
【００４３】
【数２】
2018128315.tif 000004
【００４４】
【数３】
2018128315.tif 000005
【００４５】
ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は入力画像（ここで、ｘ，ｙは２次元入力画像中の任意の座標である）を、Ψはマザーウェーブレット関数（ガボール関数）を、（ｘ０，ｙ０）はΨの平行移動量を、ａｋはΨの拡大や縮小を（ここで、ａｋは周波数の逆数であって、幾つかの周波数領域について計算するための周波数幅を整数ｋで示した値）、ｆ０は中心周波数を、σはガウス関数の標準偏差を、θは波の進行方向を表す回転角を、（ｘ’，ｙ’）は（ｘ，ｙ）を角度θだけ回転させた座標を、それぞれ示している。
【００４６】
ここで、数式１を用いて計算した複数のθ、ｋに対して、ウェーブレット係数Ψの累計値Ｃ（ｘ０，ｙ０）を求めたのが数式４となる。
【００４７】
【数４】
2018128315.tif 000006
【００４８】
上記のパラメータは、任意に設定できるが、例えば、σを０．５〜２に、ａｋは０〜５に、ｆ０は０．１に、回転角θは０〜１８０度に、それぞれ設定できる。
【００４９】
数式４における平行移動量（ｘ０，ｙ０）は、注目画素の位置に対応するものであり、注目画素の位置を順次移動させることによって、ウェーブレット係数の連続量（Ｃ（ｘ０，ｙ０））が算定できる。
【００５０】
局所領域３を構成する全画素に対して、ウェーブレット係数を上算定式に基づいて算定した後、注目画素を一つ左右または上下に移動させてできる広域領域２の全画素において同様にウェーブレット係数を算定する。
【００５１】
次に、図３に基づいて、ひび割れ検出方法の実施の形態１を説明する。
ＣＣＤカメラ等のデジタルカメラで撮影されたコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに取り込むことにより、入力画像の作成（ステップＳ１０）がおこなわれる。
【００５２】
次に、入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする（ステップＳ２０）。すなわち、解析者が予めひび割れ位置の指定をおこなう。
【００５３】
具体的には、図４で示すように、市販の画像編集ソフトを使用し、ひび割れ想定線に沿って、ひび割れ想定線よりも幅が数ピクセル大きな線や面からなるパスを作成する。たとえば１ピクセル程度のひび割れ想定線に対し、その左右に１〜５ピクセル程度の幅を有する、計３〜１０ピクセル程度の幅のパスを作成する。そして、パスに付したひび割れを覆う面は、たとえば３〜１０ピクセル幅の線からなるパスに対し、その左右両側１ピクセル幅もしくは２ピクセル幅を加えた５ピクセル幅〜１４ピクセル幅からなる面である（以上、第１のステップ）。
【００５４】
次に、入力画像とは何らの関係もない、対比する２つの濃度からなる擬似画像に対して、ウェーブレット係数の算定をおこなう。例えば、図５に示すように、コンクリート表面と仮定される背景色ａ（例えば、背景色のＲ、Ｇ、Ｂを、２５５，２５５，２５５とする）と、ひび割れと仮定される線分ｂ１〜ｂ５からなる擬似画像のウェーブレット係数を求める。ここで、線分ｂ１〜ｂ５は、線幅が順に１ピクセル〜５ピクセルまで変化しており、さらに、各線分は、３種類の濃度を備えている（例えば、線分ｂ１では、濃度の濃い順に、ｂ１１（黒色）、ｂ１２（薄い黒色）、ｂ１３（灰色）と変化している）。この擬似画像に対してウェーブレット変換をおこなうことで算定されるウェーブレット係数の鳥瞰図を示したのが図６である。図６において、Ｘ軸は線分の幅を、Ｙ軸は線分の色の濃度を、Ｚ軸はウェーブレット係数をそれぞれ示している。パス画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数が算定される（図３のステップＳ３０）。
【００５５】
同時に、対比する２つの濃度の組み合わせをそれぞれ０〜２５５の２５６階調でおこなうことで、図７に示すようなウェーブレット係数テーブルの作成（図３のステップＳ３０）がおこなわれる（以上、第２のステップ）。
【００５６】
次に、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し（画面上では例えば白色）、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し（画面上では例えば黒色）、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことにより、ひび割れ画像が作成される（ステップＳ４０、第３のステップ）。
【００５７】
最後に、ひび割れ画像に対して細線化処理を実行することにより、その中心線で構成され、ひび割れ全体がたとえば１ピクセル幅を有するひび割れ細線化画像を作成する（ステップＳ５０、第４のステップ）。
【００５８】
図示するひび割れ検出方法の実施の形態１によれば、まず、入力画像においてひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲を可及的に縮小することができるため、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、このことによって解析時間を大幅に短縮することが可能になる。
【００５９】
また、連続解析が可能となり、データの読み込み時間や書き出し時間の短縮も可能になる。
また、解析者が予めひび割れ位置を指定していることから、ひび割れ以外のものが解析対象になり難い。
【００６０】
また、ひび割れ想定線に沿ってラフなパス（ひび割れ想定線の幅よりも数ピクセル幅の大きなパス）を作成してひび割れ位置を指定していることから、パスからひび割れ想定線がはみ出してひび割れと判定されないといった不具合が生じることも解消され、パスがラフゆえにパスの作成も効率的におこなうことができ、パスの作成（ひび割れ位置の特定）に長い時間を必要としない。
【００６１】
さらに、ひび割れ想定線にラフなパスを作成し、ウェーブレット変換した後に細線化処理をおこなうことで、ひび割れをより一層精度よく特定することが可能になる。
【００６２】
（ひび割れ検出方法の実施の形態２）
図８は本発明のひび割れ検出方法の実施の形態２のフロー図である。
ひび割れ検出方法の実施の形態２は、ひび割れ細線化画像を作成する（ステップＳ５０、第４のステップ）まではひび割れ検出方法の実施の形態１と同様であるが、さらに、二種類のノイズ除去処理を実行する方法である。
【００６３】
まず、第４のステップで作成されたひび割れ細線化画像に対し、予め設定されたピクセル数以下の長さのひび割れから分岐した線をひび割れでないノイズと判定して除去するヒゲ削除処理をおこなう（ステップＳ６０）。
【００６４】
５ピクセル程度以下の長さの線がひび割れでないことが本発明者等の経験則上分かっていることに基づき、たとえば、５ピクセル程度の長さを閾値に設定し、この閾値未満の長さの線をヒゲと特定して除去する。
【００６５】
次に、予め設定されたピクセル数以下の孤立した長さの線をひび割れでないノイズと判定して除去する輪郭線追跡処理をおこなう（ステップＳ７０、以上、第５のステップ）。
【００６６】
輪郭線追跡処理は、ある任意の画素（ひび割れと判断されている画素）から出発して、隣接する画素がひび割れ箇所の場合には出発画素と接続し、さらに隣接する画素がひび割れ箇所の場合にはさらに双方を接続し、最終的に出発画素に閉合した場合（例えば、第１画素、第２画素、…、第ｎ−１画素、第ｎ画素、第１画素の順に接続される場合）や、次に繋がるひび割れ箇所が存在しなくなった場合に終了する。この輪郭線追跡処理では、ループ状に閉合するようなひび割れラインや、複数の屈曲部を備えて線状に伸びるひび割れラインなど、適宜のひび割れラインが作成される。この際、繋げられる画素数の最小数を所定の値に設定しておくことで、この設定数以下の画素はすべてひび割れでないとして、画面のひび割れ表示から削除する。
【００６７】
このように二種類のノイズ除去処理をおこなうことで、第１のステップにおいてひび割れ想定線を含むようにラフなパスを作成することによって生じ得るノイズを効果的に除去することができる。たとえば、パスの幅が３ピクセル程度であればノイズ除去処理を必ずしも必要とせず、パスの幅が１０ピクセル程度と広幅になった際に上記二種類のノイズ除去処理を必須とするのが好ましい。
【００６８】
次に、特定されたひび割れをひび割れ幅ごとに分類するとともにひび割れ幅ごとに色分けされたひび割れ展開図を作成し、さらに、ひび割れ幅ごとのひび割れ延長ヒストグラムを作成する（ステップＳ８０、第６のステップ）。
【００６９】
（本発明のひび割れ検出方法において１０ピクセル幅のパスを作成した際の各ステップにて作成された画像を説明した実施例）
本発明者等は本発明のひび割れ検出方法を実施し、第１のステップにおいて１０ピクセル幅のパスを作成した場合における各ステップで作成される画像を作成するとともに、ひび割れの延長ヒストグラムを作成した。ここで、図９は１０ピクセル幅のパスを作成した際の各ステップにて作成された画像を示した図であって、（ａ）はコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力してなる入力画像を示した図であり、（ｂ）はパス画像を示した図であり、（ｃ）はひび割れ画像を示した図であり、（ｄ）はひび割れ細線化画像を示した図である。なお、図９（ｄ）は詳細には、ひび割れ細線化画像がヒゲ除去処理および輪郭線追跡処理された後の画像を示した図である。また、図１０は図９で示すひび割れ検出方法にて作成されたひび割れの延長ヒストグラムの実施例を示した図である。
【００７０】
図９（ａ）、（ｄ）より、最終的に得られる図９（ｄ）で示すひび割れ細線化画像およびノイズ処理後の画像はいずれも、コンクリート表面の撮影画像上のひび割れを忠実に再現し、精度よく特定していることが分かる。
すなわち、１０ピクセル幅のパスを作成した場合では、ノイズ除去処理をおこなうことでひび割れを精度よく特定できることが分かる。
また、図１０より、ひび割れ長さの総計は０．３４ｍであった。
【００７１】
（解析時間（コンピュータのCPU処理時間）の検証とその結果）
本発明者等は、本発明のひび割れ検出方法と、従来のひび割れ検出方法において解析に要する所要時間の検証をおこなった。ここで、解析画像サイズは513×391ピクセル、使用したPCスペックはIntel社製のCore i5-4460CPU 3.20GHzである。検証結果を以下の表１に示す。
【００７２】
【表１】
2018128315.tif 000007
【００７３】
表１において、「ひび割れ画像からひび割れ以外の成分を除去する時間」とは、従来方法では、解析対象の全画像に対してウェーブレット変換を展開してひび割れ画像を作成することから、作成されたひび割れ画像にはコンクリート表面上の汚れやしみといったひび割れ以外の成分が多分に含まれており、このようなひび割れ以外の成分を除去する必要があることから、この作業に要する時間が必要になる。一方、本発明のひび割れ検出方法では、第１のステップにて解析者がひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、ひび割れ位置を特定した後にウェーブレット変換を展開してひび割れ画像を作成することから、このようにコンクリート表面上の汚れやしみといったひび割れ以外の成分を除去する作業は不要となる。なお、上記する従来の方法における、コンクリート表面上の汚れやしみといったひび割れ以外の成分を除去する作業と、本発明の方法の実施の形態２における第５のステップのノイズ除去処理は全く異なるものである。
【００７４】
表１より、従来のひび割れ検出方法に要した解析時間が458秒であったのに対して、本発明のひび割れ検出方法に要した解析時間は52秒と、従来の方法の10%程度にまで短縮できることが分かった。
【００７５】
これは、解析者が予めひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲が縮小され、解析領域が大幅に縮小されたことによって解析時間が短縮されたことと、連続解析が可能となったことでデータの読み込み時間や書き出し時間が短縮されたこと、さらには、ひび割れ想定線に沿ってラフなパスを作成することでこのパスの作成に多大な時間を要しないことによるものである。
【００７６】
以上、本発明の実施の形態を、図面を用いて詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７７】
１…入力画像、２…広域領域、３…局所領域、３１…近傍画素、３２…注目画素
【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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